StampedLock怎么用

這篇文章主要介紹StampedLock怎么用，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

面對臨界區資源管理的問題，大體上有2套思路：

第一就是使用悲觀的策略，悲觀者這樣認為：在每一次訪問臨界區的共享變量，總是有人會和我沖突，因此，每次訪問我必須先鎖住整個對象，完成訪問后再解鎖。

而與之相反的樂天派卻認為，雖然臨界區的共享變量會沖突，但是沖突應該是小概率事件，大部分情況下，應該不會發生，所以，我可以先訪問了再說，如果等我用完了數據還沒人沖突，那么我的操作就是成功;如果我使用完成后，發現有人沖突，那么我要么再重試一次，要么切換為悲觀的策略。

從這里不難看到，重入鎖以及synchronized  是一種典型的悲觀策略。聰明的你一定也猜到了，StampedLock就是提供了一種樂觀鎖的工具，因此，它是對重入鎖的一個重要的補充。

StampedLock的基本使用

在StampedLock的文檔中就提供了一個非常好的例子，讓我們可以很快的理解StampedLock的使用。下面讓我看一下這個例子，有關它的說明，都寫在注釋中了。

這里再說明一下validate()方法的含義，函數簽名長這樣：

public boolean validate(long stamp)

它的接受參數是上次鎖操作返回的郵戳，如果在調用validate()之前，這個鎖沒有寫鎖申請過，那就返回true，這也表示鎖保護的共享數據并沒有被修改，因此之前的讀取操作是肯定能保證數據完整性和一致性的。

反之，如果鎖在validate()之前有寫鎖申請成功過，那就表示，之前的數據讀取和寫操作沖突了，程序需要進行重試，或者升級為悲觀鎖。

和重入鎖的比較

從上面的例子其實不難看到，就編程復雜度來說，StampedLock其實是要比重入鎖復雜的多，代碼也沒有以前那么簡潔了。

那么，我們為什么還要使用它呢?

最本質的原因，就是為了提升性能!一般來說，這種樂觀鎖的性能要比普通的重入鎖快幾倍，而且隨著線程數量的不斷增加，性能的差距會越來越大。

簡而言之，在大量并發的場景中StampedLock的性能是碾壓重入鎖和讀寫鎖的。

但畢竟，世界上沒有十全十美的東西，StampedLock也并非全能，它的缺點如下：

編碼比較麻煩，如果使用樂觀讀，那么沖突的場景要應用自己處理

它是不可重入的，如果一不小心在同一個線程中調用了兩次，那么你的世界就清凈了。。。。。

它不支持wait/notify機制

如果以上3點對你來說都不是問題，那么我相信StampedLock應該成為你的首選。

內部數據結構

為了幫助大家更好的理解StampedLock，這里再簡單給大家介紹一下它的內部實現和數據結構。

在StampedLock中，有一個隊列，里面存放著等待在鎖上的線程。該隊列是一個鏈表，鏈表中的元素是一個叫做WNode的對象：

當隊列中有若干個線程等待時，整個隊列可能看起來像這樣的：

 

除了這個等待隊列，StampedLock中另外一個特別重要的字段就是long state，  這是一個64位的整數，StampedLock對它的使用是非常巧妙的。

state 的初始值是:

private static final int LG_READERS = 7; private static final long WBIT  = 1L << LG_READERS; private static final long ORIGIN = WBIT << 1;

也就是 ...0001 0000 0000  (前面的0太多了，不寫了，湊足64個吧~)，為什么這里不用0做初始值呢?因為0有特殊的含義，為了避免沖突，所以選擇了一個非零的數字。

如果有寫鎖占用，那么就讓第7位設置為1 ...0001 1000 0000，也就是加上WBIT。

每次釋放寫鎖，就加1，但不是state直接加，而是去掉最后一個字節，只使用前面的7個字節做統計。因此，釋放寫鎖后，state就變成了：...0010  0000 0000， 再加一次鎖，又變成：...0010 1000 0000，以此類推。

這里為什么要記錄寫鎖釋放的次數呢?

這是因為整個state  的狀態判斷都是基于CAS操作的。而普通的CAS操作可能會遇到ABA的問題，如果不記錄次數，那么當寫鎖釋放掉，申請到，再釋放掉時，我們將無法判斷數據是否被寫過。而這里記錄了釋放的次數，因此出現"釋放->申請->釋放"的時候，CAS操作就可以檢查到數據的變化，從而判斷寫操作已經有發生，作為一個樂觀鎖來說，就可以準確判斷沖突已經產生，剩下的就是交給應用來解決沖突即可。因此，這里記錄釋放鎖的次數，是為了精確地監控線程沖突。

而state剩下的那一個字節的其中7位，用來記錄讀鎖的線程數量，由于只有7位，因此只能記錄可憐的126個,看下面代碼中的RFULL，就是讀線程滿載的數量。超過了怎么辦呢，多余的部分就記錄在readerOverflow字段中。

private static final long WBIT  = 1L << LG_READERS; private static final long RBITS = WBIT - 1L; private static final long RFULL = RBITS - 1L; private transient int readerOverflow;

