搞定ReentrantReadWriteLock 几个小小数学题就够了

有了以上两篇文章的铺垫,来理解本文要介绍的既有独占式,又有共享式获取同步状态的 ReadWriteLock ,就非常轻松了

ReadWriteLock

ReadWriteLock 直译过来为【读写锁】。现实中,读多写少的业务场景是非常普遍的,比如应用缓存

一个线程将数据写入缓存,其他线程可以直接读取缓存中的数据,提高数据查询效率

之前提到的互斥锁都是排他锁,也就是说同一时刻只允许一个线程进行访问,当面对可共享读的业务场景,互斥锁显然是比较低效的一种处理方式。为了提高效率,读写锁模型就诞生了

效率提升是一方面,但并发编程更重要的是在保证准确性的前提下提高效率

一个写线程改变了缓存中的值,其他读线程一定是可以 “感知” 到的,否则可能导致查询到的值不准确

所以关于读写锁模型就了下面这 3 条规定:

  1. 允许多个线程同时读共享变量
  2. 只允许一个线程写共享变量
  3. 如果写线程正在执行写操作,此时则禁止其他读线程读共享变量

ReadWriteLock 是一个接口,其内部只有两个方法:

public interface ReadWriteLock {
    // 返回用于读的锁
    Lock readLock();

    // 返回用于写的锁
    Lock writeLock();
}

所以要了解整个读/写锁的整个应用过程,需要从它的实现类 ReentrantReadWriteLock 说起

ReentrantReadWriteLock 类结构

直接对比ReentrantReadWriteLock 与 ReentrantLock的类结构

他们又很相似吧,根据类名称以及类结构,按照咱们前序文章的分析,你也就能看出 ReentrantReadWriteLock 的基本特性:

其中黄颜色标记的的 锁降级 是看不出来的, 这里先有个印象,下面会单独说明

另外,不知道你是否还记得, Java AQS队列同步器以及ReentrantLock的应用 说过,Lock 和 AQS 同步器是一种组合形式的存在,既然这里是读/写两种锁,他们的组合模式也就分成了两种:

  1. 读锁与自定义同步器的聚合
  2. 写锁与自定义同步器的聚合
public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    readerLock = new ReadLock(this);
    writerLock = new WriteLock(this);
}

这里只是提醒大家,模式没有变,不要被读/写两种锁迷惑

基本示例

说了这么多,如果你忘了前序知识,整体理解感觉应该是有断档的,所以先来看个示例(模拟使用缓存)让大家对 ReentrantReadWriteLock 有个直观的使用印象

public class ReentrantReadWriteLockCache {

	// 定义一个非线程安全的 HashMap 用于缓存对象
	static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
	// 创建读写锁对象
	static ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
	// 构建读锁
	static Lock rl = readWriteLock.readLock();
	// 构建写锁
	static Lock wl = readWriteLock.writeLock();

	public static final Object get(String key) {
		rl.lock();
		try{
			return map.get(key);
		}finally {
			rl.unlock();
		}
	}

	public static final Object put(String key, Object value){
		wl.lock();
		try{
			return map.put(key, value);
		}finally {
			wl.unlock();
		}
	}
}

你瞧,使用就是这么简单。但是你知道的,AQS 的核心是锁的实现,即控制同步状态 state 的值,ReentrantReadWriteLock 也是应用AQS的 state 来控制同步状态的,那么问题来了:

一个 int 类型的 state 怎么既控制读的同步状态,又可以控制写的同步状态呢?

显然需要一点设计了

读写状态设计

如果要在一个 int 类型变量上维护多个状态,那肯定就需要拆分了。我们知道 int 类型数据占32位,所以我们就有机会按位切割使用state了。我们将其切割成两部分:

  1. 高16位表示读
  2. 低16位表示写

所以,要想准确的计算读/写各自的状态值,肯定就要应用位运算了,下面代码是 JDK1.8,ReentrantReadWriteLock 自定义同步器 Sync 的位操作

abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
       

        static final int SHARED_SHIFT   = 16;
        static final int SHARED_UNIT    = (1 << SHARED_SHIFT);
        static final int MAX_COUNT      = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
        static final int EXCLUSIVE_MASK = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;


        static int sharedCount(int c) { 
          return c >>> SHARED_SHIFT; 
        }

        static int exclusiveCount(int c) { 
          return c & EXCLUSIVE_MASK; 
        }
}

