如何基于String实现同步锁？
在某些时候，我们可能想基于字符串做一些事情，比如:针对同一用户的并发同步操作，使用锁字符串的方式实现比较合理。因为只有在相同字符串的情况下，并发操作才是不被允许的。而如果我们不分青红皂白直接全部加锁，那么整体性能就下降得厉害了。
1. 为什么选择string做锁？
因为string的多样性，看起来string锁是天然比分段锁之类的高级锁更有优势呢。
因为String 类型的变量赋值是这样的: String a = "hello world."; 所有往往会有个错误的映象，String对象就是不可变的。
额，关于这个问题的争论咱们就不细说了，总之， "a" != "a" 是有可能成立的。
另外，针对上锁这件事，我们都知道，锁是要针对同一个对象，才会有意义。所以，粗略的，我们可以这样使用字符串锁:
public void method1() {
String str1 = "a";
synchronized (str1) {
// do sync a things...
}
}
public void method2() {
String str2 = "a";
synchronized (str2) {
// do sync b things...
}
}
乍一看，这的确很方便简单。但是，前面说了， "a" 是可能不等于 "a" 的（这是大部分情况，只有当String被存储在常量池中时值相同的String变量才相等）。
所以，我们可以稍微优化下:
public void method3() { String str1 = "a"; synchronized (str1.intern()) { // do sync a things... } } public void method4() { String str2 = "a"; synchronized (str2.intern()) { // do sync b things... } }
看起来还是很方便简单的，其原理就是把String对象放到常量池中。但是会有个问题，这些常量池的数据如何清理呢？
2. 使用ConcurrentHashMap+CountDownLatch实现字符串锁
不管怎么样，我们是不是可以自己去基于String实现一个锁呢？
肯定是可以的了！直接上代码！
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * 基于string 的锁实现 */ public final class StringBasedMutexLock { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StringBasedMutexLock.class); /** * 字符锁 管理器, 将每个字符串 转换为一个 CountDownLatch * * 即锁只会发生在真正有并发更新 同一个 String 的情况下 * */ private static final ConcurrentMap<String, CountDownLatch> lockKeyHolder = new ConcurrentHashMap<>(); /** * 基于lockKey 上锁，同步执行 * * @param lockKey 字符锁 */ public static void lock(String lockKey) { while (!tryLock(lockKey)) { try { logger.debug("【字符锁】并发更新锁升级, {}", lockKey); blockOnSecondLevelLock(lockKey); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); logger.error("【字符锁】中断异常:" + lockKey, e); break; } } } /** * 释放 lockKey 对应的锁选项，使其他线程可执行 * * @param lockKey 要使用互斥的字符串 * @return true: 释放成功, false: 释放失败，可能被其他线程误释放 */ public static boolean unlock(String lockKey) { // 先删除锁，再释放锁，此处会导致后续进来的并发优先执行，无影响 CountDownLatch realLock = getAndReleaseLock1(lockKey); releaseSecondLevelLock(realLock); return true; } /** * 尝试给指定字符串上锁 * * @param lockKey 要使用互斥的字符串 * @return true: 上锁成功, false: 上锁失败 */ private static boolean tryLock(String lockKey) { // 此处会导致大量 ReentrantLock 对象创建吗？ // 其实不会的，这个数量最大等于外部并发数，只是对 gc 不太友好，会反复创建反复销毁y return lockKeyHolder.putIfAbsent(lockKey, new CountDownLatch(1)) == null; } /** * 释放1级锁（删除） 并返回重量级锁 * * @param lockKey 字符锁 * @return 真正的锁 */ private static CountDownLatch getAndReleaseLock1(String lockKey) { return lockKeyHolder.remove(lockKey); } /** * 二级锁锁定（锁升级） * * @param lockKey 锁字符串 * @throws InterruptedException 中断时抛出异常 */ private static void blockOnSecondLevelLock(String lockKey) throws InterruptedException { CountDownLatch realLock = getRealLockByKey(lockKey); // 为 null 说明此时锁已被删除， next race if(realLock != null) { realLock.await(); } } /** * 二级锁解锁（如有必要） * * @param realLock 锁实例 */ private static void releaseSecondLevelLock(CountDownLatch realLock) { realLock.countDown(); } /** * 通过key 获取对应的锁实例 * * @param lockKey 字符串锁 * @return 锁实例 */ private static CountDownLatch getRealLockByKey(String lockKey) { return lockKeyHolder.get(lockKey); } }
使用时，只需传入 lockKey 即可。
// 加锁 StringBasedMutexLock.lock(linkKey); // 解锁 StringBasedMutexLock.unlock(linkKey);
这样做有什么好处吗？
1. 使用ConcurrentHashMap实现锁获取，性能还是不错的;
2. 每个字符串对应一个锁，使用完成后就删除，不会导致内存溢出问题;
3. 可以作为一个外部工具使用，业务代码接入方便，无需像 synchronized 一样，需要整段代码包裹起来;
不足之处？
1. 使用ConcurrentHashMap实现锁获取，性能还是不错的;
2. 每个字符串对应一个锁，使用完成后就删除，不会导致内存溢出问题;
3. 可以作为一个外部工具使用，业务代码接入方便，无需像 synchronized 一样，需要整段代码包裹起来;
4. 本文只是想展示实现 String 锁，此锁并不适用于分布式场景下的并发处理;
5. 该锁不支持超时设置，因此上锁后需要自己主动释放，否则将导致没有线程可以拿到锁的情况；
3. 使用CAS实现互斥锁
扩展: 如果不使用 String 做锁，如何保证大并发前提下的小概率并发场景的线程安全？
我们知道 CAS 的效率是比较高的，我们可以使用原子类来进行CAS的操作。
比如,我们添加一状态字段, 操作此字段以保证线程安全:
/** * 运行状态 * * 4: 正在删除, 1: 正在放入队列中, 0: 正常无运行 */ private transient volatile AtomicInteger runningStatus = new AtomicInteger(0); // 更新时先获取该状态: public void method5() { AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus(); // 正在删除数据过程中，则等待 if(!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) { // 1. 等待另外线程删除完成 // 2. 删除正在更新标识 // 3. 重新运行本次数据放入逻辑 long lockStartTime = System.currentTimeMillis(); long maxLockTime = 10 * 1000; while (!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) { if(System.currentTimeMillis() - lockStartTime > maxLockTime) { break; } } runningStatus.compareAndSet(1, 0); throw new RuntimeException("数据正在更新,重新运行: " + link.getLinkKey() + link); } try { // do sync things } finally { runningStatus.compareAndSet(1, 0); } } public void method6() { AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus(); if (!runningStatus.compareAndSet(0, 4)) { logger.error(" 数据正在更新中，不得删除，返回 "); return; } try { // do sync things } catch (Exception e) { logger.error("并发更新异常:", e); } finally { runningStatus.compareAndSet(4, 0); } }
实际测试下来，CAS 性能是要比 synchronized 之类的锁性能要好的。当然，我们这里针对的并发数都是极少的，而且CAS锁是使用非常耗性能的自旋操作，这是不可取的。我们只是想要保证这极少情况下的线程安全性。所以，其实也还好。
唠叨: 静下心来。