總結一下，state變量的結構如下：

寫鎖的申請和釋放

在了解了StampedLock的內部數據結構之后，讓我們再來看一下有關寫鎖的申請和釋放吧!首先是寫鎖的申請：

public long writeLock() {     long s, next;       return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&  //有沒有讀寫鎖被占用，如果沒有，就設置上寫鎖標記              U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?             //如果寫鎖占用成功范圍next，如果失敗就進入acquireWrite()進行鎖的占用。             next : acquireWrite(false, 0L)); }

如果CAS設置state失敗，表示寫鎖申請失敗，這時，會調用acquireWrite()進行申請或者等待。acquireWrite()大體做了下面幾件事情：

1.入隊

• 如果頭結點等于尾結點wtail == whead， 表示快輪到我了，所以進行自旋等待，搶到就結束了

• 如果wtail==null ，說明隊列都沒初始化，就初始化一下隊列

• 如果隊列中有其他等待結點，那么只能老老實實入隊等待了

2.阻塞并等待

• 如果頭結點等于前置結點(h = whead) == p), 那說明也快輪到我了，不斷進行自旋等待爭搶

• 否則喚醒頭結點中的讀線程

• 如果搶占不到鎖，那么就park()當前線程

 

簡單地說，acquireWrite()函數就是用來爭搶鎖的，它的返回值就是代表當前鎖狀態的郵戳，同時，為了提高鎖的性能，acquireWrite()使用大量的自旋重試，因此，它的代碼看起來有點晦澀難懂。

寫鎖的釋放如下所示，unlockWrite()的傳入參數是申請鎖時得到的郵戳：

public void unlockWrite(long stamp) {     WNode h;     //檢查鎖的狀態是否正常     if (state != stamp || (stamp & WBIT) == 0L)         throw new IllegalMonitorStateException();     // 設置state中標志位為0，同時也起到了增加釋放鎖次數的作用     state = (stamp += WBIT) == 0L ? ORIGIN : stamp;     // 頭結點不為空，嘗試喚醒后續的線程     if ((h = whead) != null && h.status != 0)         //喚醒(unpark)后續的一個線程         release(h); }

讀鎖的申請和釋放

獲取讀鎖的代碼如下：

public long readLock() {     long s = state, next;       //如果隊列中沒有寫鎖，并且讀線程個數沒有超過126，直接獲得鎖，并且讀線程數量加1     return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&              U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?             //如果爭搶失敗，進入acquireRead()爭搶或者等待             next : acquireRead(false, 0L)); }

acquireRead()的實現相當復雜，大體上分為這么幾步：

總之，就是自旋，自旋再自旋，通過不斷的自旋來盡可能避免線程被真的掛起，只有當自旋充分失敗后，才會真正讓線程去等待。

下面是釋放讀鎖的過程：

StampedLock悲觀讀占滿CPU的問題

StampedLock固然是個好東西，但是由于它特別復雜，難免也會出現一些小問題。下面這個例子，就演示了StampedLock悲觀鎖瘋狂占用CPU的問題：

public class StampedLockTest {     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {         final StampedLock lock = new StampedLock();         Thread t1 = new Thread(() -> {             // 獲取寫鎖             lock.writeLock();             // 模擬程序阻塞等待其他資源             LockSupport.park();         });         t1.start();         // 保證t1獲取寫鎖         Thread.sleep(100);         Thread t2 = new Thread(() -> {             // 阻塞在悲觀讀鎖             lock.readLock();         });         t2.start();         // 保證t2阻塞在讀鎖         Thread.sleep(100);         // 中斷線程t2,會導致線程t2所在CPU飆升         t2.interrupt();         t2.join();     } }

上述代碼中，在中斷t2后，t2的CPU占用率就會沾滿100%。而這時候，t2正阻塞在readLock()函數上，換言之，在受到中斷后，StampedLock的讀鎖有可能會占滿CPU。這是什么原因呢?機制的小傻瓜一定想到了，這是因為StampedLock內太多的自旋引起的!沒錯，你的猜測是正確的。

具體原因如下：

如果沒有中斷，那么阻塞在readLock()上的線程在經過幾次自旋后，會進入park()等待，一旦進入park()等待，就不會占用CPU了。但是park()這個函數有一個特點，就是一旦線程被中斷，park()就會立即返回，返回還不算，它也不給你拋點異常啥的，那這就尷尬了。本來呢，你是想在鎖準備好的時候，unpark()的線程的，但是現在鎖沒好，你直接中斷了，park()也返回了，但是，畢竟鎖沒好，所以就又去自旋了。

轉著轉著，又轉到了park()函數，但悲催的是，線程的中斷標記一直打開著，park()就阻塞不住了，于是乎，下一個自旋又開始了，沒完沒了的自旋停不下來了，所以CPU就爆滿了。

要解決這個問題，本質上需要在StampedLock內部，在park()返回時，需要判斷中斷標記為，并作出正確的處理，比如，退出，拋異常，或者把中斷位給清理一下，都可以解決問題。

但很不幸，至少在JDK8里，還沒有這樣的處理。因此就出現了上面的，中斷readLock()后，CPU爆滿的問題。請大家一定要注意。

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