Java|面试官:有没有比读写锁更快的锁?StampedLock了解下 StampedLock|并发编程

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本文主要和大家分享一下 StampedLock 的使用方法、内部工作原理以及在使用过程中需要注意的事项。
一、StampedLock支持的三种锁模式我们先来看看在使用上 StampedLock 和上一篇文章讲的 ReadWriteLock 有哪些区别。
ReadWriteLock 支持两种模式：一种是读锁，一种是写锁。而 StampedLock 支持三种模式，分别是：写锁、悲观读锁和乐观读。其中，写锁、悲观读锁的语义和 ReadWriteLock的写锁、读锁的语义非常类似，允许多个线程同时获取悲观读锁，但是只允许一个线程获取写锁，写锁和悲观读锁是互斥的。不同的是：StampedLock 里的写锁和悲观读锁加锁成功之后，都会返回一个 stamp；然后解锁的时候，需要传入这个 stamp。相关的示例代码如下。

final StampedLock sl = new StampedLock(); //获取/释放悲观读锁示意代码 long stamp = sl.readLock(); try { //省略业务相关代码 } finally { sl.unlockRead(stamp); } //获取/释放写锁示意代码 long stamp = sl.writeLock(); try { //省略业务相关代码 } finally { sl.unlockWrite(stamp); }

StampedLock 的性能之所以比 ReadWriteLock 还要好，其关键是 StampedLock 支持乐观读的方式。ReadWriteLock 支持多个线程同时读，但是当多个线程同时读的时候，所有的写操作会被阻塞；而 StampedLock 提供的乐观读，是允许一个线程获取写锁的，也就是说不是所有的写操作都被阻塞。
注意这里，我们用的是“乐观读”这个词，而不是“乐观读锁”，是要提醒你，乐观读这个操作是无锁的，所以相比较 ReadWriteLock 的读锁，乐观读的性能更好一些。
文中下面这段代码是出自 Java SDK 官方示例，并略做了修改。在 distanceFromOrigin()这个方法中，首先通过调用 tryOptimisticRead() 获取了一个 stamp，这里的tryOptimisticRead() 就是我们前面提到的乐观读。之后将共享变量 x 和 y 读入方法的局部变量中，不过需要注意的是，由于 tryOptimisticRead() 是无锁的，所以共享变量 x 和 y读入方法局部变量时，x 和 y 有可能被其他线程修改了。因此最后读完之后，还需要再次验证一下是否存在写操作，这个验证操作是通过调用 validate(stamp) 来实现的。

class Point { private int x, y; final StampedLock sl = new StampedLock(); //计算到原点的距离 int distanceFromOrigin() { //乐观读 long stamp = sl.tryOptimisticRead(); //读入局部变量， //读的过程数据可能被修改 int curX = x, curY = y; //判断执行读操作期间， //是否存在写操作，如果存在， //则sl.validate返回false if (!sl.validate(stamp)){ //升级为悲观读锁 stamp = sl.readLock(); try { curX = x; curY = y; } finally { //释放悲观读锁 sl.unlockRead(stamp); } } return Math.sqrt( curX * curX + curY * curY); } }

在上面这个代码示例中，如果执行乐观读操作的期间，存在写操作，会把乐观读升级为悲观读锁。这个做法挺合理的，否则你就需要在一个循环里反复执行乐观读，直到执行乐观读操作的期间没有写操作（只有这样才能保证 x 和 y 的正确性和一致性），而循环读会浪费大量的 CPU。升级为悲观读锁，代码简练且不易出错，建议你在具体实践时也采用这样的方法。
二、进一步理解乐观读如果你曾经用过数据库的乐观锁，可能会发现 StampedLock 的乐观读和数据库的乐观锁有异曲同工之妙。的确是这样的，就拿我个人来说，我是先接触的数据库里的乐观锁，然后才接触的 StampedLock，我就觉得我前期数据库里乐观锁的学习对于后面理解StampedLock 的乐观读有很大帮助，所以这里有必要再介绍一下数据库里的乐观锁。
还记得我第一次使用数据库乐观锁的场景是这样的：在 ERP 的生产模块里，会有多个人通过 ERP 系统提供的 UI 同时修改同一条生产订单，那如何保证生产订单数据是并发安全的呢？我采用的方案就是乐观锁。
乐观锁的实现很简单，在生产订单的表 product_doc 里增加了一个数值型版本号字段version，每次更新 product_doc 这个表的时候，都将 version 字段加 1。生产订单的 UI在展示的时候，需要查询数据库，此时将这个 version 字段和其他业务字段一起返回给生产订单 UI。假设用户查询的生产订单的 id=777，那么 SQL 语句类似下面这样：

