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基于String實現同步鎖的方法步驟

發布時間:2020-10-25 17:51:25 來源:腳本之家 閱讀:209 作者:等你歸去來 欄目:編程語言

在某些時候,我們可能想基于字符串做一些事情,比如:針對同一用戶的并發同步操作,使用鎖字符串的方式實現比較合理。因為只有在相同字符串的情況下,并發操作才是不被允許的。而如果我們不分青紅皂白直接全部加鎖,那么整體性能就下降得厲害了。

因為string的多樣性,看起來string鎖是天然比分段鎖之類的高級鎖更有優勢呢。

因為String 類型的變量賦值是這樣的: String a = "hello world."; 所有往往會有個錯誤的映象,String對象就是不可變的。

額,關于這個問題的爭論咱們就不細說了,總之, "a" != "a" 是有可能成立的。

另外,針對上鎖這件事,我們都知道,鎖是要針對同一個對象,才會有意義。所以,粗略的,我們可以這樣使用字符串鎖:

public void method1() {
  String str1 = "a";
  synchronized (str1) {
   // do sync a things...
  }
 }
  
 public void method2() {
  String str2 = "a";
  synchronized (str2) {
   // do sync b things...
  }
 }

乍一看,這的確很方便簡單。但是,前面說了, "a" 是可能不等于 "a" 的(這是大部分情況,只有當String被存儲在常量池中時值相同的String變量才相等)。

所以,我們可以稍微優化下:

public void method3() {
  String str1 = "a";
  synchronized (str1.intern()) {
   // do sync a things...
  }
 }

 public void method4() {
  String str2 = "a";
  synchronized (str2.intern()) {
   // do sync b things...
  }
 }

看起來還是很方便簡單的,其原理就是把String對象放到常量池中。但是會有個問題,這些常量池的數據如何清理呢?

不管怎么樣,我們是不是可以自己去基于String實現一個鎖呢?

肯定是可以的了!直接上代碼!

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * 基于string 的鎖實現
 */
public final class StringBasedMutexLock {

 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StringBasedMutexLock.class);

 /**
  * 字符鎖 管理器, 將每個字符串 轉換為一個 CountDownLatch
  *
  *  即鎖只會發生在真正有并發更新 同一個 String 的情況下
  *
  */
 private static final ConcurrentMap<String, CountDownLatch> lockKeyHolder = new ConcurrentHashMap<>();

 /**
  * 基于lockKey 上鎖,同步執行
  *
  * @param lockKey 字符鎖
  */
 public static void lock(String lockKey) {
  while (!tryLock(lockKey)) {
   try {
    logger.debug("【字符鎖】并發更新鎖升級, {}", lockKey);
    blockOnSecondLevelLock(lockKey);
   } catch (InterruptedException e) {
    Thread.currentThread().interrupt();
    logger.error("【字符鎖】中斷異常:" + lockKey, e);
    break;
   }
  }
 }

 /**
  * 釋放 lockKey 對應的鎖選項,使其他線程可執行
  *
  * @param lockKey 要使用互斥的字符串
  * @return true: 釋放成功, false: 釋放失敗,可能被其他線程誤釋放
  */
 public static boolean unlock(String lockKey) {
  // 先刪除鎖,再釋放鎖,此處會導致后續進來的并發優先執行,無影響
  CountDownLatch realLock = getAndReleaseLock1(lockKey);
  releaseSecondLevelLock(realLock);
  return true;
 }

 /**
  * 嘗試給指定字符串上鎖
  *
  * @param lockKey 要使用互斥的字符串
  * @return true: 上鎖成功, false: 上鎖失敗
  */
 private static boolean tryLock(String lockKey) {
  // 此處會導致大量 ReentrantLock 對象創建嗎?
  // 其實不會的,這個數量最大等于外部并發數,只是對 gc 不太友好,會反復創建反復銷毀y
  return lockKeyHolder.putIfAbsent(lockKey, new CountDownLatch(1)) == null;
 }

