Java四种锁及分布式锁的初解【纯转】

一：分类

（1）宏观
乐观锁

乐观锁是一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写时先读出当前版本号，然后加锁操作（比较跟拿数据时的版本号，如果一样则更新，版本号+1）。

java中的乐观锁基本都是通过CAS操作实现的，CAS是一种更新的原子操作，比较当前值跟传入值是否一样，一样则更新，否则失败。

CAS--Compare And Swap 比较并交换--通过比较传入的旧值和原内存位置中的值比较，来决定是不是要更新数据。

悲观锁

悲观锁是就是悲观思想，即认为写多，遇到并发写的可能性高，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在读写数据的时候都会上锁。java中的悲观锁就是Synchronized,AQS框架下的锁则是先尝试cas乐观锁去获取锁，获取不到，才会转换为悲观锁，如ReentrantLock。

（2）mysql （分布式）
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

MyISAM：表级锁（table-level locking）；

InnoDB：支持行级锁（row-level locking）（用到索引的前提下），支持事务。

事务：

属性

原子性（Actomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。

一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以操持完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。

隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。

持久性（Durable）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。

隔离级别 

数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，“串行化”与“并发”是矛盾的。

 

事务与锁的关系

1、事务与锁是不同的。事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性），锁是用于解决隔离性的一种机制。

2、事务的隔离级别通过锁的机制来实现。另外锁有不同的粒度，同时事务也是有不同的隔离级别的。

3、开启事务就自动加锁。

行级锁：

共享锁（s）：又称读锁。允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

排他锁（Ｘ）：又称写锁。允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。

mysql InnoDB引擎默认的修改查询数据语句：

update,delete,insert都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select语句默认不会加任何锁类型；

加排他锁可以使用select …for update语句，加共享锁可以使用select … lock in share mode语句；

加过排他锁的数据行在其他事务种是不能修改数据的，也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据，但可以直接通过select …from…查询数据，因为普通查询没有任何锁机制。

（3）markword 
                       

第一部分markword,用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等，这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为32bit和64bit，官方称为“MarkWord”。

状态

标志位

存储内容

未锁定

01

对象哈希码、对象分代年龄

轻量级锁定

00

指向锁记录的指针

膨胀(重量级锁定)

10

执行重量级锁定的指针

GC标记

11

空(不需要记录信息)

可偏向

01

偏向线程ID、偏向时间戳、对象分代年龄

（4）自旋锁（lock）
自旋锁原理非常简单，如果持有锁的线程能在很短时间内释放锁资源，那么那些等待竞争锁的线程就不需要进入阻塞挂起状态，它们只需要等一等（自旋），等持有锁的线程释放锁后即可立即获取锁，这样就避免用户线程和内核的切换的消耗。

但是线程自旋是需要消耗cup的，说白了就是让cup在做无用功，如果一直获取不到锁，那线程也不能一直占用cup自旋做无用功，所以需要设定一个自旋等待的最大时间。超时争用线程会停止自旋进入阻塞状态。

自旋锁的开启（1.6以后默认开启）

JDK1.6中-XX:-UseSpinning关闭； -XX:PreBlockSpin=10 为自旋次数； 
JDK1.7后，去掉此参数，由jvm控制；

（5）偏向锁
偏向锁，顾名思义，它会偏向于第一个访问锁的线程，如果在接下来的运行过程中，该锁没有被其他的线程访问，则持有偏向锁的线程将永远不需要触发同步。
如果在运行过程中，遇到了其他线程抢占锁，则持有偏向锁的线程会被挂起，JVM会尝试消除它身上的偏向锁，将锁恢复到标准的轻量级锁。(偏向锁只能在单线程下起作用)

 

 

访问Mark Word中偏向锁的标识是否设置成1，锁标志位是否为01，确认为可偏向状态。

如果为可偏向状态，则测试线程ID是否指向当前线程，如果是，进入步骤5，否则进入步骤3。

如果线程ID并未指向当前线程，则通过CAS操作竞争锁。如果竞争成功，则将Mark Word中线程ID设置为当前线程ID，然后执行5；如果竞争失败，执行4。

如果CAS获取偏向锁失败，则表示有竞争。当到达全局安全点（safepoint）时获得偏向锁的线程被挂起，偏向锁升级为轻量级锁，然后被阻塞在安全点的线程继续往下执行同步代码。（撤销偏向锁的时候会导致stop the word）

执行同步代码。

jvm开启/关闭偏向锁（默认开启）

开启偏向锁：-XX:+UseBiasedLocking -XX:BiasedLockingStartupDelay=0

关闭偏向锁：-XX:-UseBiasedLocking

 

