如何使用高性能解决线程饥饿的利器StampedLock

本篇内容介绍了“如何使用高性能解决线程饥饿的利器StampedLock”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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特性

它的设计初衷是作为一个内部工具类，用于开发其他线程安全的组件，提升系统性能，并且编程模型也比ReentrantReadWriteLock  复杂，所以用不好就很容易出现死锁或者线程安全等莫名其妙的问题。

三种访问数据模式：

• Writing(独占写锁)：writeLock 方法会使线程阻塞等待独占访问，可类比ReentrantReadWriteLock  的写锁模式，同一时刻有且只有一个写线程获取锁资源;

• Reading(悲观读锁)：readLock方法，允许多个线程同时获取悲观读锁，悲观读锁与独占写锁互斥，与乐观读共享。

• Optimistic Reading(乐观读)：这里需要注意了，是乐观读，并没有加锁。也就是不会有 CAS 机制并且没有阻塞线程。仅当当前未处于  Writing 模式 tryOptimisticRead才会返回非 0  的邮戳(Stamp)，如果在获取乐观读之后没有出现写模式线程获取锁，则在方法validate返回 true  ，允许多个线程获取乐观读以及读锁。同时允许一个写线程获取写锁。

支持读写锁相互转换

ReentrantReadWriteLock 当线程获取写锁后可以降级成读锁，但是反过来则不行。

StampedLock提供了读锁和写锁相互转换的功能，使得该类支持更多的应用场景。

注意事项

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2. StampedLock是不可重入锁，如果当前线程已经获取了写锁，再次重复获取的话就会死锁;

3. 都不支持 Conditon 条件将线程等待;

4. StampedLock 的写锁和悲观读锁加锁成功之后，都会返回一个 stamp;然后解锁的时候，需要传入这个 stamp。

详解乐观读带来的性能提升

那为何 StampedLock 性能比 ReentrantReadWriteLock 好?

关键在于StampedLock 提供的乐观读，我们知道ReentrantReadWriteLock  支持多个线程同时获取读锁，但是当多个线程同时读的时候，所有的写线程都是阻塞的。

StampedLock  的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。

这里可能你就会有疑问，竟然同时允许多个乐观读和一个先线程同时进入临界资源操作，那读取的数据可能是错的怎么办?

是的，乐观读不能保证读取到的数据是最新的，所以将数据读取到局部变量的时候需要通过 lock.validate(stamp)  校验是否被写线程修改过，若是修改过则需要上悲观读锁，再重新读取数据到局部变量。

同时由于乐观读并不是锁，所以没有线程唤醒与阻塞导致的上下文切换，性能更好。

其实跟数据库的“乐观锁”有异曲同工之妙，它的实现思想很简单。我们举个数据库的例子。

在生产订单的表 product_doc 里增加了一个数值型版本号字段 version，每次更新 product_doc 这个表的时候，都将 version  字段加 1。

select id，... ，version from product_doc where id = 123

在更新的时候匹配 version 才执行更新。

update product_doc set version = version + 1,... where id = 123 and version = 5

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，若是相等说明数据没有被修改，读取的数据是安全的。

这里的 version 就类似于 StampedLock 的 Stamp。

使用示例

模仿写一个将用户 id 与用户名数据保存在 共享变量 idMap 中，并且提供 put 方法添加数据、get 方法获取数据、以及  putIfNotExist 先从 map 中获取数据，若没有则模拟从数据库查询数据并放到 map 中。