 /**
  * 釋放1級鎖(刪除) 并返回重量級鎖
  *
  * @param lockKey 字符鎖
  * @return 真正的鎖
  */
 private static CountDownLatch getAndReleaseLock1(String lockKey) {
  return lockKeyHolder.remove(lockKey);
 }

 /**
  * 二級鎖鎖定(鎖升級)
  *
  * @param lockKey 鎖字符串
  * @throws InterruptedException 中斷時拋出異常
  */
 private static void blockOnSecondLevelLock(String lockKey) throws InterruptedException {
  CountDownLatch realLock = getRealLockByKey(lockKey);
  // 為 null 說明此時鎖已被刪除, next race
  if(realLock != null) {
   realLock.await();
  }
 }

 /**
  * 二級鎖解鎖(如有必要)
  *
  * @param realLock 鎖實例
  */
 private static void releaseSecondLevelLock(CountDownLatch realLock) {
  realLock.countDown();
 }

 /**
  * 通過key 獲取對應的鎖實例
  *
  * @param lockKey 字符串鎖
  * @return 鎖實例
  */
 private static CountDownLatch getRealLockByKey(String lockKey) {
  return lockKeyHolder.get(lockKey);
 }

}

使用時,只需傳入 lockKey 即可。

// 加鎖
StringBasedMutexLock.lock(linkKey);
// 解鎖
StringBasedMutexLock.unlock(linkKey);

這樣做有什么好處嗎?

  1. 使用ConcurrentHashMap實現鎖獲取,性能還是不錯的;

  2. 每個字符串對應一個鎖,使用完成后就刪除,不會導致內存溢出問題;

  3. 可以作為一個外部工具使用,業務代碼接入方便,無需像 synchronized 一樣,需要整段代碼包裹起來;

  不足之處?

  1. 使用ConcurrentHashMap實現鎖獲取,性能還是不錯的;

  2. 每個字符串對應一個鎖,使用完成后就刪除,不會導致內存溢出問題;

  3. 可以作為一個外部工具使用,業務代碼接入方便,無需像 synchronized 一樣,需要整段代碼包裹起來;

  4. 本文只是想展示實現 String 鎖,此鎖并不適用于分布式場景下的并發處理;

擴展: 如果不使用 String 做鎖,如何保證大并發前提下的小概率并發場景的線程安全?

我們知道 CAS 的效率是比較高的,我們可以使用原子類來進行CAS的操作。

比如,我們添加一狀態字段, 操作此字段以保證線程安全:

/**
  * 運行狀態
  *
  *   4: 正在刪除, 1: 正在放入隊列中, 0: 正常無運行
  */
 private transient volatile AtomicInteger runningStatus = new AtomicInteger(0);
 
 
 // 更新時先獲取該狀態:
 public void method5() {
  AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus();
  // 正在刪除數據過程中,則等待
  if(!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) {
   // 1. 等待另外線程刪除完成
   // 2. 刪除正在更新標識
   // 3. 重新運行本次數據放入邏輯
   long lockStartTime = System.currentTimeMillis();
   long maxLockTime = 10 * 1000;
   while (!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) {
    if(System.currentTimeMillis() - lockStartTime > maxLockTime) {
     break;
    }
   }
   runningStatus.compareAndSet(1, 0);
   throw new RuntimeException("數據正在更新,重新運行: " + link.getLinkKey() + link);
  }
  try {
   // do sync things
  }
  finally {
   runningStatus.compareAndSet(1, 0);
  }
 }
 
 public void method6() {
  AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus();
  if (!runningStatus.compareAndSet(0, 4)) {
   logger.error(" 數據正在更新中,不得刪除,返回 ");
   return;
  }
  try {
   // do sync things
  }
  catch (Exception e) {
   logger.error("并發更新異常:", e);
  }
  finally {
   runningStatus.compareAndSet(4, 0);
  }
 }

實際測試下來,CAS 性能是要比 synchronized 之類的鎖性能要好的。當然,我們這里針對的并發數都是極少的,我們只是想要保證這極少情況下的線程安全性。所以,其實也還好。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對億速云的支持。

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