内容简介:记得刚刚开始学习Java的时候,一遇到多线程情况就是synchronized。对于当时的我们来说,synchronized是如此的神奇且强大。我们赋予它一个名字“同步”,也成为我们解决多线程情况的良药,百试不爽。但是,随着学习的深入,我们知道synchronized是一个重量级锁,相对于Lock,它会显得那么笨重,以至于我们认为它不是那么的高效。随着Javs SE 1.6对synchronized进行各种优化后,synchronized不会显得那么重。synchronized可以保证方法或者代码块在运行时
关注公众号 JavaStorm 获取最新内容
JavaStorm.png
记得刚刚开始学习 Java 的时候,一遇到多线程情况就是synchronized。对于当时的我们来说,synchronized是如此的神奇且强大。我们赋予它一个名字“同步”,也成为我们解决多线程情况的良药,百试不爽。但是,随着学习的深入,我们知道synchronized是一个重量级锁,相对于Lock,它会显得那么笨重,以至于我们认为它不是那么的高效。随着Javs SE 1.6对synchronized进行各种优化后,synchronized不会显得那么重。
synchronized可以保证方法或者代码块在运行时,同一时刻只有一个方法进入临界区,同时还可以保证共享变量的内存可见性。
1、实现原理
Java中的每一个对象都可以作为锁,这是synchronized实现同步的基础:
- 普通同步方法,锁是当前实例对象。
- 静态同步方法,锁时当前类的Class对象。
- 同步代码块,锁是synchronized括号里配置的对象。
当一个线程访问同步代码块时,必须先获得锁才能执行同步代码,当退出或者跑出异常时必须释放锁。我们会疑惑锁到底存在哪里?锁里面又会保存什么信息?
JVM规范定义:JVM基于进入与退出Monitor对象与来实现方法同步和代码块同步:
- 代码块同步:使用monitorenter和monitorexit指令实现。
- 方法同步:使用另外一种方式,但是同样是使用这两个指令实现。只是具体表现形式有所不同
public class SynchronizedTest {
public synchronized void test1() {
}
public void test2() {
synchronized (this) {
}
}
}
复制代码
使用javap -verbose SynchronizedTest.class工具查看生成的class文件信息分析synchronized实现:
省略部分代码,如下所示:
{
public com.zero.test.SynchronizedTest();
.....
public synchronized void test1();
descriptor: ()V
flags: ACC_PUBLIC, ACC_SYNCHRONIZED
Code:
stack=0, locals=1, args_size=1
0: return
LineNumberTable:
line 5: 0
public void test2();
descriptor: ()V
flags: ACC_PUBLIC
Code:
stack=2, locals=3, args_size=1
0: aload_0
1: dup
2: astore_1
3: monitorenter
4: aload_1
5: monitorexit
6: goto 14
9: astore_2
10: aload_1
11: monitorexit
12: aload_2
13: athrow
14: return
......
}
复制代码
从上面可以看出同步代码块使用monitorenter和monitorexit指令实现的,同步方法使用方法修饰符上的ACCSYNCHRONIZED实现。 无论哪一种方式,其本质都是一个对象的监视器(monitor)进行获取。
在我们继续分析深入之前,要先了解两个概念: Java对象头、Monitor。
1.1、 Java对象头
synchronized用的锁是存在Java对象头里的,Hotspot虚拟机的对象头主要包括两部分数据:Mark Word(标记字段)、Klass Pointer(类型指针)。其中Klass Point是是对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例,Mark Word用于存储对象自身的运行时数据,它是实现轻量级锁和偏向锁的关键。
Mark Word
Java对象头里的Mark Word用于存储对象自身的运行时数据,如哈希码(HashCode)、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程 ID、偏向时间戳等等。Java对象头一般占有两个机器码(在32位虚拟机中,1个机器码等于4字节,也就是32bit),但是如果对象是数组类型,则需要三个机器码,因为JVM虚拟机可以通过Java对象的元数据信息确定Java对象的大小,但是无法从数组的元数据来确认数组的大小,所以用一块来记录数组长度。,32位 JVM 的Mark Word的默认存储结构如下表格:
| 锁状态 | 25bit | 4bit | 1bit是否是偏向锁 | 2bit锁标志位 |
|---|---|---|---|---|
| 无锁状态 | 对象的hashCode | 对象的分代年龄 | 0 | 01 |
在运行期间,Mark Word里存储的数据随着锁标志位的变化而变化
Monitor
我们可以把它理解为一个同步工具,也可以描述为一种同步机制,它通常被描述为一个对象。
与一切皆对象一样,所有的Java对象是天生的Monitor,每一个Java对象都有成为Monitor的潜质,因为在Java的设计中 ,每一个Java对象自打娘胎里出来就带了一把看不见的锁,它叫做内部锁或者Monitor锁。
2、synchronize性能优化
我们知道synchronized是重量级锁,效率不怎么滴,同时这个观念也一直存在我们脑海里,不过在 JDK 1.6中对synchronize的实现进行了各种优化,使得它显得不是那么重了 ,那有哪些优化手段?