public class CacheStampedLock {     /**      * 共享变量数据      */     private final Map idMap = new HashMap<>();     private final StampedLock lock = new StampedLock();      /**      * 添加数据，独占模式      */     public void put(Integer key, String value) {         long stamp = lock.writeLock();         try {             idMap.put(key, value);         } finally {             lock.unlockWrite(stamp);         }     }      /**      * 读取数据，只读方法      */     public String get(Integer key) {         // 1. 尝试通过乐观读模式读取数据，非阻塞         long stamp = lock.tryOptimisticRead();         // 2. 读取数据到当前线程栈         String currentValue = idMap.get(key);         // 3. 校验是否被其他线程修改过,true 表示未修改，否则需要加悲观读锁         if (!lock.validate(stamp)) {             // 4. 上悲观读锁，并重新读取数据到当前线程局部变量             stamp = lock.readLock();             try {                 currentValue = idMap.get(key);             } finally {                 lock.unlockRead(stamp);             }         }         // 5. 若校验通过，则直接返回数据         return currentValue;     }      /**      * 如果数据不存在则从数据库读取添加到 map 中,锁升级运用      * @param key      * @param value 可以理解成从数据库读取的数据，假设不会为 null      * @return      */     public String putIfNotExist(Integer key, String value) {         // 获取读锁，也可以直接调用 get 方法使用乐观读         long stamp = lock.readLock();         String currentValue = idMap.get(key);         // 缓存为空则尝试上写锁从数据库读取数据并写入缓存         try {             while (Objects.isNull(currentValue)) {                 // 尝试升级写锁                 long wl = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);                 // 不为 0 升级写锁成功                 if (wl != 0L) {                     // 模拟从数据库读取数据, 写入缓存中                     stamp = wl;                     currentValue = value;                     idMap.put(key, currentValue);                     break;                 } else {                     // 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 {             // 释放最后加的锁             lock.unlock(stamp);         }         return currentValue;     } }

上面的使用例子中，需要引起注意的是 get()和 putIfNotExist()  方法，第一个使用了乐观读，使得读写可以并发执行，第二个则是使用了读锁转换成写锁的编程模型，先查询缓存，当不存在的时候从数据库读取数据并添加到缓存中。

在使用乐观读的时候一定要按照固定模板编写，否则很容易出 bug，我们总结下乐观读编程模型的模板：

public void optimisticRead() {     // 1. 非阻塞乐观读模式获取版本信息     long stamp = lock.tryOptimisticRead();     // 2. 拷贝共享数据到线程本地栈中     copyVaraibale2ThreadMemory();     // 3. 校验乐观读模式读取的数据是否被修改过     if (!lock.validate(stamp)) {         // 3.1 校验未通过，上读锁         stamp = lock.readLock();         try {             // 3.2 拷贝共享变量数据到局部变量             copyVaraibale2ThreadMemory();         } finally {             // 释放读锁             lock.unlockRead(stamp);         }     }     // 3.3 校验通过，使用线程本地栈的数据进行逻辑操作     useThreadMemoryVarables(); }

使用场景和注意事项

对于读多写少的高并发场景  StampedLock的性能很好，通过乐观读模式很好的解决了写线程“饥饿”的问题，我们可以使用StampedLock  来代替ReentrantReadWriteLock ，但是需要注意的是 StampedLock 的功能仅仅是 ReadWriteLock  的子集，在使用的时候，还是有几个地方需要注意一下。

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2. StampedLock是不可重入锁，使用过程中一定要注意;

3. 悲观读、写锁都不支持条件变量 Conditon ，当需要这个特性的时候需要注意;

4. 如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者 writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的 interrupt()  方法，会导致 CPU 飙升。所以，使用 StampedLock 一定不要调用中断操作，如果需要支持中断功能，一定使用可中断的悲观读锁  readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。这个规则一定要记清楚。

原理分析

StapedLock局部变量

我们发现它并不像其他锁一样通过定义内部类继承  AbstractQueuedSynchronizer抽象类然后子类实现模板方法实现同步逻辑。但是实现思路还是有类似，依然使用了 CLH  队列来管理线程，通过同步状态值 state 来标识锁的状态。

其内部定义了很多变量，这些变量的目的还是跟 ReentrantReadWriteLock 一样，将状态为按位切分，通过位运算对 state  变量操作用来区分同步状态。

比如写锁使用的是第八位为 1 则表示写锁，读锁使用 0-7 位，所以一般情况下获取读锁的线程数量为 1-126，超过以后，会使用  readerOverflow int 变量保存超出的线程数。

自旋优化

对多核 CPU 也进行一定优化，NCPU 获取核数，当核数目超过 1  的时候，线程获取锁的重试、入队钱的重试都有自旋操作。主要就是通过内部定义的一些变量来判断，如图所示。

等待队列

队列的节点通过 WNode 定义，如上图所示。等待队列的节点相比 AQS 更简单，只有三种状态分别是：

• 0：初始状态;

• -1：等待中;

