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一篇完全了解java关键字synchronized

时间:2018-11-13 03:02:37      阅读:197      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ringbuf   大小   oca   local   支持   无法   语句   cached   end   


title: synchronized解析
tags: java 锁
author: 辰砂


一、总体概述图

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二、实现原理

monitorenter:

  每个对象有一个monitor,即监视器,当且仅当monitor被占用时,这个monitor就被锁住了。线程执行monitorenter指令是为了尝试获取该monitor的所有权,过程为:
  1) 如果一个monitor的进入数为0,那么该线程直接进入monitor,并且将monitor进入数置为1,该线程成为该monitor的所有者;
  2) 如果该进程是已经占用该monitor,则直接进入,并且monitor进入数加1;
  3)如果该进程未占有该monitor,即monitor被其他线程所占有,那么该线程会被阻塞,直到该monitor的进入数变为0,此时该线程会再次尝试获取该monitor。
  

 monitorexit:

  执行monitorexit指令的线程必须是已经拥有该monitor的线程,执行monitorexit指令后,该monitor的进入数减1,直到该monitor的进入数减为0,此时该线程不再是该monitor的所有者,其他被阻塞进入该monitor的线程可以尝试获取该monitor的所有权。
  这就是synchronized的实现原理。其实,wait/notify/notifyAll也是基于monitor对象实现的,这也是为什么只有在同步块中才能使用wait/notify/notifyAll方法。

如果用synchronized修饰方法,会是怎样呢?我们用javap -verbose命令反编译下面的程序,其中-verbose表示输出堆栈大小、各方法的locals及args数,以及class文件的编译版本:
我们发现在方法体内部没有monitorenter和monitorexit指令,但是注意我箭头表示的地方,有一个ACC_SYNCHRONIZED标志,JVM就是通过该标志来判断是否需要实现同步的,具体过程为:当线程执行该方法时,会先检查该方法是否标志了ACC_SYNCHRONIZED,如果标志了,线程需要先获取monitor,获取成功后才能调用方法,方法执行完后再释放monitor,在该线程调用方法期间,其他线程无法获取同一个monitor对象。其实本质上和synchronized块相同,只是同步方法是用一种隐式的方式来实现,而不是显式地通过字节码指令。

三、如何使用

1. 同步一个代码块

public void func() {
    synchronized (this) {
        // ...
    }
}

它只作用于同一个对象,如果调用两个对象上的同步代码块,就不会进行同步。

对于以下代码,使用 ExecutorService 执行了两个线程,由于调用的是同一个对象的同步代码块,因此这两个线程会进行同步,当一个线程进入同步语句块时,另一个线程就必须等待。

public class SynchronizedExample {

    public void func1() {
        synchronized (this) {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    }
}
public static void main(String[] args) {
    SynchronizedExample e1 = new SynchronizedExample();
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    executorService.execute(() -> e1.func1());
    executorService.execute(() -> e1.func1());
}
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

对于以下代码,两个线程调用了不同对象的同步代码块,因此这两个线程就不需要同步。从输出结果可以看出,两个线程交叉执行。

public static void main(String[] args) {
    SynchronizedExample e1 = new SynchronizedExample();
    SynchronizedExample e2 = new SynchronizedExample();
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    executorService.execute(() -> e1.func1());
    executorService.execute(() -> e2.func1());
}
0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9

2. 同步一个方法

public synchronized void func () {
    // ...
}

它和同步代码块一样,作用于同一个对象。

3. 同步一个类

public void func() {
    synchronized (SynchronizedExample.class) {
        // ...
    }
}

作用于整个类,也就是说两个线程调用同一个类的不同对象上的这种同步语句,也会进行同步。

public class SynchronizedExample {

    public void func2() {
        synchronized (SynchronizedExample.class) {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    }
}
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

4. 同步一个静态方法

public synchronized static void fun() {
    // ...
}

作用于整个类。

四、优化

这里的锁优化主要是指虚拟机对 synchronized 的优化。

1.自旋锁

互斥同步的进入阻塞状态的开销都很大,应该尽量避免。在许多应用中,共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间。自旋锁的思想是让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环(自旋)一段时间,如果在这段时间内能获得锁,就可以避免进入阻塞状态。

自选锁虽然能避免进入阻塞状态从而减少开销,但是它需要进行忙循环操作占用 CPU 时间,它只适用于共享数据的锁定状态很短的场景。

在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的次数不再固定了,而是由前一次在同一个锁上的自旋次数及锁的拥有者的状态来决定。

2.锁消除

锁消除是指对于被检测出不可能存在竞争的共享数据的锁进行消除。

锁消除主要是通过逃逸分析来支持,如果堆上的共享数据不可能逃逸出去被其它线程访问到,那么就可以把它们当成私有数据对待,也就可以将它们的锁进行消除。

对于一些看起来没有加锁的代码,其实隐式的加了很多锁。例如下面的字符串拼接代码就隐式加了锁:

public static String concatString(String s1, String s2, String s3) {
    return s1 + s2 + s3;
}

String 是一个不可变的类,编译器会对 String 的拼接自动优化。在 JDK 1.5 之前,会转化为 StringBuffer 对象的连续 append() 操作:

public static String concatString(String s1, String s2, String s3) {
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    sb.append(s3);
    return sb.toString();
}

