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读写锁

ReentrantReadWriteLock

当读操作远远高于写操作时，这时候使用读写锁让读-读可以并发，提高性能。 类似于数据库中的select ... from ... lock in share mode

提供一个数据容器类内部分别使用读锁保护数据的 read() 方法，写锁保护数据的 write() 方法

测试

class DataContainer {
    private Object data;
    private ReentrantReadWriteLock rw = new ReentrantReadWriteLock();
    private ReentrantReadWriteLock.ReadLock r = rw.readLock();
    private ReentrantReadWriteLock.WriteLock w = rw.writeLock();
    public Object read() {
        log.debug("获取读锁...");
        r.lock();
        try {
            log.debug("读取");
            sleep(1);
            return data;
        } finally {
            log.debug("释放读锁...");
            r.unlock();
        }
    }
    public void write() {
        log.debug("获取写锁...");
        w.lock();
        try {
            log.debug("写入");
            sleep(1);
        } finally {
            log.debug("释放写锁...");
            w.unlock();
        }
    }
}

测试读锁-读锁可以并发

DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t2").start();

输出结果，从这里可以看到 Thread-0 锁定期间，Thread-1 的读操作不受影响

14:05:14.341 c.DataContainer [t2] - 获取读锁... 
14:05:14.341 c.DataContainer [t1] - 获取读锁... 
14:05:14.345 c.DataContainer [t1] - 读取
14:05:14.345 c.DataContainer [t2] - 读取
14:05:15.365 c.DataContainer [t2] - 释放读锁... 
14:05:15.386 c.DataContainer [t1] - 释放读锁... 

测试读锁-写锁相互阻塞

DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t1").start();
Thread.sleep(100);
new Thread(() -> {
    dataContainer.write();
}, "t2").start();

输出结果

14:04:21.838 c.DataContainer [t1] - 获取读锁... 
14:04:21.838 c.DataContainer [t2] - 获取写锁... 
14:04:21.841 c.DataContainer [t2] - 写入
14:04:22.843 c.DataContainer [t2] - 释放写锁... 
14:04:22.843 c.DataContainer [t1] - 读取
14:04:23.843 c.DataContainer [t1] - 释放读锁... 

写锁-写锁也是相互阻塞的，这里就不测试了。

注意事项

• 读锁不支持条件变量
• 重入时升级不支持：即持有读锁的情况下去获取写锁，会导致获取写锁永久等待

r.lock();
try {
    // ...
    w.lock();
    try {
        // ...
    } finally{
        w.unlock();
    }
} finally{
    r.unlock();
}

• 重入时降级支持：即持有写锁的情况下去获取读锁

class CachedData {
    Object data;
    // 是否有效，如果失效，需要重新计算 data
    volatile boolean cacheValid;
    final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    void processCachedData() {
        rwl.readLock().lock();
        if (!cacheValid) {
            // 获取写锁前必须释放读锁
            rwl.readLock().unlock();
            rwl.writeLock().lock();
            try {
                // 判断是否有其它线程已经获取了写锁、更新了缓存, 避免重复更新
                if (!cacheValid) {
                    data = ...
                        cacheValid = true;
                }
                // 降级为读锁, 释放写锁, 这样能够让其它线程读取缓存
                rwl.readLock().lock();
            } finally {
                rwl.writeLock().unlock();
            }
        }
        // 自己用完数据, 释放读锁 
        try {
            use(data);
        } finally {
            rwl.readLock().unlock();
        }
    }
}

应用之缓存

缓存更新策略

更新时，是先清缓存还是先更新数据库

先清缓存

先更新数据库

补充一种情况，假设查询线程 A 查询数据时恰好缓存数据由于时间到期失效，或是第一次查询

这种情况的出现几率非常小，见 facebook 论文

读写锁实现一致性缓存

使用读写锁实现一个简单的按需加载缓存

class GenericCachedDao<T> {
    // HashMap 作为缓存非线程安全, 需要保护
    HashMap<SqlPair, T> map = new HashMap<>();
    ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); 
    GenericDao genericDao = new GenericDao();
    public int update(String sql, Object... params) {
        SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
        // 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
        lock.writeLock().lock();
        try {
            int rows = genericDao.update(sql, params);
            map.clear();
            return rows;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
    public T queryOne(Class<T> beanClass, String sql, Object... params) {
        SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
        // 加读锁, 防止其它线程对缓存更改
        lock.readLock().lock();
        try {
            T value = map.get(key);
            if (value != null) {
                return value;
            }
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
        // 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
        lock.writeLock().lock();
        try {
            // get 方法上面部分是可能多个线程进来的, 可能已经向缓存填充了数据
            // 为防止重复查询数据库, 再次验证
            T value = map.get(key);
            if (value == null) {
                // 如果没有, 查询数据库
                value = genericDao.queryOne(beanClass, sql, params);
                map.put(key, value);
            }
            return value;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
    // 作为 key 保证其是不可变的
    class SqlPair {
        private String sql;
        private Object[] params;
        public SqlPair(String sql, Object[] params) {
            this.sql = sql;
            this.params = params;
        }
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) {
                return true;
            }
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
                return false;
            }
            SqlPair sqlPair = (SqlPair) o;
            return sql.equals(sqlPair.sql) &&
                Arrays.equals(params, sqlPair.params);
        }
        @Override
        public int hashCode() {
            int result = Objects.hash(sql);
            result = 31 * result + Arrays.hashCode(params);
            return result;
        }
    }
}

注意

• 以上实现体现的是读写锁的应用，保证缓存和数据库的一致性，但有下面的问题没有考虑

  • 适合读多写少，如果写操作比较频繁，以上实现性能低

  • 没有考虑缓存容量

  • 没有考虑缓存过期

  • 只适合单机

  • 并发性还是低，目前只会用一把锁

  • 更新方法太过简单粗暴，清空了所有 key（考虑按类型分区或重新设计 key）

• 乐观锁实现：用 CAS 去更新