2.1、 锁优化
JDK1.6对锁的实现引入了大量的优化,如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销。
锁主要存在四中状态,依次是:无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态。 他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级,这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。
2.1.1、 自旋锁
线程的阻塞和唤醒需要CPU从用户态转为核心态,频繁的阻塞和唤醒对CPU来说是一件负担很重的工作,势必会给系统的并发性能带来很大的压力。同时我们发现在许多应用上面,对象锁的锁状态只会持续很短一段时间,为了这一段很短的时间频繁地阻塞和唤醒线程是非常不值得的。
何谓自旋锁?
所谓自旋锁,就是让该线程等待一段时间,不会被立即挂起,看持有锁的线程是否会很快释放锁。
2.1.2、 适应自旋锁
JDK 1.6引入了更加聪明的自旋锁,即自适应自旋锁。所谓自适应就意味着自旋的次数不再是固定的,它是由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。
它怎么做呢?
线程如果自旋成功了,那么下次自旋的次数会更加多,因为虚拟机认为既然上次成功了,那么此次自旋也很有可能会再次成功,那么它就会允许自旋等待持续的次数更多。反之,如果对于某个锁,很少有自旋能够成功的,那么在以后要或者这个锁的时候自旋的次数会减少甚至省略掉自旋过程,以免浪费处理器资源。 有了自适应自旋锁,随着程序运行和性能监控信息的不断完善,虚拟机对程序锁的状况预测会越来越准确,虚拟机会变得越来越聪明。
2.1.3、 锁消除
为了保证数据的完整性,我们在进行操作时需要对这部分操作进行同步控制,但是在有些情况下,JVM检测到不可能存在共享数据竞争,这是JVM会对这些同步锁进行锁消除。锁消除的依据是逃逸分析的数据支持。
我们在使用一些JDK的内置API时,如StringBuffer、Vector、HashTable等,这个时候会存在隐形的加锁操作。
比如StringBuffer的append()方法,Vector的add()方法:
public void vectorTest(){
Vector<String> vector = new Vector<String>();
for(int i = 0 ; i < 10 ; i++){
vector.add(i + "");
}
System.out.println(vector);
}
复制代码
在运行这段代码时,JVM可以明显检测到变量vector没有逃逸出方法vectorTest()之外,所以JVM可以大胆地将vector内部的加锁操作消除。
2.1.4、锁粗化
我们知道在使用同步锁的时候,需要让同步块的作用范围尽可能小,仅在共享数据的实际作用域中才进行同步。这样做的目的是为了使需要同步的操作数量尽可能缩小,如果存在锁竞争,那么等待锁的线程也能尽快拿到锁。 在大多数的情况下,上述观点是正确的。 但是如果一系列的连续加锁解锁操作,可能会导致不必要的性能损耗,所以引入锁粗化的概念。
那什么是锁粗化?
