多线程系列(十一) -浅析并发读写锁StampedLock
一、摘要
在上一篇文章中，我们讲到了使用ReadWriteLock可以解决多线程同时读，但只有一个线程能写的问题。
如果继续深入的分析ReadWriteLock，从锁的角度分析，会发现它有一个潜在的问题：如果有线程正在读数据，写线程准备修改数据的时候，需要等待读线程释放锁后才能获取写锁，简单的说就是，读的过程中不允许写，这其实是一种悲观的读锁。
为了进一步的提升程序并发执行效率，Java 8 引入了一个新的读写锁：StampedLock。
与ReadWriteLock相比，StampedLock最大的改进点在于：在原先读写锁的基础上，新增了一种叫乐观读的模式。该模式并不会加锁，因此不会阻塞线程，程序会有更高的执行效率。
什么是乐观锁和悲观锁呢？
- 乐观锁：就是乐观的估计读的过程中大概率不会有写入，因此被称为乐观锁
- 悲观锁：指的是读的过程中拒绝有写入，也就是写入必须等待
显然乐观锁的并发执行效率会更高，但一旦有数据的写入导致读取的数据不一致，需要能检测出来，再读一遍就行。
下面我们一起来了解一下StampedLock的用法！
二、StampedLock
StampedLock的使用方式比较简单，只需要实例化一个StampedLock对象，然后调用对应的读写方法即可，它有三个核心方法如下！
readLock()：表示读锁，多个线程读不会阻塞，效果与ReadWriteLock的读锁模式类似writeLock()：表示写锁，同一时刻有且只有一个写线程能获取锁资源，效果与ReadWriteLock的写锁模式类似tryOptimisticRead()：表示乐观读，并没有加锁，它用于非常短的读操作，允许多个线程同时读
其中readLock()和writeLock()方法，与ReadWriteLock的效果完全一致，在此就不重复演示了。
下面我们来看一个tryOptimisticRead()方法的简单使用示例。
2.1、tryOptimisticRead 方法
public class CounterDemo {
private final StampedLock lock = new StampedLock();
private int count;
public void write() {
// 1.获取写锁
long stamp = lock.writeLock();
try {
count++;
// 方便演示，休眠一下
sleep(200);
println("获得了写锁，count:" + count);
} finally {
// 2.释放写锁
lock.unlockWrite(stamp);
}
}
public int read() {
// 1.尝试通过乐观读模式读取数据，非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2.假设x = 0，但是x可能被写线程修改为1
int x = count;
// 方便演示，休眠一下
int millis = new Random().nextInt(500);
sleep(millis);
println("通过乐观读模式读取数据，value:" + x + ", 耗时：" + millis);
// 3.检查乐观读后是否有其他写锁发生
if(!lock.validate(stamp)){
// 4.如果有，采用悲观读锁，并重新读取数据到当前线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {
x = count;
println("乐观读后检查到数据发生变化，获得了读锁，value:" + x);
} finally{
// 5.释放悲观读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 6.返回读取的数据
return x;
}
private void sleep(long millis){
try {
Thread.sleep(millis);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private void println(String message){
String time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS").format(new Date());
System.out.println(time + " 线程：" + Thread.currentThread().getName() + " " + message);
}
}
public class MyThreadTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CounterDemo counter = new CounterDemo();
Runnable readRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
counter.read();
}
};
Runnable writeRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
counter.write();
}
};
// 启动3个读线程
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(readRunnable).start();
}
// 停顿一下
Thread.sleep(300);
// 启动3个写线程
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(writeRunnable).start();
}
}
}
看一下运行结果：
2023-10-25 13:47:16:952 线程：Thread-0 通过乐观读模式读取数据，value:0, 耗时：19
2023-10-25 13:47:17:050 线程：Thread-2 通过乐观读模式读取数据，value:0, 耗时：172
2023-10-25 13:47:17:247 线程：Thread-1 通过乐观读模式读取数据，value:0, 耗时：369
2023-10-25 13:47:17:382 线程：Thread-3 获得了写锁，count:1
2023-10-25 13:47:17:586 线程：Thread-4 获得了写锁，count:2
2023-10-25 13:47:17:788 线程：Thread-5 获得了写锁，count:3
2023-10-25 13:47:17:788 线程：Thread-1 乐观读后检查到数据发生变化，获得了读锁，value:3
从日志上可以分析得出，读线程Thread-0和Thread-2在启动写线程之前就已经执行完，因此没有进入竞争读锁阶段；而读线程Thread-1因为在启动写线程之后才执行完，这个时候检查到数据发生变化，因此进入读锁阶段，保证读取的数据是最新的。
和ReadWriteLock相比，StampedLock写入数据的加锁过程基本类似，不同的是读取数据。
读取数据大致的过程如下：
- 1.尝试通过
tryOptimisticRead()方法乐观读模式读取数据，并返回版本号 - 2.数据读取完成后，再通过
lock.validate()去验证版本号，如果在读取过程中没有写入，版本号不会变，验证成功，直接返回结果 - 3.如果在读取过程中有写入，版本号会发生变化，验证将失败。在失败的时候，再通过悲观读锁再次读取数据，把读取的最新结果返回
对于读多写少的场景，由于写入的概率不高，程序在绝大部分情况下可以通过乐观读获取数据，极少数情况下使用悲观读锁获取数据，并发执行效率得到了大大的提升。
乐观锁实际用途也非常广泛，比如数据库的字段值修改，我们举个简单的例子。
在订单库存表上order_store，我们通常会增加了一个数值型版本号字段version，每次更新order_store这个表库存数据的时候，都将version字段加1，同时检查version的值是否满足条件。
select id，... ，version
from order_store
where id = 1000
update order_store
set version = version + 1,...
