java高并发锁的3种实现示例代码
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：
publicObjectget(Objectkey){
synchronized(map){
if(map.get(key)==null){
//setsomevalues
}
returnmap.get(key);
}
}
乐观锁的实现：
publicObjectget(Objectkey){
Objectval=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){
//setsomevaluetomap...
}
}
}
returnmap.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，锁实际上只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，可以讲锁限定到用户本身上，即从原来的
lock.lock(); intnum=storage.get(key); storage.set(key,num+1); lock.unlock();
更改为：
lock.lock(key); intnum=storage.get(key); storage.set(key,num+1); lock.unlock(key);
这个比较类似于数据库表锁和行锁的概念，显然行锁的并发能力比表锁高很多。
使用String.inter()是这种思路的一种具体实现。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。
publicvoiddoSomeThing(Stringuid){
synchronized(uid.intern()){
//...
}
}
CopyOnWriteMap？
既然说到了“类似于数据库中的行锁的概念”，就不得不提一下MVCC，Java中CopyOnWrite类实现了MVCC。CopyOnWrite是这样一种机制。当我们读取共享数据的时候，直接读取，不需要同步。当我们修改数据的时候，我们就把当前数据Copy一份副本，然后在这个副本上进行修改，完成之后，再用修改后的副本，替换掉原来的数据。这种方法就叫做CopyOnWrite。
但是，，，JDK并没有提供CopyOnWriteMap，为什么？下面有个很好的回答，那就是已经有了ConcurrentHashMap，为什么还需要CopyOnWriteMap？
FredrikBromee写道
Iguessthisdependsonyourusecase,butwhywouldyouneedaCopyOnWriteMapwhenyoualreadyhaveaConcurrentHashMap?
Foraplainlookuptablewithmanyreadersandonlyoneorfewupdatesitisagoodfit.
Comparedtoacopyonwritecollection:
Readconcurrency:
Equaltoacopyonwritecollection.Severalreaderscanretrieveelementsfromthemapconcurrentlyinalock-freefashion.
Writeconcurrency:
Betterconcurrencythanthecopyonwritecollectionsthatbasicallyserializeupdates(oneupdateatatime).Usingaconcurrenthashmapyouhaveagoodchanceofdoingseveralupdatesconcurrently.Ifyourhashkeysareevenlydistributed.
Ifyoudowanttohavetheeffectofacopyonwritemap,youcanalwaysinitializeaConcurrentHashMapwithaconcurrencylevelof1.
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JVMperm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FullGC。怎么样能控制锁的个数，同时减小粒度锁呢？直接使用JavaConcurrentHashMap？或者你想加入自己更精细的控制？那么可以借鉴ConcurrentHashMap的方式，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：
Maplocks=newMap();
ListlockKeys=newList();
for(intnumber:1-10000){
ObjectlockKey=newObject();
lockKeys.add(lockKey);
locks.put(lockKey,newObject());
}
publicvoiddoSomeThing(Stringuid){
ObjectlockKey=lockKeys.get(uid.hash()%lockKeys.size());
Objectlock=locks.get(lockKey);
synchronized(lock){
//dosomething
}
}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。