高并发设计之细粒度锁 ： 5种细粒度锁的设计技巧图解（高并发篇）

高并发设计之细粒度锁 ： 5种细粒度锁的设计技巧图解（高并发篇）

引用

51CTO

1.

https://blog.51cto.com/xiaogeit/12088343

在现代并发编程中，锁机制是保障数据完整性和系统稳定性的关键。细粒度锁通过在更小的数据粒度上进行操作，进一步优化了并发控制。本文将深入探讨细粒度锁的设计技巧，包括其基本实现流程、核心原则，以及在实际应用中的具体案例。无论你是资深开发者还是并发领域的初学者，这些锁的策略和实践都将是构建高效、稳定系统的重要工具。

细粒度锁的基本实现流程

细粒度锁的实现流程主要包括以下几个步骤：

1. 初始化锁：在应用程序启动或资源创建时，初始化锁对象。
2. 请求锁：当线程需要访问受保护的资源时，请求锁。
3. 锁是否可用：检查锁是否已经被其他线程占用。
4. 获取锁：如果锁可用，当前线程获取锁。
5. 等待锁释放：如果锁不可用，线程进入等待状态，直到锁被释放。
6. 执行受保护的操作：线程在获取锁后执行需要保护的操作。
7. 操作是否完成：检查受保护的操作是否已经完成。
8. 释放锁：操作完成后，线程释放锁，允许其他线程获取锁。
9. 通知等待线程：释放锁后，如果有线程在等待，通知它们锁已可用。

细粒度锁的核心原则

细粒度锁的本质思路是将锁的粒度细化到最小必要的范围，以减少锁竞争和提高并发性能。以下是细粒度锁的几个核心原则和思路：

• 最小化锁范围：将锁的作用范围限制在最小的数据单元或操作上，而不是对整个数据结构或资源加锁。
• 减少锁持有时间：通过快速完成操作并尽早释放锁，减少每个线程持有锁的时间，从而减少其他线程的等待时间。
• 锁分离：将不同的操作或数据访问分离到不同的锁上，使得多个操作可以并行执行，而不是所有操作都依赖于同一个锁。
• 锁分段：将数据结构分割成多个段，每个段有自己的锁，这样可以同时对不同段进行操作而不会相互阻塞。
• 无锁编程：利用原子操作和数据结构来避免使用锁，通过CAS（Compare-And-Swap）等机制来保证数据的一致性。
• 读写锁：允许多个读操作同时进行，但写操作需要独占锁，以此来提高读操作的并发性。
• 锁粗化：在某些情况下，如果一个线程需要连续访问多个资源，可以考虑将锁的范围扩大，以减少频繁的锁获取和释放。
• 锁升级和降级：根据实际情况动态调整锁的粒度，例如从读锁升级到写锁，或者在不同级别的锁之间进行切换。
• 避免死锁：设计锁策略时，确保锁的获取和释放顺序一致，避免出现死锁。
• 性能监控：监控锁的性能，包括锁的竞争率、等待时间和吞吐量，以便根据实际情况调整锁策略。

细粒度锁在连接池中的应用

细粒度锁在连接池中的应用主要包括以下几个方面：

• 连接池管理器：负责整个连接池的管理和调度。
• 连接对象池：存储所有可用的数据库连接对象。
• 细粒度锁：为每个连接或连接组提供独立的锁，以减少锁竞争。
• 连接状态：记录每个连接的当前状态（如空闲、使用中、失效等）。
• 连接属性：存储每个连接的配置和属性。
• 连接操作：管理连接的创建、使用和销毁等操作。
• 应用程序线程：请求和使用数据库连接的应用程序线程。
• 连接请求队列：管理连接请求，确保按顺序分配连接。
• 应用程序操作：应用程序对数据库连接进行的操作。
• 连接释放队列：管理连接释放请求，确保连接被正确回收。
• 监控线程：定期检查连接状态和性能指标，确保连接池的健康。