• 取消;

另外还有一个字段 cowait ，通过该字段指向一个栈，保存读线程。结构如图所示

WNode

同时定义了两个变量分别指向头结点与尾节点。

/** Head of CLH queue */ private transient volatile WNode whead; /** Tail (last) of CLH queue */ private transient volatile WNode wtail;

另外有一个需要注意点就是 cowait， 保存所有的读节点数据，使用的是头插法。

当读写线程竞争形成等待队列的数据如下图所示：

队列

获取写锁

public long writeLock() {     long s, next;  // bypass acquireWrite in fully unlocked case only     return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&              U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?             next : acquireWrite(false, 0L)); }

获取写锁，如果获取失败则构建节点放入队列，同时阻塞线程，需要注意的时候该方法不响应中断，如需中断需要调用  writeLockInterruptibly()。否则会造成高 CPU 占用的问题。

(s = state) & ABITS 标识读锁和写锁未被使用，那么直接执行 U.compareAndSwapLong(this, STATE,  s, next = s + WBIT)) CAS 操作将第八位设置 1，标识写锁占用成功。CAS 失败的话则调用 acquireWrite(false,  0L)加入等待队列，同时将线程阻塞。

另外acquireWrite(false, 0L) 方法很复杂，运用大量自旋操作，比如自旋入队列。

获取读锁

public long readLock() {     long s = state, next;  // bypass acquireRead on common uncontended case     return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&              U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?             next : acquireRead(false, 0L)); }

获取读锁关键步骤

(whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL如果队列为空并且读锁线程数未超过限制，则通过  U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT))CAS 方式修改 state  标识获取读锁成功。

否则调用 acquireRead(false, 0L) 尝试使用自旋获取读锁，获取不到则进入等待队列。

acquireRead

当 A 线程获取了写锁，B 线程去获取读锁的时候，调用 acquireRead 方法，则会加入阻塞队列，并阻塞 B  线程。方法内部依然很复杂，大致流程梳理后如下：

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2. 如果写锁未被占用，则立即尝试获取读锁，通过 CAS 修改状态为标志成功则直接返回。

3. 如果写锁被占用，则将当前线程包装成 WNode 读节点，并插入等待队列。如果是写线程节点则直接放入队尾，否则放入队尾专门存放读线程的 WNode  cowait 指向的栈。栈结构是头插法的方式插入数据，最终唤醒读节点，从栈顶开始。

释放锁无论是 unlockRead 释放读锁还是 unlockWrite释放写锁，总体流程基本都是通过 CAS 操作，修改 state 成功后调用  release 方法唤醒等待队列的头结点的后继节点线程。

想将头结点等待状态设置为 0 ，标识即将唤醒后继节点。

唤醒后继节点通过 CAS 方式获取锁，如果是读节点则会唤醒 cowait 锁指向的栈所有读节点。

释放读锁

unlockRead(long stamp) 如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 一致，则释放非排它锁，内部主要是通过自旋 + CAS 修改  state 成功，在修改 state 之前做了判断是否超过读线程数限制，若是小于限制才通过 CAS 修改 state 同步状态，接着调用 release  方法唤醒 whead 的后继节点。

释放写锁

unlockWrite(long stamp) 如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 一致，则释放写锁，whead 不为空，且当前节点状态  status != 0 则调用 release 方法唤醒头结点的后继节点线程。

总结

StampedLock 并不能完全代替ReentrantReadWriteLock  ，在读多写少的场景下因为乐观读的模式，允许一个写线程获取写锁，解决了写线程饥饿问题，大大提高吞吐量。

在使用乐观读的时候需要注意按照编程模型模板方式去编写，否则很容易造成死锁或者意想不到的线程安全问题。

它不是可重入锁，且不支持条件变量 Conditon。并且线程阻塞在 readLock() 或者 writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的  interrupt() 方法，会导致 CPU 飙升。如果需要中断线程的场景，一定要注意调用悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁  writeLockInterruptibly()。

另外唤醒线程的规则和 AQS 类似，先唤醒头结点，不同的是 StampedLock 唤醒的节点是读节点的时候，会唤醒此读节点的 cowait  锁指向的栈的所有读节点，但是唤醒与插入的顺序相反。

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