Java中的悲观锁和乐观锁怎么实现
今天小编给大家分享一下Java中的悲观锁和乐观锁怎么实现的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
悲观锁(Pessimistic Locking)
悲观锁在并发环境中认为数据随时会被其他线程修改,因此每次在访问数据时都会加锁,直到操作完成后才释放锁。悲观锁适用于写操作多、竞争激烈的场景,比如多个线程同时对同一数据进行修改或删除操作的情况。悲观锁可以保证数据的一致性,避免脏读、幻读等问题的发生
悲观锁就像一个大保安,总是认为有坏人想要偷走共享资源,于是它把资源护得紧紧的,不让任何人接近,同时还会排队等待资源,想要使用就得先获取锁,这样虽然安全可靠,但是也会导致效率低下,因为别的线程必须等待锁的释放才能继续执行。
Java中常用的悲观锁是synchronized关键字和ReentrantLock类。
使用synchronized关键字实现悲观锁的代码如下:
synchronized (lock) { //访问共享资源的代码块 }
使用ReentrantLock实现悲观锁的代码如下:
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); lock.lock(); try { //访问共享资源的代码块 } finally { lock.unlock(); }
悲观锁存的问题:
效率低:悲观锁需要获取锁才能进行操作,当有多个线程需要访问同一份数据时,每个线程都需要先获取锁,然后再进行操作,如果锁竞争激烈,就会导致线程等待锁的释放,浪费了大量的时间。
容易引起死锁:悲观锁在获取锁的过程中,如果获取不到就会一直等待,如果不同的线程都在等待对方释放锁,就会导致死锁的情况出现。
可能会引起线程阻塞:当某个线程获取到锁时,其他线程需要等待,如果等待的时间过长,就会导致线程阻塞,影响应用的性能。
乐观锁
乐观锁在并发环境中认为数据一般情况下不会被其他线程修改,因此在访问数据时不加锁,而是在更新数据时进行检查。如果检查到数据被其他线程修改,则放弃当前操作,重新尝试更新。
乐观锁适用于读操作多、写操作少的场景,比如多个线程同时对同一数据进行读取操作的情况。乐观锁可以减少锁的竞争,提高系统的并发性能。
乐观锁就像一个乐天派,总是认为没有坏人想要偷走共享资源,于是它就不怎么防范,直接对资源进行操作,如果没有其他线程对资源进行修改,操作就会成功,否则就会进行重试,这样虽然效率高,但是如果多个线程同时进行修改,就会导致竞争和冲突,需要进行额外的处理。
Java中常用的乐观锁是基于CAS(Compare and Swap,比较和交换)算法实现的。
CAS操作包括三个操作数:内存地址V、旧的预期值A和新的值B。CAS操作首先读取内存地址V中的值,如果该值等于旧的预期值A,那么将内存地址V中的值更新为新的值B;
否则,不进行任何操作。在更新过程中,如果有其他线程同时对该共享资源进行了修改,那么CAS操作会失败,此时需要重试更新操作。
下面是一段基于CAS算法实现的乐观锁代码:
// 假设共享资源为变量value,初始值为1 AtomicInteger value = new AtomicInteger(1); // 假设旧的预期值为1,新的值为2 int expect = 1; int update = 2; // 使用CAS操作更新共享资源的值 while (true) { // 读取共享资源的当前值 int current = value.get(); // 如果当前值等于旧的预期值,使用CAS操作将新的值更新到共享资源中 if (current == expect) { if (value.compareAndSet(expect, update)) { // 更新成功,退出循环 break; } else { // 更新失败,可能是因为其他线程修改了共享资源的值,重试更新操作 continue; } } else { // 当前值不等于旧的预期值,说明共享资源的值已经被其他线程修改,重试更新操作 continue; } }
在这段代码中,内存地址V对应的是AtomicInteger对象value,旧的预期值A对应的是变量expect,新的值B对应的是变量update。使用AtomicInteger对象可以保证CAS操作的原子性,即只有一个线程能够成功更新共享资源的值。使用compareAndSet
方法可以判断共享资源的值是否等于旧的预期值,并尝试将新的值更新到共享资源中。如果更新成功,就退出循环;否则,说明共享资源的值已经被其他线程修改,需要重试更新操作。
在实际应用中,乐观锁的实现通常比这个简单实现要复杂。例如,在对数据库中的数据进行更新时,需要在更新操作中同时更新版本号和其他字段的值,并且需要处理更新失败和重试的情况。
乐观锁存在的问题
CAS虽然很⾼效的解决原⼦操作,但是CAS仍然存在三⼤问题:ABA问题,自旋时间过长和只能保证单个变量的原子性。
ABA问题:CAS算法在比较和替换时只考虑了值是否相等,而没有考虑到值的版本信息。如果一个值在操作过程中被修改了两次,从原值变成新值再变回原值,此时CAS会认为值没有发生变化,从而出现操作的错误。为了解决ABA问题,可以在共享资源中增加版本号,每次修改操作都将版本号加1,从而保证每次更新操作的唯一性。在更新数据时先读取当前版本号,如果与自己持有的版本号相同,则可以更新数据,否则更新失败。版本号算法可以避免ABA问题,但需要维护版本号,增加了代码复杂度和内存开销。
自旋时间过长:由于CAS算法在失败时会一直自旋,等待共享变量可用,如果共享变量一直不可用,就会出现自旋时间过长的问题,浪费CPU资源。
只能保证单个变量的原子性:CAS算法只能保证单个变量的原子性,如果需要多个变量的原子操作,就需要使用锁等其他方式进行保护。
悲观锁和乐观锁的对比
悲观锁 | 乐观锁 | |
性能 | 低 | 高 |
数据一致性 | 高 | 低 |
实现复杂度 | 简单 | 复杂 |
加锁方式 | 基于锁机制 | 基于版本号机制 |
应用场景 | 读少写多 | 读多写少 |
存在的问题 | 效率低、容易引起死锁、可能会引起线程阻塞 | ABA问题、自旋时间过长、只能保证单个变量的原子性 |
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