where id = 1000 and version = 1
数据库的乐观锁，就是查询的时候将version查出来，更新的时候利用version字段验证是否一致，如果相等，说明数据没有被修改，读取的数据安全；如果不相等，说明数据已经被修改过，读取的数据不安全，需要重新读取。
这里的version就类似于StampedLock的stamp值。
2.2、tryConvertToWriteLock 方法
其次，StampedLock还提供了将悲观读锁升级为写锁的功能，对应的核心方法是tryConvertToWriteLock()。
它主要使用在if-then-update的场景，即：程序先采用读模式，如果读的数据满足条件，就返回；如果读的数据不满足条件，再尝试写。
简单示例如下：
public int readAndWrite(Integer newCount) {
// 1.获取读锁，也可以使用乐观读
long stamp = lock.readLock();
int currentValue = count;
try {
// 2.检查是否读取数据
while (Objects.isNull(currentValue)) {
// 3.如果没有，尝试升级写锁
long wl = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
// 4.不为 0 升级写锁成功
if (wl != 0L) {
// 重新赋值
stamp = wl;
count = newCount;
currentValue = count;
break;
} else {
// 5.升级失败，释放之前加的读锁并上写锁，通过循环再试
lock.unlockRead(stamp);
stamp = lock.writeLock();
}
}
} finally {
// 6.释放最后加的锁
lock.unlock(stamp);
}
// 7.返回读取的数据
return currentValue;
}
三、小结
总结下来，与ReadWriteLock相比，StampedLock进一步把读锁细分为乐观读和悲观读，能进一步提升了并发执行效率。
好处是非常明显的，系统性能得到提升，但是代价也不小，主要有以下几点：
- 1.代码逻辑更加复杂，如果编程不当很容易出 bug
- 2.
StampedLock是不可重入锁，不能在一个线程中反复获取同一个锁，如果编程不当，很容易出现死锁 - 3.如果线程阻塞在
StampedLock的readLock()或者writeLock()方法上时，此时试图通过interrupt()方法中断线程，会导致 CPU 飙升。因此，使用StampedLock一定不要调用中断操作，如果需要支持中断功能，推荐使用可中断的读锁readLockInterruptibly()或者写锁writeLockInterruptibly()方法。
最后，在实际的使用过程中，乐观读编程模型，推荐可以按照以下固定模板编写。
public int read() {
// 1.尝试通过乐观读模式读取数据，非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2.假设x = 0，但是x可能被写线程修改为1
int x = count;
// 3.检查乐观读后是否有其他写锁发生
if(!lock.validate(stamp)){
// 4.如果有，采用悲观读锁，并重新读取数据到当前线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {
x = count;
} finally{
// 5.释放悲观读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 6.返回读取的数据
return x;
}
四、参考
1、https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1252599548343744/1309138673991714
2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/257868603
五、写到最后
最近无意间获得一份阿里大佬写的技术笔记，内容涵盖 Spring、Spring Boot/Cloud、Dubbo、JVM、集合、多线程、JPA、MyBatis、MySQL 等技术知识。需要的小伙伴可以点击如下链接获取，资源地址：技术资料笔记。
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