锁的种类与一些机制

锁的种类与一些机制

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可重入锁

重入锁ReentrantLock,顾名思义,就是支持重进入的锁,它表示该锁能够支持一个线程对资源的重复加锁。除此之外,该锁的还支持获取锁时的公平和非公平性选择。

同时考虑如下场景:当一个线程调用Mutex的lock()方法获取锁之后,如果再次调用lock()方法,则该线程将会被自己所阻塞,原因是Mutex在实现 tryAcquire(int acquires)方法时没有考虑占有锁的线程再次获取锁的场景,而在调用 tryAcquire(int acquires)方法时返回了false,导致该线程被阻塞。简单地说,Mutex是一个不支持 重进入的锁。而synchronized关键字隐式的支持重进入,比如一个synchronized修饰的递归方 法,在方法执行时,执行线程在获取了锁之后仍能连续多次地获得该锁,而不像Mutex由于获 取了锁,而在下一次获取锁时出现阻塞自己的情况。

ReentrantLock虽然没能像synchronized关键字一样支持隐式的重进入,但是在调用lock()方法时,已经获取到锁的线程,能够再次调用lock()方法获取锁而不被阻塞。

重进入是指任意线程在获取到锁之后能够再次获取该锁而不会被锁所阻塞,该特性的实现需要解决以下两个问题。

  • 1)线程再次获取锁。锁需要去识别获取锁的线程是否为当前占据锁的线程,如果是,则再次成功获取。
  • 2)锁的最终释放。线程重复n次获取了锁,随后在第n次释放该锁后,其他线程能够获取到该锁。锁的最终释放要求锁对于获取进行计数自增,计数表示当前锁被重复获取的次数,而锁 被释放时,计数自减,当计数等于0时表示锁已经成功释放。
public class Test implements Runnable {


//    public synchronized void get(){
//        System.out.println(Thread.currentThread().getId());
//        set();
//    }
//
//    public synchronized void set(){
//        System.out.println(Thread.currentThread().getId());
//    }
//
//
//    @Override
//    public void run() {
//        get();
//    }
//
//    public static void main(String[] args) {
//        Test ss=new Test();
//        new Thread(ss).start();
//        new Thread(ss).start();
//        new Thread(ss).start();
//    }


    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public void get() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getId());
            set();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    public void set() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getId());
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public void run() {

        get();
    }

    public static void main(String[] args) {
        Test ss=new Test();
        new Thread(ss).start();
        new Thread(ss).start();
        new Thread(ss).start();
    }
}

阻塞锁

阻塞锁,可以说是让线程进入阻塞状态进行等待,当获得相应的信号(唤醒,时间) 时,才可以进入线程的准备就绪状态,准备就绪状态的所有线程,通过竞争,进入运行状态。
JAVA中,能够进入\退出、阻塞状态或包含阻塞锁的方法有 ,synchronized 关键字(其中的重量锁),ReentrantLock,Object.wait()\notify(),LockSupport.park()/unpart()(j.u.c经常使用)

乐观锁与悲观锁

何为悲观锁与乐观锁

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

悲观锁

总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。Java中synchronizedReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁

总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景

从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁常见的两种实现方式

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

1. 版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

举一个简单的例子: 假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。

  1. 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50( $100-$50 )。
  2. 在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
  3. 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
  4. 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。

这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

2. CAS算法

compare and swap(比较与交换),是一种有名的无锁算法。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization)。CAS算法涉及到三个操作数

  • 需要读写的内存值 V
  • 进行比较的值 A
  • 拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A时,CAS通过原子方式用新值B来更新V的值,否则不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试

数据库相关锁机制

MySQL中的行级锁,表级锁,页级锁

MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁:

  • MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
  • InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

表级锁和行级锁对比:

  • 表级锁: MySQL中锁定 粒度最大 的一种锁,对当前操作的整张表加锁,实现简单,资源消耗也比较少,加锁快,不会出现死锁。其锁定粒度最大,触发锁冲突的概率最高,并发度最低,MyISAM和 InnoDB引擎都支持表级锁。
  • 行级锁: MySQL中锁定 粒度最小 的一种锁,只针对当前操作的行进行加锁。 行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,并发度高,但加锁的开销也最大,加锁慢,会出现死锁。
    • Record Lock: 对索引项加锁,锁定符合条件的行。其他事务不能修改和删除加锁项;
    • Gap Lock: 对索引项之间的“间隙”加锁,锁定记录的范围(对第一条记录后的间隙到最后一条记录前的间隙加锁),不包含索引项本身。其他事务不能在锁范围内插入数据,这样就防止了别的事务新增幻影行。
    • Next-key Lock: 锁定索引项本身和索引范围。即Record Lock和Gap Lock的结合。可解决幻读问题。

页级锁:页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢。所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁

  • 特点:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般

MySQL常用存储引擎的锁机制

MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking)

BDB采用页面锁(page-level locking)或表级锁,默认为页面锁

InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

Innodb中的行锁与表锁

前面提到过,在Innodb引擎中既支持行锁也支持表锁,那么什么时候会锁住整张表,什么时候或只锁住一行呢?

InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着:只有通过索引条件检索数据,InnoDB才使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁!

