构建高性能服务（二）java高并发锁…

提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点。通常review代码时看到synchronized是我都会想一想，这个地方可不可以优化。使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行，对系统并发吞吐能力有极大影响，我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法。

 

那么对于必须使用synchronized的业务场景，这里提供几个小技巧，帮助大家减小锁粒度，提高系统并发能力。

 

初级技巧 - 乐观锁

乐观锁适合这样的场景：读不会冲突，写会冲突。同时读的频率远大于写。

 

以下面的代码为例，悲观锁的实现：

 

1. public Object get(Object key) {  
2.    synchronized(map) {  
3.       if(map.get(key) == null) {  
4.          // set some values   
5.       }  
6.   
7.        return map.get(key);  
8.    }  
9. }  

1. public Object get(Object key) {  
2.    synchronized(map) {  
3.       if(map.get(key) == null) {  
4.          // set some values  
5.       }  
6.   
7.        return map.get(key);  
8.    }  
9. }  

 

 乐观锁的实现：

1. public Object get(Object key) {  
2.    Object val = null;  
3.    if((val = map.get(key) == null) {  
4.        // 当map取值为null时再加锁判断   
5.        synchronized(map) {  
6.            if(val = map.get(key) == null) {  
7.                // set some value to map...   
8.            }  
9.         }  
10.    }  
11.   
12.     return map.get(key);  
13. }  

1. public Object get(Object key) {  
2.    Object val = null;  
3.    if((val = map.get(key) == null) {  
4.        // 当map取值为null时再加锁判断  
5.        synchronized(map) {  
6.            if(val = map.get(key) == null) {  
7.                // set some value to map...  
8.            }  
9.         }  
10.    }  
11.   
12.     return map.get(key);  
13. }  

 

中级技巧 - String.intern()

乐观锁不能很好解决大量写冲突问题，但是如果很多场景下，锁实际上不是针对某个用户或者某个订单。比如一个用户必须先创建session，才能进行后面的操作。但是由于网络原因，创建用户session的请求和后续请求几乎同时达到，而并行线程可能会先处理后续请求。一般情况，需要对用户sessionMap加锁，比如上面的乐观锁。在这种场景下，使用String.inter()是一种更高效的办法。类String 维护一个字符串池。 当调用 intern 方法时，如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串（该对象由equals(Object)方法确定），则返回池中的字符串。可见，当String相同时，String.intern()总是返回同一个对象，因此就实现了对同一用户加锁。由于锁的粒度局限于具体用户，使系统获得了最大程度的并发。

 

1. public void doSomeThing(String uid) {  
2.    synchronized(uid.intern()) {  
3.        // ...   
4.    }  
5. }  

1. public void doSomeThing(String uid) {  
2.    synchronized(uid.intern()) {  
3.        // ...  
4.    }  
5. }  

 高级技巧 - 类ConcurrentHashMap

String.inter()的缺陷是类 String 维护一个字符串池是放在JVMperm区的，如果用户数特别多，导致放入字符串池的String不可控，有可能导致OOM错误或者过多的FullGC。怎么样能控制锁的个数，同时减小粒度锁呢？JavaConcurrentHashMap提供了一种很好的借鉴方式，将需要加锁的对象分为多个bucket，每个bucket加一个锁，伪代码如下：

1. Map locks = new Map();  
2. List lockKeys = new List();  
3. for(int number : 1 - 10000) {  
4.    Object lockKey = new Object();  
5.    lockKeys.add(lockKey);  
6.     locks.put(lockKey, new Object());  
7. }   
8.   
9. public void doSomeThing(String uid) {  
10.    Object lockKey = lockKeys.get(uid.hash() % lockKeys.size());  
11.    Object lock = locks.get(lockKey);  
12.      
13.    synchronized(lock) {  
14.       // do something   
15.    }  
16. }