专栏特色：结合10余年的工作经验，在实践中提炼总结高并发经验，将理论落到实处，不仅助力面试，更是真正提高技能。
专栏目录：
- 《重学Java高并发》Sempahore的使用场景与常见误区
- 《重学Java高并发》手写一个生产者消费者线程模型
正确理解锁是深入理解Java并发的重中之重。
接下来和笔者一步一步进入"Java的锁世界"中来吧，本文将循序渐进的介绍锁的相关知识，从简单到难，从概念到实践思路。
1、锁的种类
首先以一个非常常见的生活场景举例，例如一个三口之家居住在一个二房一厅的房子里，只有一个卫生间，早上一起床，大家是不是都有抢卫生间，这里就会发生一个有意思的事情了，一人在如厕，其他人排队等待的场景。
这个场景下有如下几个关键的特征：
- 独占
“厕所“作为一个资源，在任意时刻只能被一个人占用，为了实现该效果，使用资源之前，需要先获得与该资源关联的锁 - 当多个线程都需要访问该资源时，必须先获得锁，而且在同一时刻有且只会有一个线程获得锁，那没有获得锁的线程就需要排队等待。是一直等，还是等得不耐烦时就放弃？
- 当有多人排队时，一个线程将锁释放后，交给谁？什么样的策略？
上面是最常见的锁应用场景，有一个非常响亮的名称：互斥锁、排它锁。
1.1 互斥锁
在java领域中，实现互斥锁通常有两种方式：
- synchronized
- ReentrantLock
接下来对比两者的不同点，从而来了解互斥锁的基本语义。
-
可重入性
所谓的可重入性一个线程获取锁后，没有释放之前，继续申请，其伪代码如下所示：
synchronized与ReentrantLock都支持可重入性。 -
锁只能被锁的拥有者释放
大家如何基于redis实现分布式锁时，要特别注意这个特质。 -
申请锁时是否支持超时取消
申请锁的时候，ReentrantLock能支持设定超时时间，即调用申请锁时如果在指定时间内未获取锁，支持自动停止阻塞跳出，而synchronized不支持。 -
申请锁时是否支持被中断
ReentrantLock可以通过调用lockInterruptibly方法，可以支持线程中断，即停止继续申请锁，同样synchronized不支持。 -
是否支持公平锁/非公平锁
所谓的公平锁，是指当拥有锁的线程释放锁后，锁的下一个获取者就是锁等待队列中的第一个元素，而非公平锁并没有这个限制，ReentrantLock支持，而synchronized不支持。
1.2 共享锁
与互斥锁相对应的是共享锁，所谓的共享锁是同一时间可以被多个线程共同申请，一个非常经典的使用场景就是读写锁。
例如在一个缓存场景，在一个商品系统中，为了提供对商品的访问性能，通常会引入一个缓存区(Map)来缓存商品的数据，缓存数据对查询请求(读请求)是可以并行执行的，即多个线程同时查询缓存区的数据，这个是一个非常安全的操作，但不允许多个线程对缓存区进行修改。这里共享锁的意义就发挥出来了。
既然多个线程对缓存区可以同时进行读操作，那为什么还要加共享锁呢？主要的目的是避免写操作与读操作同时进行。
只要当前有读操作在进行，写操作就需要排队，请看如下示例图：
如上图所示：例如 线程T1,T2,T3连续申请共享锁，然后T4申请写锁，再T5申请读锁，那各个线程的并发执行情况如下所示：
- 线程 T1、T2、T3 将并发执行
- T4由于是申请的写锁，必须等 T1、T2、T3释放锁后，才能执行。
- T5虽然申请是共享锁，但由于T4持有写锁，故T5也需要阻塞，直至T4释放锁。
在Java等世界中按锁的排斥性来分基本就包含排它锁与共享锁，其他读写锁、间隙锁等是以锁的粒度这个纬度进行细分。
2、锁的实现原理
在了解了锁的基本语意义之后，我们有必要来阐述一下锁的实现原理。
从某种意义上来说，锁的实现原理就是两个队列：同步阻塞队列、条件等待队列。
2.1 阻塞队列
阻塞队列的作用说明如下图所示：
上面使用来synchronized，其传入的是一个锁对象，如果此时有5个线程同时去执行这段代码，由于锁的互斥性，同一时间只有一个线程能获得锁，其他线程需要排队等待，故需要引入一个队列来存储在这些排队的线程，所以synchronized的实现机制中，会在锁对象中开辟一个队列，用来存储等待获取当前锁的线程。
2.2 条件等待队列
Object对象中有一对特殊的方法：wait()/notify()/notifyAll()，大家在前文中应该看到消费者/生产者中示例中，使用过wait,notify方法，示例代码如下：
wait方法必须在synchronized中调用，并且通常是线程调用锁对象的wait方法，表示当前继续往下执行的条件不足，当前线程需要等待，故需要为锁对象再维护一个个队列，用来存储等待的线程，俗称条件等待队列。
当其他线程调用锁对象的notify方法或notifyAll方法，会唤醒等待队列中的线程。
温馨提示：上述还有几个关键点：
- Object.wait方法，会使当前线程进入等待状态，并且释放锁。