在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能。

  • 在不通过索引条件查询的时候,InnoDB 确实使用的是表锁,而不是行锁。
  • 由于 MySQL 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行 的记录,但是如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的。应用设计的时候要注意这一点。
  • 当表有多个索引的时候,不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行,另外,不论 是使用主键索引、唯一索引或普通索引,InnoDB 都会使用行锁来对数据加锁。
  • 即便在条件中使用了索引字段,但是否使用索引来检索数据是由 MySQL 通过判断不同 执行计划的代价来决定的,如果 MySQL 认为全表扫 效率更高,比如对一些很小的表,它 就不会使用索引,这种情况下 InnoDB 将使用表锁,而不是行锁。因此,在分析锁冲突时, 别忘了检查 SQL 的执行计划,以确认是否真正使用了索引。

行级锁与死锁

MyISAM中是不会产生死锁的,因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁,要么全部满足,要么全部等待。而在InnoDB中,锁是逐步获得的,就造成了死锁的可能。

在MySQL中,行级锁并不是直接锁记录,而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种,如果一条sql语句操作了主键索引,MySQL就会锁定这条主键索引;如果一条语句操作了非主键索引,MySQL会先锁定该非主键索引,再锁定相关的主键索引。 在UPDATE、DELETE操作时,MySQL不仅锁定WHERE条件扫描过的所有索引记录,而且会锁定相邻的键值,即所谓的next-key locking。

当两个事务同时执行,一个锁住了主键索引,在等待其他相关索引。另一个锁定了非主键索引,在等待主键索引。这样就会发生死锁。

发生死锁后,InnoDB一般都可以检测到,并使一个事务释放锁回退,另一个获取锁完成事务。

有多种方法可以避免死锁,这里只介绍常见的三种

1、如果不同程序会并发存取多个表,尽量约定以相同的顺序访问表,可以大大降低死锁机会。

2、在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁产生概率;

3、对于非常容易产生死锁的业务部分,可以尝试使用升级锁定颗粒度,通过表级锁定来减少死锁产生的概率;

分布式锁

在单机场景下,可以使用语言的内置锁来实现进程同步。但是在分布式场景下,需要同步的进程可能位于不同的节点上,那么就需要使用分布式锁。

阻塞锁通常使用互斥量来实现:

  • 互斥量为 0 表示有其它进程在使用锁,此时处于锁定状态;
  • 互斥量为 1 表示未锁定状态。

1 和 0 可以用一个整型值表示,也可以用某个数据是否存在表示。

数据库的唯一索引

获得锁时向表中插入一条记录,释放锁时删除这条记录。唯一索引可以保证该记录只被插入一次,那么就可以用这个记录是否存在来判断是否处于锁定状态。

存在以下几个问题:

  • 锁没有失效时间,解锁失败的话其它进程无法再获得该锁;
  • 只能是非阻塞锁,插入失败直接就报错了,无法重试;
  • 不可重入,已经获得锁的进程也必须重新获取锁。

Redis的set nx ex指令

使用 SETNX(set if not exist)指令插入一个键值对,如果 Key 已经存在,那么会返回 False,否则插入成功并返回 True。

SETNX 指令和数据库的唯一索引类似,保证了只存在一个 Key 的键值对,那么可以用一个 Key 的键值对是否存在来判断是否存于锁定状态。

EXPIRE 指令可以为一个键值对设置一个过期时间,从而避免了数据库唯一索引实现方式中释放锁失败的问题。

Redis的Redlock算法

使用了多个 Redis 实例来实现分布式锁,这是为了保证在发生单点故障时仍然可用。

  • 尝试从 N 个互相独立 Redis 实例获取锁;
  • 计算获取锁消耗的时间,只有时间小于锁的过期时间,并且从大多数(N / 2 + 1)实例上获取了锁,才认为获取锁成功;
  • 如果获取锁失败,就到每个实例上释放锁。

Zookeeper的有序节点

  1. Zookeeper抽象模型:Zookeeper 提供了一种树形结构的命名空间,/app1/p_1 节点的父节点为 /app1。

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  2. 节点类型:

    • 永久节点:不会因为会话结束或者超时而消失;
    • 临时节点:如果会话结束或者超时就会消失;
    • 有序节点:会在节点名的后面加一个数字后缀,并且是有序的,例如生成的有序节点为 /lock/node-0000000000,它的下一个有序节点则为 /lock/node-0000000001,以此类推。
  3. 监听器:为一个节点注册监听器,在节点状态发生改变时,会给客户端发送消息。

  4. 分布式锁实现:

    • 创建一个锁目录 /lock;
    • 当一个客户端需要获取锁时,在 /lock 下创建临时的且有序的子节点;
    • 客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁;否则监听自己的前一个子节点,获得子节点的变更通知后重复此步骤直至获得锁;
    • 执行业务代码,完成后,删除对应的子节点。
  5. 会话超时:如果一个已经获得锁的会话超时了,因为创建的是临时节点,所以该会话对应的临时节点会被删除,其它会话就可以获得锁了。可以看到,这种实现方式不会出现数据库的唯一索引实现方式释放锁失败的问题。

  6. 羊群效应:一个节点未获得锁,只需要监听自己的前一个子节点,这是因为如果监听所有的子节点,那么任意一个子节点状态改变,其它所有子节点都会收到通知(羊群效应,一只羊动起来,其它羊也会一哄而上),而我们只希望它的后一个子节点收到通知。