两种互斥锁机制:
1、synchronized
2、ReentrantLock
ReentrantLock是jdk5的新特性,采用ReentrantLock可以完全替代替换synchronized传统的锁机制,而且采用
ReentrantLock的方式更加面向对象,也更加灵活,网上有很多关于对比两者锁方式的文章,这里就不多口舌了,大家baidu、google一下
就水落石出了。在本博客中也写关于这两种锁方式实现的经典例子《生产者消费者》。
synchronized方式:《java线程:三种方式实现生产者消费者问题_1》
ReentranLock方式:《java线程:三种方式实现生产者消费者问题_2》
关于读写锁,用语言解释不如直接用代码诠释,以下通过两个例子讲述读写锁以及读写锁的使用:
例子1:
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/**
* @author amber2012
*
* 读写锁:ReadWriteLock
*
* 在多线程的环境下,对同一份数据进行读写,会涉及到线程安全的问题。比如在一个线程读取数据的时候,另外一个线程在
* 写数据,而导致前后数据的不一致性;一个线程在写数据的时候,另一个线程也在写,同样也会导致线程前后看到的数据的
* 不一致性。
*
* 这时候可以在读写方法中加入互斥锁,任何时候只能允许一个线程的一个读或写操作,而不允许其他线程的读或写操作,这
* 样是可以解决这样以上的问题,但是效率却大打折扣了。因为在真实的业务场景中,一份数据,读取数据的操作次数通常高
* 于写入数据的操作,而线程与线程间的读读操作是不涉及到线程安全的问题,没有必要加入互斥锁,只要在读-写,写-写期
* 间上锁就行了。
*
* 对于这种情况,读写锁则最好的解决方案!
*
* 读写锁的机制:
* "读-读"不互斥
* "读-写"互斥
* "写-写"互斥
*
* 即在任何时候必须保证:
* 只有一个线程在写入;
* 线程正在读取的时候,写入操作等待;
* 线程正在写入的时候,其他线程的写入操作和读取操作都要等待;
*
* 以下是一个缓存类:用于演示读写锁的操作:重入、降级
*/
public class CachedData {
// 缓存都应该是单例的,在这里用单例模式设计:
private static CachedData cachedData = new CachedData();
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();//读写锁
private Map<String, Object> cache = new HashMap<String, Object>();//缓存
private CachedData(){
}
public static CachedData getInstance(){
return cachedData;
}
// 读取缓存:
public Object read(String key) {
lock.readLock().lock();
Object obj = null;
try {
obj = cache.get(key);
if (obj == null) {
lock.readLock().unlock();
// 在这里的时候,其他的线程有可能获取到锁
lock.writeLock().lock();
try {
if (obj == null) {
obj = "查找数据库"; // 实际动作是查找数据库
// 把数据更新到缓存中:
cache.put(key, obj);
}
} finally {
// 当前线程在获取到写锁的过程中,可以获取到读锁,这叫锁的重入,然后导致了写锁的降级,称为降级锁。
// 利用重入可以将写锁降级,但只能在当前线程保持的所有写入锁都已经释放后,才允许重入 reader使用
// 它们。所以在重入的过程中,其他的线程不会有获取到锁的机会(这样做的好处)。试想,先释放写锁,在
// 上读锁,这样做有什么弊端?--如果这样做,那么在释放写锁后,在得到读锁前,有可能被其他线程打断。
// 重入————>降级锁的步骤:先获取写入锁,然后获取读取锁,最后释放写入锁(重点)
lock.readLock().lock();
lock.writeLock().unlock();
}
}
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
return obj;
}
}
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
import javax.xml.crypto.Data;
/**
* @author amber2012
*
* jdk文档中关于ReentrantReadWriteLock类使用的一个很好的例子,以下是具体的介绍:
*
* 在使用某些种类的 Collection 时,可以使用 ReentrantReadWriteLock 来提高并发性。通常,在预期 collection
* 很大,读取者线程访问它的次数多于写入者线程,并且 entail 操作的开销高于同步开销时,这很值得一试。例如,以下
* 是一个使用 TreeMap 的类,预期它很大,并且能被同时访问。
*/
public class RWDictionary {
private final Map<String, Data> map = new TreeMap<String, Data>();
private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = rwl.readLock();
private final Lock writeLock = rwl.writeLock();
public Data get(String key) {
readLock.lock();
try {
return map.get(key);
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public String[] allKeys() {
readLock.lock();
try {
return (String[]) map.keySet().toArray();
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public Data put(String key, Data value) {
writeLock.lock();
try {
return map.put(key, value);
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
public void clear() {
writeLock.lock();
try {
map.clear();
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
}
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