乍一看真是有些复杂的可怕,别慌,咱们通过几道小小数学题就可以搞定整个位运算过程

整个 ReentrantReadWriteLock 中 读/写状态的计算就是反复应用这几道数学题,所以,在阅读下面内容之前,希望你搞懂这简单的运算

基础铺垫足够了,我们进入源码分析吧

源码分析

写锁分析

由于写锁是排他的,所以肯定是要重写 AQS 中 tryAcquire 方法

protected final boolean tryAcquire(int acquires) {        
    Thread current = Thread.currentThread();
  	// 获取 state 整体的值
    int c = getState();
    // 获取写状态的值
    int w = exclusiveCount(c);
    if (c != 0) {
        // w=0: 根据推理二,整体状态不等于零,写状态等于零,所以,读状态大于0,即存在读锁
      	// 或者当前线程不是已获取写锁的线程
      	// 二者之一条件成真,则获取写状态失败
        if (w == 0 || current != getExclusiveOwnerThread())
            return false;
        if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
            throw new Error("Maximum lock count exceeded");
        // 根据推理一第 1 条,更新写状态值
        setState(c + acquires);
        return true;
    }
    if (writerShouldBlock() ||
        !compareAndSetState(c, c + acquires))
        return false;
    setExclusiveOwnerThread(current);
    return true;
}

上述代码 第 19 行 writerShouldBlock 也并没有什么神秘的,只不过是公平/非公平获取锁方式的判断(是否有前驱节点来判断)

你瞧,写锁获取方式就是这么简单

读锁分析

由于读锁是共享式的,所以肯定是要重写 AQS 中 tryAcquireShared 方法

protected final int tryAcquireShared(int unused) {
    Thread current = Thread.currentThread();
    int c = getState();
  	// 写状态不等于0,并且锁的持有者不是当前线程,根据约定 3,则获取读锁失败
    if (exclusiveCount(c) != 0 &&
        getExclusiveOwnerThread() != current)
        return -1;
  	// 获取读状态值
    int r = sharedCount(c);
  	// 这个地方有点不一样,我们单独说明
    if (!readerShouldBlock() &&
        r < MAX_COUNT &&
        compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {
        if (r == 0) {
            firstReader = current;
            firstReaderHoldCount = 1;
        } else if (firstReader == current) {
            firstReaderHoldCount++;
        } else {
            HoldCounter rh = cachedHoldCounter;
            if (rh == null || rh.tid != getThreadId(current))
                cachedHoldCounter = rh = readHolds.get();
            else if (rh.count == 0)
                readHolds.set(rh);
            rh.count++;
        }
        return 1;
    }
  	// 如果获取读锁失败则进入自旋获取
    return fullTryAcquireShared(current);
}

readerShouldBlockwriterShouldBlock 在公平锁的实现上都是判断是否有前驱节点,但是在非公平锁的实现上,前者是这样的:

final boolean readerShouldBlock() {
	return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
}

final boolean apparentlyFirstQueuedIsExclusive() {
  Node h, s;
  return (h = head) != null &&
    // 等待队列头节点的下一个节点
    (s = h.next)  != null &&
    // 如果是排他式的节点
    !s.isShared()         &&
    s.thread != null;
}

简单来说,如果请求读锁的当前线程发现同步队列的 head 节点的下一个节点为排他式节点,那么就说明有一个线程在等待获取写锁(争抢写锁失败,被放入到同步队列中),那么请求读锁的线程就要阻塞,毕竟读多写少,如果还没有这点判断机制,写锁可能会发生【饥饿】

上述条件都满足了,也就会进入 tryAcquireShared 代码的第 14 行到第 25 行,这段代码主要是为了记录线程持有锁的次数。读锁是共享式的,还想记录每个线程持有读锁的次数,就要用到 ThreadLocal 了,因为这不影响同步状态 state 的值,所以就不分析了, 只把关系放在这吧

到这里读锁的获取也就结束了,比写锁稍稍复杂那么一丢丢,接下来就说明一下那个可能让你迷惑的锁升级/降级问题吧

读写锁的升级与降级

个人理解:读锁是可以被多线程共享的,写锁是单线程独占的,也就是说写锁的并发限制比读锁高,所以

在真正了解读写锁的升级与降级之前,我们需要完善一下本文开头 ReentrantReadWriteLock 的例子

public static final Object get(String key) {
	Object obj = null;
	rl.lock();
	try{
     // 获取缓存中的值
		obj = map.get(key);
	}finally {
		rl.unlock();
	}
	// 缓存中值不为空,直接返回
	if (obj!= null) {
		return obj;
	}
	
   // 缓存中值为空,则通过写锁查询DB,并将其写入到缓存中
	wl.lock();
	try{
     // 再次尝试获取缓存中的值
		obj = map.get(key);
     // 再次获取缓存中值还是为空
		if (obj == null) {
       // 查询DB
			obj = getDataFromDB(key); // 伪代码:getDataFromDB
       // 将其放入到缓存中
			map.put(key, obj);
		}
	}finally {
		wl.unlock();
	}
	return obj;
}

有童鞋可能会有疑问

在写锁里面,为什么代码第19行还要再次获取缓存中的值呢?不是多此一举吗?