select id，...，version from product_doc where id=777

用户在生产订单 UI 执行保存操作的时候，后台利用下面的 SQL 语句更新生产订单，此处我们假设该条生产订单的 version=9。

update product_doc set version=version+1，... where id=777 and version=9

如果这条 SQL 语句执行成功并且返回的条数等于 1，那么说明从生产订单 UI 执行查询操作到执行保存操作期间，没有其他人修改过这条数据。因为如果这期间其他人修改过这条数据，那么版本号字段一定会大于 9。
你会发现数据库里的乐观锁，查询的时候需要把 version 字段查出来，更新的时候要利用version 字段做验证。这个 version 字段就类似于 StampedLock 里面的 stamp。这样对比着看，相信你会更容易理解 StampedLock 里乐观读的用法。
三、StampedLock使用注意事项对于读多写少的场景 StampedLock 性能很好，简单的应用场景基本上可以替代ReadWriteLock，但是StampedLock 的功能仅仅是 ReadWriteLock 的子集，在使用的时候，还是有几个地方需要注意一下。
StampedLock 在命名上并没有增加 Reentrant，想必你已经猜测到 StampedLock 应该是不可重入的。事实上，的确是这样的，StampedLock 不支持重入。这个是在使用中必须要特别注意的。
另外，StampedLock 的悲观读锁、写锁都不支持条件变量，这个也需要你注意。
还有一点需要特别注意，那就是：如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法，会导致 CPU 飙升。例如下面的代码中，线程 T1 获取写锁之后将自己阻塞，线程 T2 尝试获取悲观读锁，也会阻塞；如果此时调用线程 T2 的 interrupt() 方法来中断线程 T2 的话，你会发现线程 T2 所在 CPU会飙升到 100%。

final StampedLock lock = new StampedLock(); Thread T1 = new Thread(()->{ //获取写锁 lock.writeLock(); //永远阻塞在此处，不释放写锁 LockSupport.park(); } ); T1.start(); //保证T1获取写锁 Thread.sleep(100); Thread T2 = new Thread(()-> //阻塞在悲观读锁 lock.readLock() ); T2.start(); //保证T2阻塞在读锁 Thread.sleep(100); //中断线程T2 //会导致线程T2所在CPU飙升 T2.interrupt(); T2.join();

所以，使用 StampedLock 一定不要调用中断操作，如果需要支持中断功能，一定使用可中断的悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。这个规则一定要记清楚。
四、总结 StampedLock 的使用看上去有点复杂，但是如果你能理解乐观锁背后的原理，使用起来还是比较流畅的。建议你认真揣摩 Java 的官方示例，这个示例基本上就是一个最佳实践。我们把 Java 官方示例精简后，形成下面的代码模板，建议你在实际工作中尽量按照这个模板来使用 StampedLock。
StampedLock 读模板：

final StampedLock sl = new StampedLock(); //乐观读 long stamp = sl.tryOptimisticRead(); //读入方法局部变量 ...... //校验stamp if (!sl.validate(stamp)){ //升级为悲观读锁 stamp = sl.readLock(); try { //读入方法局部变量 ..... } finally { //释放悲观读锁 sl.unlockRead(stamp); } } //使用方法局部变量执行业务操作 ......

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