每个 append() 方法中都有一个同步块。虚拟机观察变量 sb,很快就会发现它的动态作用域被限制在 concatString() 方法内部。也就是说,sb 的所有引用永远不会“逃逸”到 concatString() 方法之外,其他线程无法访问到它,因此可以进行消除。

3.锁粗化

如果一系列的连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁,频繁的加锁操作就会导致性能损耗。

上一节的示例代码中连续的 append() 方法就属于这类情况。如果虚拟机探测到由这样的一串零碎的操作都对同一个对象加锁,将会把加锁的范围扩展(粗化)到整个操作序列的外部。对于上一节的示例代码就是扩展到第一个 append() 操作之前直至最后一个 append() 操作之后,这样只需要加锁一次就可以了。

4.轻量级锁

JDK 1.6 引入了偏向锁和轻量级锁,从而让锁拥有了四个状态:无锁状态(unlocked)、偏向锁状态(biasble)、轻量级锁状态(lightweight locked)和重量级锁状态(inflated)。

以下是 HotSpot 虚拟机对象头的内存布局,这些数据被称为 mark word。其中 tag bits 对应了五个状态,这些状态在右侧的 state 表格中给出,应该注意的是 state 表格不是存储在对象头中的。除了 marked for gc 状态,其它四个状态已经在前面介绍过了。

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下图左侧是一个线程的虚拟机栈,其中有一部分称为 Lock Record 的区域,这是在轻量级锁运行过程创建的,用于存放锁对象的 Mark Word。而右侧就是一个锁对象,包含了 Mark Word 和其它信息。

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轻量级锁是相对于传统的重量级锁而言,它使用 CAS 操作来避免重量级锁使用互斥量的开销。对于绝大部分的锁,在整个同步周期内都是不存在竞争的,因此也就不需要都使用互斥量进行同步,可以先采用 CAS 操作进行同步,如果 CAS 失败了再改用互斥量进行同步。

当尝试获取一个锁对象时,如果锁对象标记为 0 01,说明锁对象的锁未锁定(unlocked)状态。此时虚拟机在当前线程栈中创建 Lock Record,然后使用 CAS 操作将对象的 Mark Word 更新为 Lock Record 指针。如果 CAS 操作成功了,那么线程就获取了该对象上的锁,并且对象的 Mark Word 的锁标记变为 00,表示该对象处于轻量级锁状态。

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如果 CAS 操作失败了,虚拟机首先会检查对象的 Mark Word 是否指向当前线程的虚拟机栈,如果是的话说明当前线程已经拥有了这个锁对象,那就可以直接进入同步块继续执行,否则说明这个锁对象已经被其他线程线程抢占了。如果有两条以上的线程争用同一个锁,那轻量级锁就不再有效,要膨胀为重量级锁。

5.偏向锁

偏向锁的思想是偏向于让第一个获取锁对象的线程,这个线程在之后获取该锁就不再需要进行同步操作,甚至连 CAS 操作也不再需要。

当锁对象第一次被线程获得的时候,进入偏向状态,标记为 1 01。同时使用 CAS 操作将线程 ID 记录到 Mark Word 中,如果 CAS 操作成功,这个线程以后每次进入这个锁相关的同步块就不需要再进行任何同步操作。

当有另外一个线程去尝试获取这个锁对象时,偏向状态就宣告结束,此时撤销偏向(Revoke Bias)后恢复到未锁定状态或者轻量级锁状态。

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五、和其他锁比较

1.volatile和synchronized的区别

  1. volatile本质是在告诉jvm当前变量在寄存器(工作内存)中的值是不确定的,需要从主存中读取; synchronized则是锁定当前变量,只有当前线程可以访问该变量,其他线程被阻塞住。
  2. volatile仅能使用在变量级别;synchronized则可以使用在变量、方法、和类级别的
  3. volatile仅能实现变量的修改可见性,不能保证原子性;而synchronized则可以保证变量的修改可见性和原子性
  4. volatile不会造成线程的阻塞;synchronized可能会造成线程的阻塞。
  5. volatile标记的变量不会被编译器优化;synchronized标记的变量可以被编译器优化

2.synchronized 和 ReentrantLock 比较

1. 锁的实现

synchronized 是 JVM 实现的,而 ReentrantLock 是 JDK 实现的。

2. 性能

新版本 Java 对 synchronized 进行了很多优化,例如自旋锁等。目前来看它和 ReentrantLock 的性能基本持平了,因此性能因素不再是选择 ReentrantLock 的理由。synchronized 有更大的性能优化空间,应该优先考虑 synchronized。

3. 功能

ReentrantLock 多了一些高级功能。

4. 使用选择

除非需要使用 ReentrantLock 的高级功能,否则优先使用 synchronized。这是因为 synchronized 是 JVM 实现的一种锁机制,JVM 原生地支持它,而 ReentrantLock 不是所有的 JDK 版本都支持。并且使用 synchronized 不用担心没有释放锁而导致死锁问题,因为 JVM 会确保锁的释放。


参考 :

https://github.com/CyC2018/CS-Notes

网上优秀博客(自己以前笔记整理)


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原文地址:https://www.cnblogs.com/tojian/p/9949767.html

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