构建高性能服务（二）减小锁粒度提高Java并发吞吐实例

本文主要是介绍构建高性能服务（二）减小锁粒度提高Java并发吞吐实例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点。通常review代码时看到synchronized是我都会想一想，这个地方可不可以优化。使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行，对系统并发吞吐能力有极大影响，我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法。

那么对于必须使用synchronized的业务场景，这里提供几个小技巧，帮助大家减小锁粒度，提高系统并发能力。

初级技巧 - 乐观锁

乐观锁适合这样的场景：读不会冲突，写会冲突。同时读的频率远大于写。

以下面的代码为例，悲观锁的实现：

Java代码

public Object get(Object key) {
synchronized(map) {
if(map.get(key) == null) {
// set some values
}
return map.get(key);
}
}

public Object get(Object key) {
synchronized(map) {
if(map.get(key) == null) {
// set some values
}
return map.get(key);
}
}

乐观锁的实现：

Java代码

public Object get(Object key) {
Object val = null;
if((val = map.get(key) == null) {
// 当map取值为null时再加锁判断
synchronized(map) {
if(val = map.get(key) == null) {
// set some value to map...
}
}
}
return map.get(key);
}

public Object get(Object key) {
Object val = null;
if((val = map.get(key) == null) {
// 当map取值为null时再加锁判断
synchronized(map) {
if(val = map.get(key) == null) {
// set some value to map...
}
}
}
return map.get(key);
}

中级技巧 - String.intern()

乐观锁不能很好解决大量写冲突问题，但是如果很多场景下，锁实际上不是针对某个用户或者某个订单。比如一个用户必须先创建session，才能进行后面的操作。但是由于网络原因，创建用户session的请求和后续请求几乎同时达到，而并行线程可能会先处理后续请求。一般情况，需要对用户sessionMap加锁，比如上面的乐观锁。在这种场景下，使用String.inter()是一种更高效的办法。类 String 维护一个字符串池。当调用 intern 方法时，如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串（该对象由 equals(Object) 方法确定），则返回池中的字符串。可见，当String相同时，String.intern()总是返回同一个对象，因此就实现了对同一用户加锁。由于锁的粒度局限于具体用户，使系统获得了最大程度的并发。

Java代码

public void doSomeThing(String uid) {
synchronized(uid.intern()) {
// ...
}
}

public void doSomeThing(String uid) {
synchronized(uid.intern()) {
// ...
}
}

高级技巧 - 类ConcurrentHashMap

String.inter()的缺陷是类 String 维护一个字符串池是放在JVM perm区的，如果用户数特别多，导致放入字符串池的String不可控，有可能导致OOM错误或者过多的Full GC。怎么样能控制锁的个数，同时减小粒度锁呢？Java ConcurrentHashMap提供了一种很好的借鉴方式，将需要加锁的对象分为多个bucket，每个bucket加一个锁，伪代码如下：

Java代码