细粒度锁的具体案例

1. 读写锁（ReadWriteLock）

读写锁的本质思路是允许多个读操作同时进行，但写操作是独占的，以此来提高并发性能。这种设计模式通常用于读多写少的场景。

场景描述：在高并发的Web应用中，缓存系统需要频繁地读取数据，而写入操作相对较少。使用读写锁可以提高读取操作的并发性，减少锁的竞争。

应用代码

import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class CacheService {
    private final Map<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();
    private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

    public Object getValue(String key) {
        lock.readLock().lock();
        try {
            return cache.get(key);
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
    }

    public void setValue(String key, Object value) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            cache.put(key, value);
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
}

2. 分段锁（Segmented Locks）

分段锁是一种用于提高并发性能的锁策略，它通过将数据结构分割成多个段（或分区），并为每个段提供独立的锁，从而允许多个线程同时对不同段进行操作。这种策略特别适用于那些需要频繁访问的大型数据结构，如哈希表、数组或其他集合类型。

场景描述：在分布式数据库系统中，数据被分割成多个片段（shards），每个片段可以独立地进行操作。使用分段锁可以确保对不同片段的操作不会相互干扰。

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class ShardedDatabase {
    private final Map<Integer, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();
    private final Map<Integer, Map<String, Object>> shards = new ConcurrentHashMap<>();

    public ShardedDatabase(int numShards) {
        for (int i = 0; i < numShards; i++) {
            locks.put(i, new ReentrantLock());
            shards.put(i, new ConcurrentHashMap<>());
        }
    }

    public void updateShard(int shardId, String key, Object value) {
        locks.get(shardId).lock();
        try {
            shards.get(shardId).put(key, value);
        } finally {
            locks.get(shardId).unlock();
        }
    }

    public Object getShardValue(int shardId, String key) {
        locks.get(shardId).lock();
        try {
            return shards.get(shardId).get(key);
        } finally {
            locks.get(shardId).unlock();
        }
    }
}

3. 无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）

无锁数据结构是一种并发编程技术，旨在避免使用传统的锁机制来同步对共享数据的访问。无锁算法利用原子操作和内存模型来保证数据的一致性和线程之间的协调，从而减少锁带来的开销和潜在的死锁问题。

场景描述：在高并发系统中，如在线广告点击计数，使用无锁数据结构可以避免锁的开销，提高计数的效率。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class ClickCounter {
    private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void increment() {
        count.incrementAndGet();
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

4. 乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁是一种并发控制策略，它假设多个事务可以并行处理而不会产生冲突，只有在提交时才会检查冲突。如果发现冲突，则回滚事务并重新执行。

场景描述：在分布式系统中，配置信息需要被多个服务共享和更新。使用乐观锁可以减少锁的竞争，提高配置更新的效率。

public class DistributedConfig {
    private String config;
    private long version;

    public boolean updateConfig(String newConfig) {
        long currentVersion = version;
        if (version == currentVersion) {
            config = newConfig;
            version++;
            return true;
        }
        return false;
    }

    public String getConfig() {
        return config;
    }

    public long getVersion() {
        return version;
    }
}

5. 条件变量（Condition Variables）

条件变量是一种线程同步机制，它允许线程在某个条件不满足时挂起，直到条件满足时被唤醒。

场景描述：在任务调度系统中，任务可能需要等待某些条件满足后才能执行。使用条件变量可以有效地管理这些条件的等待和通知。

import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

public class TaskScheduler {
    private final List<Runnable> tasks = new ArrayList<>();
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private final Condition condition = lock.newCondition();

    public void addTask(Runnable task) {
        lock.lock();
        try {
            tasks.add(task);
            condition.signalAll();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void executeTasks() {
        lock.lock();
        try {
            while (tasks.isEmpty()) {
                condition.await();
            }
            Runnable task = tasks.remove(0);
            task.run();
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

通过以上案例，我们可以看到细粒度锁在不同场景下的具体应用和实现方式。这些锁机制各有优劣，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的锁策略，以达到最佳的并发性能和数据安全性。