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乐观锁和悲观锁
基本概念
乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。
乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。
实现方法
在说明实现方式之前，需要明确：乐观锁和悲观锁是两种思想，它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。
悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代码块加锁（如Java的synchronized关键字），也可以是对数据加锁（如MySQL中的排它锁）。
乐观锁的实现方式主要有两种：CAS机制和版本号机制，下面详细介绍。
CAS(Compare And Swap)
CAS操作包括了三个操作数
- 需要读写的内存位置(V)
- 进行比较的预期值(A)
- 拟写入的新值(B)
CAS逻辑:如果内存位置V的值等于预期的A值,则将该位置更新为新值B,否则不进行任何操作.许多CAS的操作是自选的:如果操作不成功,就会一直重试,知道操作成功位置
那么这里就引出了一个新的问题,尽然CAS包含了Compare和Swap两个操作,它又如何保证原子性呢?
答:CAS是由CPU支持的原子操作,其原子性是在硬件层面进行保证的.
下面以Java中的自增操作(i++)为例，看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。我们知道，在Java中自增操作不是原子操作，它实际上包含三个独立的操作：（1）读取i值；（2）加1；（3）将新值写回i
因此，如果并发执行自增操作，可能导致计算结果的不准确。在下面的代码示例中：value1没有进行任何线程安全方面的保护，value2使用了乐观锁(CAS)，value3使用了悲观锁(synchronized)。运行程序，使用1000个线程同时对value1、value2和value3进行自增操作，可以发现：value2和value3的值总是等于1000，而value1的值常常小于1000。
public class Test {
//value1：线程不安全
private static int value1 = 0;
//value2：使用乐观锁
private static AtomicInteger value2 = new AtomicInteger(0);
//value3：使用悲观锁
private static int value3 = 0;
private static synchronized void increaseValue3(){
value3++;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
//开启1000个线程，并执行自增操作
for(int i = 0; i < 1000; ++i){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
value1++;
value2.getAndIncrement();
increaseValue3();
}
}).start();
}
//打印结果
Thread.sleep(1000);
System.out.println("线程不安全：" + value1);
System.out.println("乐观锁(AtomicInteger)：" + value2);
System.out.println("悲观锁(synchronized)：" + value3);
}
}
首先来介绍AtomicInteger。AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包提供的原子类，利用CPU提供的CAS操作来保证原子性；除了AtomicInteger外，还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。
下面看一下AtomicInteger的源码，了解下它的自增操作getAndIncrement()是如何实现的（源码以Java7为例，Java8有所不同，但思想类似）。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
//存储整数值，volatile保证可视性
private volatile int value;
//Unsafe用于实现对底层资源的访问
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
//valueOffset是value在内存中的偏移量
private static final long valueOffset;
//通过Unsafe获得valueOffset
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
}
源码分析说明如下：
（1）getAndIncrement()实现的自增操作是自旋CAS操作：在循环中进行compareAndSet，如果执行成功则退出，否则一直执行。
（2）其中compareAndSet是CAS操作的核心，它是利用Unsafe对象实现的。
（3）Unsafe又是何许人也呢？Unsafe是用来帮助Java访问操作系统底层资源的类（如可以分配内存、释放内存），通过Unsafe，Java具有了底层操作能力，可以提升运行效率；强大的底层资源操作能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒我们这一点)，因此正常情况下用户无法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。
（4）valueOffset可以理解为value在内存中的偏移量，对应了CAS三个操作数(V/A/B)中的V；偏移量的获得也是通过Unsafe实现的。