- 通常条件等待会使用while语句，避免条件不满足时被误唤醒，故使用while对条件进行再一次的判断。
- 当被唤醒后，并不立即去执行while条件判断，而是需要重新去申请锁，即可能会进入到阻塞队列。
3、锁的优化思路
我相信作为一个程序员，大家都对锁很敏感，因为性能低下，但锁肯定有其存在的原因，主要解决数据访问的安全性，大家可能会感到惊讶，作为一款高性能的消息中间件(RocketMQ)，在消息写入时也使用了锁，其代码如下：
这是因为RocketMQ是顺序写文件，多个请求同时申请写一个文件，必须排队执行，否则会带来逻辑异常，此时锁是不用不行了。
对锁的优化策略，通常基于如下原则：能不用锁就不使用锁，必须使用锁则尽量保证被锁包裹代码的快速执行、降低锁的粒度。
3.1 优化锁执行时间
当然能不用锁就不用锁，但有些场景是必须使用锁来保证多线程环境下结果的正确性，就以RocketMQ顺序写commitlog文件为例，对同一个文件写入，需要记录当前的写入位置，然后另外一个线程就进行追加，故这个为写入位置是多线程不安全的，故必须引入锁，那RocketMQ作为一款高性能的消息中间件，是如何做到消息发送的高并发，低延迟能力低呢？
核心法宝：控制锁的范围，确保被锁包含的代码执行性能高效，接下来我们看一下RocketMQ消息写入的几个重要步骤：
并不是需要将上述三个步骤都加锁，而是只对写内存这段加锁即可，这段代码非常高效。
3.2 优化锁的粒度
锁的性能优化是一个永恒的主旨，另外一个核心思路是：降低锁的粒度，提高并发度。
接下来我们以JDK中的HashTable与ConcurrentHashMap的实现原理为例，让大家体会一下如何降低锁的粒度从而提高并发度。
Hashtable的性能低下是众所周知，因为整个容器就一把锁，因为它的get、put都是被synchronized修饰，synchronized用来修饰非static方法，其锁对象为Hashtable是对象锁。
并发度：同一时间只有一个线程能向该容器添加数据、获取数据。
而jkd1.7及其版本，ConcurrentHashMap的内部数据结构如下图所示：
可以看出ConcurrentHashMap的设计思路是将整个HashMap分割成多个小的HashMap，然后为每一个HashMap加锁，从而降低锁的粒度，从而提高并发度。
在JDK1.8及版本后，ConcurrentHashMap的存储结构又发了很大改变，摒弃分段思想，使用来数组 + Node ，进一步释放读写的并发度，其数据结构如下图所示：
其中，对每一个链表的Node节点，写操作时会加锁，但在查询时候，并不会对各个Node加锁，提高读操作的并发度；并且会基于CAS机制实现无锁化处理，使用volatile保证可见性。
本文并不准备去剖析ConcurrentHashMap的实现细节，后续专门从源码实现的角度深度剖析，敬请期待，也请持续关注我。
3.3 无锁化设计
锁的存在必然有其使用场景，特别是需要被锁保护的资源众多，即临界区中的逻辑复杂，对其进行拆分会使代码变的臃肿，直接使用锁保护会清晰明了，但评估是否需要引入锁时需要慎重，特别是一些对吞吐量有极高要求的场景，能不用锁就不要用锁.
无锁化设计的基础：CAS，比较和交换。
在Java领域也提供了对应的原子操作工具：CAS，CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。 如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值 。否则，处理器不做任何操作。CAS是CPU指令级命令。
CAS简单使用示例如下：
正如笔者在优化信号量释放逻辑时引入了cas确保一个SempahoreReleaseOnlyOne只会释放一次信号量。
在JUC框架中的ArrayBlockingQueue,LinkedBlockingQueue等队列都支持多个线程同时往队列中写入数据，但其内部都引入了锁。
多个线程往队列中写入数据，一定要加锁？怎么进行无锁化设计呢？
Disruptor框架，实现多线程环境中真正的无锁化设计，极大的提升并发性能。提供了多个线程可以同时并发安全的往同一队列写入数据，而不加锁，是不是很神奇？
由于篇幅的原因，本文并不会为大家揭晓Disruptor是如何实现多个线程在不引入锁的情况下对队列进行并发操作的，兴趣是最好的老师，如果大家有兴趣可以先提前研究，后续将在《重学Java高并发》系列中后续文章中专门详细剖析。
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各位技术朋友们，我是《RocketMQ技术内幕》一书作者，CSDN2020博客之星TOP2，热衷于中间件领域的技术分享，维护「中间件兴趣圈」公众号，旨在成体系剖析Java主流中间件，构建完备的分布式架构体系,欢迎大家大家关注我，第一时间获得最新干货文章。