（6）轻量级锁 
轻量级锁是由偏向所升级来的，偏向锁运行在一个线程进入同步块的情况下，当第二个线程加入锁争用的时候，偏向锁就会升级为轻量级锁； 
轻量级锁的加锁过程：

 

在代码进入同步块的时候，如果同步对象锁状态为无锁状态（锁标志位为“01”状态，是否为偏向锁为“0”），虚拟机首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（Lock Record）的空间，用于存储锁对象目前的Mark Word的拷贝，官方称之为 Displaced Mark Word。

拷贝对象头中的Mark Word复制到锁记录中；

拷贝成功后，虚拟机将使用CAS操作尝试将对象的Mark Word更新为指向Lock Record的指针，并将Lock record里的owner指针指向object mark word。如果更新成功，则执行步骤4，否则执行步骤5。

如果这个更新动作成功了，那么这个线程就拥有了该对象的锁，并且对象Mark Word的锁标志位设置为“00”，即表示此对象处于轻量级锁定状态。

如果这个更新操作失败了，虚拟机首先会检查对象的Mark Word是否指向当前线程的栈帧，如果是就说明当前线程已经拥有了这个对象的锁，那就可以直接进入同步块继续执行。否则说明多个线程竞争锁，轻量级锁就要膨胀为重量级锁，锁标志的状态值变为“10”，Mark Word中存储的就是指向重量级锁（互斥量）的指针，后面等待锁的线程也要进入阻塞状态。 而当前线程便尝试使用自旋来获取锁，自旋就是为了不让线程阻塞，而采用循环去获取锁的过程。

注意点：等待轻量锁的线程不会阻塞，它会一直自旋等待锁，并如上所说修改markword。这就是自旋锁，尝试获取锁的线程，在没有获得锁的时候，不被挂起，而转而去执行一个空循环，即自旋。在若干个自旋后，如果还没有获得锁，则才被挂起，获得锁，则执行代码。

（7）重量级锁Synchronized
synchronized的执行过程： 
1. 检测Mark Word里面是不是当前线程的ID，如果是，表示当前线程处于偏向锁 
2. 如果不是，则使用CAS将当前线程的ID替换Mard Word，如果成功则表示当前线程获得偏向锁，置偏向标志位1 
3. 如果失败，则说明发生竞争，撤销偏向锁，进而升级为轻量级锁。 
4. 当前线程使用CAS将对象头的Mark Word替换为锁记录指针，如果成功，当前线程获得锁 
5. 如果失败，表示其他线程竞争锁，当前线程便尝试使用自旋来获取锁。 
6. 如果自旋成功则依然处于轻量级状态。 
7. 如果自旋失败，则升级为重量级锁。

上面几种锁都是JVM自己内部实现，当我们执行synchronized同步块的时候jvm会根据启用的锁和当前线程的争用情况，决定如何执行同步操作。

二：锁优化
以上介绍的锁不是我们代码中能够控制的，但是借鉴上面的思想，我们可以优化我们自己线程的加锁操作；

减少锁的时间

不需要同步执行的代码，能不放在同步快里面执行就不要放在同步快内，可以让锁尽快释放；

减少锁的粒度

它的思想是将物理上的一个锁，拆成逻辑上的多个锁，增加并行度，从而降低锁竞争。它的思想也是用空间来换时间；

拆锁的粒度不能无限拆，最多可以将一个锁拆为当前cup数量个锁即可；

锁粗化

大部分情况下我们是要让锁的粒度最小化，锁的粗化则是要增大锁的粒度; 
在以下场景下需要粗化锁的粒度： 
假如有一个循环，循环内的操作需要加锁，我们应该把锁放到循环外面，否则每次进出循环，都进出一次临界区，效率是非常差的。

 

三：分布式锁
（1）数据库
（2）缓存
可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。并且很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如Tair的put方法，redis的setnx方法等。并且，这些缓存服务也都提供了对数据的过期自动删除的支持，可以直接设置超时时间来控制锁的释放。

通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。

（3）zookeeper
每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。

Zookeeper解决的问题：

锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。

非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。

不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。

单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。

三种方案的比较

上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。

从理解的难易程度角度（从低到高）

数据库 > 缓存 > Zookeeper

从实现的复杂性角度（从低到高）

Zookeeper >= 缓存 > 数据库

从性能角度（从高到低）

缓存 > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度（从高到低）

Zookeeper > 缓存 > 数据库
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