其实这里再次尝试获取缓存中的值是很有必要的,因为可能存在多个线程同时执行 get 方法,并且参数 key 也是相同的,执行到代码第 16 行 wl.lock() ,比如这样:

线程 A,B,C 同时执行到临界区 wl.lock(), 只有线程 A 获取写锁成功,线程B,C只能阻塞,直到线程A 释放写锁。这时,当线程B 或者 C 再次进入临界区时,线程 A 已经将值更新到缓存中了,所以线程B,C没必要再查询一次DB,而是再次尝试查询缓存中的值

既然再次获取缓存很有必要,我能否在读锁里直接判断,如果缓存中没有值,那就再次获取写锁来查询DB不就可以了嘛,就像这样:

public static final Object getLockUpgrade(String key) {
	Object obj = null;
	rl.lock();
	try{
		obj = map.get(key);
		if (obj == null){
			wl.lock();
			try{
				obj = map.get(key);
				if (obj == null) {
					obj = getDataFromDB(key); // 伪代码:getDataFromDB
					map.put(key, obj);
				}
			}finally {
				wl.unlock();
			}
		}
	}finally {
		rl.unlock();
	}

	return obj;
}

这还真是不可以的,因为获取一个写入锁需要先释放所有的读取锁,如果有两个读取锁试图获取写入锁,且都不释放读取锁时,就会发生死锁,所以在这里,锁的升级是不被允许的

读写锁的升级是不可以的,那么锁的降级是可以的嘛?这个是 Oracle 官网关于锁降级的示例 ,我将代码粘贴在此处,大家有兴趣可以点进去连接看更多内容

class CachedData {
  Object data;
  volatile boolean cacheValid;
  final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

  void processCachedData() {
    rwl.readLock().lock();
    if (!cacheValid) {
       // 必须在获取写锁之前释放读锁,因为锁的升级是不被允许的
       rwl.readLock().unlock();
       rwl.writeLock().lock();
       try {
         // 再次检查,原因可能是其他线程已经更新过缓存
         if (!cacheValid) {
           data = ...
           cacheValid = true;
         }
				//在释放写锁前,降级为读锁
         rwl.readLock().lock();
       } finally {
         //释放写锁,此时持有读锁
         rwl.writeLock().unlock(); 
       }
    }

    try {
      use(data);
    } finally {
      rwl.readLock().unlock();
    }
  }
}

代码中声明了一个 volatile 类型的 cacheValid 变量,保证其可见性。

  1. 首先获取读锁,如果cache不可用,则释放读锁
  2. 然后获取写锁
  3. 在更改数据之前,再检查一次cacheValid的值,然后修改数据,将cacheValid置为true
  4. 然后在 释放写锁前获取读锁 此时
  5. cache中数据可用,处理cache中数据,最后释放读锁

这个过程就是一个完整的锁降级的过程,目的是保证数据可见性,听起来很有道理的样子,那么问题来了:

上述代码为什么在释放写锁之前要获取读锁呢?

如果当前的 线程A 在修改完cache中的数据后,没有获取读锁而是直接释放了写锁;假设此时另一个 线程B 获取了写锁并修改了数据,那么 线程A 无法感知到数据已被修改,但线程A还应用了缓存数据,所以就可能出现数据错误

如果遵循锁降级的步骤, 线程A 在释放写锁之前获取读锁,那么 线程B 在获取写锁时将被阻塞,直到 线程A 完成数据处理过程,释放读锁,从而保证数据的可见性

那问题又来了:

使用写锁一定要降级吗?

如果你理解了上面的问题,相信这个问题已经有了答案。假如 线程A 修改完数据之后, 经过耗时操作后想要再使用数据时,希望使用的是自己修改后的数据,而不是其他线程修改后的数据,这样的话确实是需要锁降级;如果只是希望最后使用数据的时候,拿到的是最新的数据,而不一定是自己刚修改过的数据,那么先释放写锁,再获取读锁,然后使用数据也无妨

在这里我要额外说明一下你可能存在的误解:

  • 如果已经释放了读锁再获取写锁 不叫 锁的升级

  • 如果已经释放了写锁在获取读锁也 不叫 锁的降级

相信你到这里也理解了锁的升级与降级过程,以及他们被允许或被禁止的原因了

总结

本文主要说明了 ReentrantReadWriteLock 是如何应用 state 做位拆分实现读/写两种同步状态的,另外也通过源码分析了读/写锁获取同步状态的过程,最后又了解了读写锁的升级/降级机制,相信到这里你对读写锁已经有了一定的理解。如果你对文中的哪些地方觉得理解有些困难,强烈建议你回看本文开头的两篇文章,那里铺垫了非常多的内容,接下来我们就看看常用的 CountDownLatch 吧

灵魂追问

  1. 读锁也没修改数据,还允许共享式获取,那还有必要设置读锁吗?
  2. 在分布式环境中,你是如何保证缓存数据一致性的呢?
  3. 当你打开看ReentrantReadWriteLock源码时,你会发现,WriteLock 中可以使用 Condition,但是ReadLock 使用Condition却会抛出UnsupportedOperationException,这是为什么呢?
// WriteLock
public Condition newCondition() {
	return sync.newCondition();
}

// ReadLock
public Condition newCondition() {
	throw new UnsupportedOperationException();
}
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