（5）value域的volatile修饰符：Java并发编程要保证线程安全，需要保证原子性、可视性和有序性；CAS操作可以保证原子性，而volatile可以保证可视性和一定程度的有序性；在AtomicInteger中，volatile和CAS一起保证了线程安全性。关于volatile作用原理的说明涉及到Java内存模型(JMM)，这里不详细展开。
说完了AtomicInteger，再说synchronized。synchronized通过对代码块加锁来保证线程安全：在同一时刻，只能有一个线程可以执行代码块中的代码。synchronized是一个重量级的操作，不仅是因为加锁需要消耗额外的资源，还因为线程状态的切换会涉及操作系统核心态和用户态的转换；不过随着JVM对锁进行的一系列优化(如自旋锁、轻量级锁、锁粗化等)，synchronized的性能表现已经越来越好。
版本号限制
除了CAS，版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version，表示该数据的版本号，每当数据被修改，版本号加1。当某个线程查询数据时，将该数据的版本号一起查出来；当该线程更新数据时，判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致，如果一致才进行操作。
需要注意的是，这里使用了版本号作为判断数据变化的标记，实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段，如时间戳等。
下面以“更新玩家金币数”为例（数据库为MySQL，其他数据库同理），看看悲观锁和版本号机制是如何应对并发问题的。
考虑这样一种场景：游戏系统需要更新玩家的金币数，更新后的金币数依赖于当前状态(如金币数、等级等)，因此更新前需要先查询玩家当前状态。
下面的实现方式，没有进行任何线程安全方面的保护。如果有其他线程在query和update之间更新了玩家的信息，会导致玩家金币数的不准确。
@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
//根据player_id查询玩家信息
Player player = query("select coins, level from player where player_id = {0}", playerId);
//根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
Long newCoins = ……;
//更新金币数
update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
}
为了避免这个问题，悲观锁通过加锁解决这个问题，代码如下所示。在查询玩家信息时，使用select …… for update进行查询；该查询语句会为该玩家数据加上排它锁，直到事务提交或回滚时才会释放排它锁；在此期间，如果其他线程试图更新该玩家信息或者执行select for update，会被阻塞。
@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
//根据player_id查询玩家信息（加排它锁）
Player player = queryForUpdate("select coins, level from player where player_id = {0} for update", playerId);
//根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
Long newCoins = ……;
//更新金币数
update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
}
版本号机制则是另一种思路，它为玩家信息增加一个字段：version。在初次查询玩家信息时，同时查询出version信息；在执行update操作时，校验version是否发生了变化，如果version变化，则不进行更新。
@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
//根据player_id查询玩家信息，包含version信息
Player player = query("select coins, level, version from player where player_id = {0}", playerId);
//根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
Long newCoins = ……;
//更新金币数，条件中增加对version的校验
update("update player set coins = {0}, version = version + 1 where player_id = {1} and version = {2}", newCoins, playerId, player.version);
}
优缺点和适用场景
乐观锁和悲观锁并没有优劣之分，它们有各自适合的场景；下面从两个方面进行说明。
功能限制
与悲观锁相比，乐观锁适用的场景受到了更多的限制，无论是CAS还是版本号机制。
例如，CAS只能保证单个变量操作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS是无能为力的，而synchronized则可以通过对整个代码块加锁来处理。再比如版本号机制，如果query的时候是针对表1，而update的时候是针对表2，也很难通过简单的版本号来实现乐观锁。
竞争激烈程度
如果悲观锁和乐观锁都可以使用，那么选择就要考虑竞争的激烈程度：
当竞争不激烈 (出现并发冲突的概率小)时，乐观锁更有优势，因为悲观锁会锁住代码块或数据，其他线程无法同时访问，影响并发，而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。