就是将多个连续的加锁、解锁操作连接在一起,扩展成一个范围更大的锁。
如上面实例:vector每次add的时候都需要加锁操作,JVM检测到对同一个对象(vector)连续加锁、解锁操作,会合并一个更大范围的加锁、解锁操作,即加锁解锁操作会移到for循环之外。
2.1.5、偏向锁
引入偏向锁主要目的是:为了在无多线程竞争的情况下尽量减少不必要的轻量级锁执行路径。轻量级锁的加锁解锁操作是需要依赖多次CAS原子指令的。那么偏向锁是如何来减少不必要的CAS操作呢?我们可以查看Mark work的结构就明白了。 其实只要简单的测试下对象头的Mark Word里是否存储着指向当前线程的偏向锁 。如果测试成功,表示线程已经获得了锁。如果测试失败:则需要再测试下偏向锁标识是否设置成1(表示当前是偏向锁),如果没有设置,那么只能使用CAS竞争锁了,如果设置了,则尝试使用CAS将对象头的偏向锁指向当前线程。
流程如下:
- 检测Mark Word是否为可偏向状态,即是否为偏向锁1,锁标识位为01;
- 若为可偏向状态,则测试线程ID是否为当前线程ID,如果是,则执行步骤(5),否则执行步骤(3);
- 如果线程ID不为当前线程ID,则通过CAS操作竞争锁,竞争成功,则将Mark Word的线程ID替换为当前线程ID,否则执行线程(4);
- 通过CAS竞争锁失败,证明当前存在多线程竞争情况,当到达全局安全点,获得偏向锁的线程被挂起,偏向锁升级为轻量级锁,然后被阻塞在安全点的线程继续往下执行同步代码块;
- 执行同步代码块。
释放锁偏向锁的释放采用了一种只有竞争才会释放锁的机制,线程是不会主动去释放偏向锁,需要等待其他线程来竞争。偏向锁的撤销需要等待全局安全点(这个时间点是没有正在执行的代码)。
其步骤如下:
- 暂停拥有偏向锁的线程,判断锁对象石是否还处于被锁定状态;
- 撤销偏向锁,恢复到无锁状态(01)或者轻量级锁的状态。
2.1.6、轻量级锁
引入轻量级锁的主要目的是在只有少量线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。
当关闭偏向锁功能或者多个线程竞争偏向锁导致偏向锁升级为轻量级锁,则会尝试获取轻量级锁,其步骤如下:
- 判断当前对象是否处于无锁状态(hashcode、0、01),若是,则JVM首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录(Lock Record)的空间,用于存储锁对象目前的Mark Word的拷贝(官方把这份拷贝加了一个Displaced前缀,即Displaced Mark Word);否则执行步骤(3);
- JVM利用CAS操作尝试将对象的Mark Word更新为指向Lock Record的指针,如果成功表示竞争到锁,则将锁标志位变成00(表示此对象处于轻量级锁状态),执行同步操作;如果失败则执行步骤(3);
- 判断当前对象的Mark Word是否指向当前线程的栈帧,如果是则表示当前线程已经持有当前对象的锁,则直接执行同步代码块;否则只能说明该锁对象已经被其他线程抢占了, 这时轻量级锁需要膨胀为重量级锁 ,锁标志位变成10,后面等待的线程将会进入阻塞状态;
释放锁轻量级锁的释放也是通过CAS操作来进行的,主要步骤如下:
- 取出在获取轻量级锁保存在Displaced Mark Word中的数据;
- 用CAS操作将取出的数据替换当前对象的Mark Word中,如果成功,则说明释放锁成功,否则执行(3);
- 如果CAS操作替换失败,说明有其他线程尝试获取该锁,则需要在释放锁的同时需要唤醒被挂起的线程。
2.1.7、重量级锁
重量级锁通过对象内部的监视器(monitor)实现,其中monitor的本质是依赖于底层操作系统的Mutex Lock实现,操作系统实现线程之间的切换需要从用户态到内核态的切换,切换成本非常高。
开设这个公众号将自己的知识分享,以后会持续输出,希望给读者朋友们带来帮助。客官觉得有用请点赞或收藏,关注公众号JavaStorm,你将发现一个有趣的灵魂。
3、 锁的对比
下面对偏向锁、轻量级锁和重量级锁进行比较:
表3 各种锁的优缺点及适用场景
| 锁 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 偏向锁 | 加锁和解锁不需要额外的消耗,与执行非同步方法仅存在纳秒级的差距 | 如果线程间存在竞争,会带来额外的锁撤销的消耗 | 适用于只有一个线程访问同步块的情况 |
| 轻量级锁 | 竞争的线程不会堵塞,提高了程序的响应速度 | 始终得不到锁的线程,使用自旋会消耗CPU | 追求响应时间,同步块执行速度非常块,只有两个线程竞争锁 |
| 重量级锁 | 线程竞争不使用自旋,不会消耗CPU | 线程堵塞,响应时间缓慢 | 追求吞吐量,同步块执行速度比较慢,竞争锁的线程大于2个 |
表格来源:《Java并发编程的艺术》第16页
客官觉得有用请点赞或收藏,关注公众号JavaStorm,你将发现一个有趣的灵魂。祝大家有个愉快的周末!
参考资料:
- 周志明:《深入理解Java虚拟机》
- 方腾飞:《Java并发编程的艺术》
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Machine Learning in Action
Peter Harrington / Manning Publications / 2012-4-19 / GBP 29.99
It's been said that data is the new "dirt"—the raw material from which and on which you build the structures of the modern world. And like dirt, data can seem like a limitless, undifferentiated mass. ......一起来看看 《Machine Learning in Action》 这本书的介绍吧!