背景
通过解锁Java并发基石：深入探索AQS奥秘我们分析了ReetrantLock，下面我们再看下ReentrantReadWriteLock及StampedLock。
ReentrantReadWriteLock
ReetrantReadWriteLock介绍
对于同一份数据进行读写，如果一个线程在读数据，而另一个线程在写数据，那么读到的数据和最终的数据就会不一致；如果一个线程在写数据，而另一个线程也在写数据，那么线程前后看到的数据也会不一致。这个时候我们可以在读写方法中加入互斥锁，来保证任何时候只能有一个线程进行读或写操作。在大部分业务场景中，读业务操作要远远大于写业务操作。而在多线程编程中，读操作并不会修改共享资源的数据，如果多个线程仅仅是读取共享资源，那么这种情况下其实没有必要对资源进行加锁。如果使用互斥锁，反倒会影响业务的并发性能，那么在这种场景下，有没有什么办法可以优化下锁的实现方式呢？
针对这种读多写少的场景，Java 提供了另外一个实现 Lock 接口的读写锁 RRW。
我们已知 ReentrantLock 是一个独占锁，同一时间只允许一个线程访问，而RRW 允许多个读线程同时访问，但不允许写线程和读线程、写线程和写线程同时访问。读写锁内部维护了两个锁，一个是用于读操作的 ReadLock，一个是用于写操作的 WriteLock。那读写锁又是如何实现锁分离来保证共享资源的原子性呢？
RRW 也是基于 AQS 实现的，它的自定义同步器（继承 AQS）需要在同步状态 state 上维护多个读线程和一个写线程的状态，该状态的设计成为实现读写锁的关键。RRW 很好地使用了高低位，来实现一个整型控制两种状态的功能，读写锁将变量切分成了两个部分，高 16 位表示读，低 16 位表示写。
下面我们通过一个求平方的例子，来感受下 RRW 的实现，代码如下：
public class TestRTTLock {
private double x, y;
private ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
// 读锁
private Lock readLock = lock.readLock();
// 写锁
private Lock writeLock = lock.writeLock();
public double read() {
//获取读锁
readLock.lock();
try {
return Math.sqrt(x * x + y * y);
} finally {
//释放读锁
readLock.unlock();
}
}
public void move(double deltaX, double deltaY) {
//获取写锁
writeLock.lock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
//释放写锁
writeLock.unlock();
}
}
}
ReetrantReadWriteLock实现过程
-
写锁获取过程
- 一个线程尝试获取写锁时，会先判断同步状态 state 是否为 0。
- 如果 state 等于 0，说明暂时没有其它线程获取锁；
- 如果 state 不等于 0，则说明有其它线程获取了锁。
- 此时再判断同步状态 state 的低 16 位（w）是否为 0，如果 w 为 0，则说明其它线程获取了读锁，此时进入 CLH 队列进行阻塞等待。
- 如果 w 不为 0，则说明其它线程获取了写锁，此时要判断获取了写锁的是不是当前线程，若不是就进入 CLH 队列进行阻塞等待；若是，就应该判断当前线程获取写锁是否超过了最大次数，若超过，抛异常，反之更新同步状态。
-
读锁获取过程
- 一个线程尝试获取读锁时，同样会先判断同步状态 state 是否为 0。
- 如果 state 等于 0，说明暂时没有其它线程获取锁，此时判断是否需要阻塞，如果需要阻塞，则进入 CLH 队列进行阻塞等待；如果不需要阻塞，则 CAS 更新同步状态为读状态。
- 如果 state 不等于 0，会判断同步状态低 16 位，如果存在写锁，则获取读锁失败，进入 CLH 阻塞队列；反之，判断当前线程是否应该被阻塞，如果不应该阻塞则尝试 CAS 同步状态，获取成功更新同步锁为读状态。
下面是RRW获取写锁的过程：
Stamped
RRW 被很好地应用在了读大于写的并发场景中，然而 RRW 在性能上还有可提升的空间。在读取很多、写入很少的情况下，RRW 会使写入线程遭遇饥饿（Starvation）问题，也就是说写入线程会因迟迟无法竞争到锁而一直处于等待状态。
在 JDK1.8 中，Java 提供了 StampedLock 类解决了这个问题。StampedLock 不是基于 AQS 实现的，但实现的原理和 AQS 是一样的，都是基于队列和锁状态实现的。与 RRW 不一样的是，StampedLock 控制锁有三种模式: 写、悲观读以及乐观读，并且 StampedLock 在获取锁时会返回一个票据 stamp，获取的 stamp 除了在释放锁时需要校验，在乐观读模式下，stamp 还会作为读取共享资源后的二次校验。
我们先通过一个官方的例子来了解下 StampedLock 是如何使用的，代码如下：
public class Point {
private double x, y;
private final StampedLock s1 = new StampedLock();
void move(double deltaX, double deltaY) {
//获取写锁
long stamp = s1.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
//释放写锁
s1.unlockWrite(stamp);
}
}
double distanceFormOrigin() {
//乐观读操作
long stamp = s1.tryOptimisticRead();
//拷贝变量
double currentX = x, currentY = y;
//判断读期间是否有写操作
if (!s1.validate(stamp)) {
//升级为悲观读
stamp = s1.readLock();
try {
currentX = x;
currentY = y;
} finally {
s1.unlockRead(stamp);
}
}
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
}
}
我们可以发现：一个写线程获取写锁的过程中，首先是通过 WriteLock 获取一个票据 stamp，WriteLock 是一个独占锁，同时只有一个线程可以获取该锁，当一个线程获取该锁后，其它请求的线程必须等待，当没有线程持有读锁或者写锁的时候才可以获取到该锁。请求该锁成功后会返回一个 stamp 票据变量，用来表示该锁的版本，当释放该锁的时候，需要 unlockWrite 并传递参数 stamp。
接下来就是一个读线程获取锁的过程。首先线程会通过乐观锁 tryOptimisticRead 操作获取票据 stamp ，如果当前没有线程持有写锁，则返回一个非 0 的 stamp 版本信息。线程获取该 stamp 后，将会拷贝一份共享资源到方法栈，在这之前具体的操作都是基于方法栈的拷贝数据。
之后方法还需要调用 validate，验证之前调用 tryOptimisticRead 返回的 stamp 在当前是否有其它线程持有了写锁，如果是，那么 validate 会返回 0，升级为悲观锁；否则就可以使用该 stamp 版本的锁对数据进行操作。
相比于 RRW，StampedLock 获取读锁只是使用与或操作进行检验，不涉及 CAS 操作，即使第一次乐观锁获取失败，也会马上升级至悲观锁，这样就可以避免一直进行 CAS 操作带来的 CPU 占用性能的问题，因此 StampedLock 的效率更高。
