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ReentrantReadWriteLock读写锁简单原理案例证明

2021-01-31 20:41 302 查看

ReentrantReadWriteLock存在原因?

我们知道List的实现类ArrayList,LinkedList都是非线程安全的,Vector类通过用synchronized修饰方法保证了List的多线程非安全问题,但是有个缺点:读写同步,效率低下。于是就出现了CopyOnWriteArrayList,它通过写时复制数组实现了读写分离,提高了多线程对List读的效率,适合多读少些的情况。同理:我们知道ReentrantLock,它是一把独占的锁,是用来控制线程同步的,如果我们用ReentrantLock来实现ArrayList安全,能否达到CopyOnWriteArrayList同样的效果呢?

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

/**
 * @author :jiaolian
 * @date :Created in 2021-01-26 15:49
 * @description:ReentrantReadWriteLock多读少写的场景
 * @modified By:
 * 公众号:叫练
 */
public class MultReadTest {

    private static class MyList {
        private final ReentrantReadWriteLock REENTRANT_READ_WRITE_LOCK = new ReentrantReadWriteLock();
        private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock WRITE_LOCK = REENTRANT_READ_WRITE_LOCK.writeLock();
        private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock READ_LOCK = REENTRANT_READ_WRITE_LOCK.readLock();
        private List<String> list = new ArrayList();

        //读list
        public void readList() {
            try {
                READ_LOCK.lock();
                Thread.sleep(1000);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":"+list.size());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                READ_LOCK.unlock();
            }
        }

        //写list
        public void writeList() {
            try {
                WRITE_LOCK.lock();
                Thread.sleep(1000);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":新增1个元素");
                list.add("叫练【公众号】");

            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                WRITE_LOCK.unlock();
            }
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
        MyList myList = new MyList();
        //读写锁适合多读少写情况
        //新建10个读线程,1个写线程
        new Thread(()->{myList.writeList();},"写线程").start();
        for (int i=0; i<10; i++) {
            new Thread(()->{myList.readList();},"读线程"+(i+1)).start();
        }
    }

}

上面案例我们用ReentrantReadWriteLock实现了CopyOnWriteArrayList,主线程新建了1个写线程写list,10个读线程读list,程序一共花费2执行完毕,如果用Vector需要花费11秒。在多线程的情况下,通过读写锁操作List,提高了List的读效率,在List读的部分,线程是共享的,在对List写的过程中,在对写的线程是同步的,因此我们可以得出一个结论:读写锁是读读共享,读写同步



独占获取锁简单流程

如上图,我们简单的梳理下独占获取锁流程。

  1. 独占锁获取(上述例子中的WRITE_LOCK写锁),首先判断是否有线程获取了锁,是否有线程获取了锁的判断通过读写锁中通过32位int类型state可以获取,其中低16位表示读锁,高16表示写锁。
  2. 有读锁:直接排队阻塞。
  3. 有写锁:还需要判断写锁线程是否是自己,如果是自己就是锁重入了,如果不是自己说明已经有其他的线程获取锁正在执行,那么当前线程需要排队阻塞。
  4. 无锁:直接获取锁,其他抢占的独占锁线程需要排队阻塞,当前线程执行完毕后释放锁通知下一个排队线程获取锁。


共享获取锁简单流程

如上图,我们简单的梳理下共享锁获取锁流程。

  1. 独占锁获取(上述例子中的READ_LOCK读锁),首先判断是否有线程获取了锁。
  2. 有读锁:当前线程发现此时读锁状态被占用,说明有线程获取了读锁。该线程通过cas自旋【死循环】获取到读锁为止。
  3. 有写锁:还需要判断持有写锁的线程是否是自己,如果是自己而且此时是获取的是读锁会获取锁成功,我们称为锁降级,如果不是自己说明此时有其他线程获取了写锁,那么当前线程需要排队阻塞。
  4. 无锁:直接获取锁。


写锁降级

我们说读写互斥,但同一个线程中,先写后读也是允许的,我们称之为锁降级。在面试中共享锁面试频率也比较高,方便理解我们举个简单的案例说明下。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

/**
 * @author :jiaolian
 * @date :Created in 2021-01-28 15:44
 * @description:ReentrantReadWriteLock读写锁降级测试
 * @modified By:
 * 公众号:叫练
 */
public class WriteLockLowerTest {

    private static final ReentrantReadWriteLock REENTRANT_READ_WRITE_LOCK = new ReentrantReadWriteLock();
    private static final ReentrantReadWriteLock.WriteLock WRITE_LOCK = REENTRANT_READ_WRITE_LOCK.writeLock();
    private static final ReentrantReadWriteLock.ReadLock READ_LOCK = REENTRANT_READ_WRITE_LOCK.readLock();

    public static void main(String[] args) {
        try {
            WRITE_LOCK.lock();
            System.out.println("获取写锁");
            READ_LOCK.lock();
            System.out.println("获取读锁");
        } finally {
            READ_LOCK.unlock();
            System.out.println("释放写锁");
            WRITE_LOCK.unlock();
            System.out.println("释放读锁");
        }
    }
}

如上述代码:程序可以运行完毕,说明锁可以降级。另外说一句,上面的程序先获取读锁再获取写锁,程序是会阻塞的,为什么呢?欢迎小伙伴在留言区写下评论!



总结

今天我们用通俗易懂的文字描述了ReentrantReadWriteLock读写锁。喜欢的请点赞加评论哦!点关注,不迷路,我是叫练【公众号】,边叫边练。期待我们下次再见!




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