当竞争激烈(出现并发冲突的概率大)时，悲观锁更有优势，因为乐观锁在执行更新时频繁失败，需要不断重试，浪费CPU资源。
读写锁
读写锁简介
我在上篇博客ReentrantLock 中介绍到的ReentrantLock和synchronized基本上都是排它锁，意味着这些锁在同一时刻只允许一个线程进行访问，而读写锁在同一时刻可以允许多个读线程访问，在写线程访问的时候其他的读线程和写线程都会被阻塞。读写锁维护一对锁(读锁和写锁)，通过锁的分离，使得并发性提高。
关于读写锁的基本使用：在不使用读写锁的时候，一般情况下我们需要使用synchronized搭配等待通知机制完成并发控制（写操作开始的时候，所有晚于写操作的读操作都会进入等待状态），只有写操作完成并通知后才会将等待的线程唤醒继续执行。
如果改用读写锁实现，只需要在读操作的时候获取读锁，写操作的时候获取写锁。当写锁被获取到的时候，后续操作（读写）都会被阻塞，只有在写锁释放之后才会执行后续操作。并发包中对ReadWriteLock接口的实现类是ReentrantReadWriteLock，这个实现类具有下面三个特点:
- 具有与ReentrantLock类似的公平锁和非公平锁的实现：默认的支持非公平锁，对于二者而言，非公平锁的吞吐量大于公平锁；
公平锁和非公平锁的区别:
- 公平锁：多个线程按照申请锁的顺序去获得锁，线程会直接进入队列去排队，永远都是队列的第一位才能得到锁。
- 优点:所有的线程都能得到资源，不会饿死在队列中。
- 缺点:吞吐量会下降很多，队列里面除了第一个线程，其他的线程都会阻塞，cpu唤醒阻塞线程的开销会很大。
- 非公平锁：多个线程去获取锁的时候，会直接去尝试获取，获取不到，再去进入等待队列，如果能获取到，就直接获取到锁。
- 优点：可以减少CPU唤醒线程的开销，整体的吞吐效率会高点，CPU也不必取唤醒所有线程，会减少唤起线程的数量。
- 缺点：你们可能也发现了，这样可能导致队列中间的线程一直获取不到锁或者长时间获取不到锁，导致饿死。
- 支持重入：读线程获取读锁之后能够再次获取读锁，写线程获取写锁之后能再次获取写锁，也可以获取读锁。
- 锁能降级：遵循获取写锁、获取读锁在释放写锁的顺序，即写锁能够降级为读锁
偏向锁
偏向锁处理的场景是大部分时间只有同一条线程在请求锁，没有多线程竞争锁的情况,因此为了让线程获得锁的代价更低。
偏向锁优化带来的性能提升指的是避免了获取锁进行系统调用导致的用户态和内核态的切换，因为都是同一条线程获取锁，没有必要每次获取锁的时候都要进行系统调用。
如果当前线程获取锁的时候（无锁状态下）线程ID与当前线程不匹配，会将偏向锁撤销，重新偏向当前线程，如果次数达到BiasedLockingBulkRebiasThreshold的值，默认20次达到BiasedLockingBulkRevokeThreshold的值（默认40次），就禁用当前类的偏向锁了，就是对象头右侧列了，加锁直接从轻量锁开始了（锁升级了）。
偏向锁的撤销是个很麻烦的过程，需要所有线程达到安全点（发生STW），遍历所有线程的线程栈检查是否持有锁对象，避免丢锁
如果存在多线程竞争，那偏向锁就要升级了，升级到轻量级锁。
重量级锁和轻量级(自旋)锁
重量级锁与轻量级锁是站在 工作量 的角度来划分的；
而乐观锁和悲观锁则是站在 锁冲突概率 来划分的。
它们比较类似
重量级锁：我们知道，我们要进入一个同步、线程安全的方法时，是需要先获得这个方法的锁的，退出这个方法时，则会释放锁。如果获取不到这个锁的话，意味着有别的线程在执行这个方法，这时我们就会马上进入阻塞的状态，等待那个持有锁的线程释放锁，然后再把我们从阻塞的状态唤醒，我们再去获取这个方法的锁。这种获取不到锁就马上进入阻塞状态的锁，我们称之为重量级锁。
轻量级锁：线程在抢锁失败后进入阻塞状态，放弃 CPU，需要过很久才能再次被调度。但经 过测算，实际的生活中，大部分情况下，虽然当前抢锁失败，但过不了很久，锁就会被释放。基于这个 事实，轻量级锁 / 自旋锁诞生了。
而对比一下重量级锁和轻量级锁，可以得知 **重量级锁 比 轻量级锁 的 工作量更大 **、消耗资源更多 并且 锁更慢。
锁的核心特性 “原子性”, 这样的机制追根溯源是 CPU 这样的硬件设备提供的.
CPU 提供了 “原子操作指令”.
操作系统基于 CPU 的原子指令, 实现了 mutex 互斥锁.
JVM 基于操作系统提供的互斥锁, 实现了 synchronized 和 ReentrantLock 等关键字和类.
重量级锁: 加锁机制重度依赖了 OS 提供了 mutex
- 大量的内核态用户态切换
- 很容易引发线程的调度
轻量级锁: 加锁机制尽可能不使用 mutex, 而是尽量在用户态代码完成. 实在搞不定了, 再使用 mutex.
- 少量的内核态用户态切换.
- 不太容易引发线程调度
举个例子,重量级锁相当于舔狗跟你表白,被拒绝之后过很久才来找你说话
轻量级锁就相当于一个舔狗向你表白被拒绝之后还要天天来向你表白.
synchronized 开始是一个轻量级锁. 如果锁冲突比较严重, 就会变成重量级锁.
自旋锁是一种典型的 轻量级锁 的实现方式.
优点: 没有放弃 CPU, 不涉及线程阻塞和调度, 一旦锁被释放, 就能第一时间获取到锁.
缺点: 如果锁被其他线程持有的时间比较久, 那么就会持续的消耗 CPU 资源. (而挂起等待的时候是
不消耗 CPU 的).
synchronized 中的轻量级锁策略大概率就是通过自旋锁的方式实现的.
可重入锁和不可重入锁
可重入锁的字面意思是“可以重新进入的锁”，即允许同一个线程多次获取同一把锁。
比如一个递归函数里有加锁操作，递归过程中这个锁会阻塞自己吗？如果不会，那么这个锁就是可重入
锁（因为这个原因可重入锁也叫做递归锁）。
Java里只要以Reentrant开头命名的锁都是可重入锁，而且JDK提供的所有现成的Lock实现类，包括
synchronized关键字锁都是可重入的。
而 Linux 系统提供的 mutex 是不可重入锁.
synchronized 是可重入锁
不可重入锁和可重入锁👇
//第一次加锁,加锁都成功
lock();
//第二次加锁,可重入锁加锁成功,不可重入锁死锁.
lock();