synchronized的实现原理以及锁优化方法是什么

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1. synchronized的实现原理以及锁优化？

synchronized的实现原理

• synchronized作用于「方法」或者「代码块」，保证被修饰的代码在同一时间只能被一个线程访问。

• synchronized修饰代码块时，JVM采用「monitorenter、monitorexit」两个指令来实现同步

• synchronized修饰同步方法时，JVM采用「ACC_SYNCHRONIZED」标记符来实现同步

• monitorenter、monitorexit或者ACC_SYNCHRONIZED都是「基于Monitor实现」的

• 实例对象里有对象头，对象头里面有Mark Word，Mark Word指针指向了「monitor」

• Monitor其实是一种「同步工具」，也可以说是一种「同步机制」。

• 在Java虚拟机（HotSpot）中，Monitor是由「ObjectMonitor实现」的。ObjectMonitor体现出Monitor的工作原理~

ObjectMonitor() {
    _header       = NULL;
    _count        = 0; // 记录线程获取锁的次数
    _waiters      = 0,
    _recursions   = 0;  //锁的重入次数
    _object       = NULL;
    _owner        = NULL;  // 指向持有ObjectMonitor对象的线程
    _WaitSet      = NULL;  // 处于wait状态的线程，会被加入到_WaitSet
    _WaitSetLock  = 0 ;
    _Responsible  = NULL ;
    _succ         = NULL ;
    _cxq          = NULL ;
    FreeNext      = NULL ;
    _EntryList    = NULL ;  // 处于等待锁block状态的线程，会被加入到该列表
    _SpinFreq     = 0 ;
    _SpinClock    = 0 ;
    OwnerIsThread = 0 ;
  }
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ObjectMonitor的几个关键属性 count、recursions、owner、WaitSet、 _EntryList 体现了monitor的工作原理

锁优化

在讨论锁优化前，先看看JAVA对象头(32位JVM)中Mark Word的结构图吧~

Mark Word存储对象自身的运行数据，如「哈希码、GC分代年龄、锁状态标志、偏向时间戳（Epoch）」等，为什么区分「偏向锁、轻量级锁、重量级锁」等几种锁状态呢？

❝

在JDK1.6之前，synchronized的实现直接调用ObjectMonitor的enter和exit，这种锁被称之为「重量级锁」。从JDK6开始，HotSpot虚拟机开发团队对Java中的锁进行优化，如增加了适应性自旋、锁消除、锁粗化、轻量级锁和偏向锁等优化策略。

❞

• 偏向锁：在无竞争的情况下，把整个同步都消除掉，CAS操作都不做。

• 轻量级锁：在没有多线程竞争时，相对重量级锁，减少操作系统互斥量带来的性能消耗。但是，如果存在锁竞争，除了互斥量本身开销，还额外有CAS操作的开销。

• 自旋锁：减少不必要的CPU上下文切换。在轻量级锁升级为重量级锁时，就使用了自旋加锁的方式

• 锁粗化：将多个连续的加锁、解锁操作连接在一起，扩展成一个范围更大的锁。

❝

举个例子，买门票进动物园。老师带一群小朋友去参观，验票员如果知道他们是个集体，就可以把他们看成一个整体（锁租化），一次性验票过，而不需要一个个找他们验票。

❞

• 锁消除:虚拟机即时编译器在运行时，对一些代码上要求同步，但是被检测到不可能存在共享数据竞争的锁进行消除。

有兴趣的朋友们可以看看我这篇文章： Synchronized解析——如果你愿意一层一层剥开我的心[1]

2. ThreadLocal原理，使用注意点，应用场景有哪些？

回答四个主要点：

• ThreadLocal是什么?

• ThreadLocal原理

• ThreadLocal使用注意点

• ThreadLocal的应用场景

ThreadLocal是什么?

ThreadLocal，即线程本地变量。如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个本地拷贝，多个线程操作这个变量的时候，实际是操作自己本地内存里面的变量，从而起到线程隔离的作用，避免了线程安全问题。

//创建一个ThreadLocal变量
static ThreadLocal localVariable = new ThreadLocal<>();
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ThreadLocal原理

ThreadLocal内存结构图：

由结构图是可以看出：

• Thread对象中持有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap的成员变量。

• ThreadLocalMap内部维护了Entry数组，每个Entry代表一个完整的对象，key是ThreadLocal本身，value是ThreadLocal的泛型值。

对照这几段关键源码来看，更容易理解一点哈~

public class Thread implements Runnable {
   //ThreadLocal.ThreadLocalMap是Thread的属性
   ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;
}
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ThreadLocal中的关键方法set()和get()

   public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread(); //获取当前线程t
        ThreadLocalMap map = getMap(t);  //根据当前线程获取到ThreadLocalMap
        if (map != null)
            map.set(this, value); //K，V设置到ThreadLocalMap中
        else
            createMap(t, value); //创建一个新的ThreadLocalMap
    }

    public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();//获取当前线程t
        ThreadLocalMap map = getMap(t);//根据当前线程获取到ThreadLocalMap
        if (map != null) {
            //由this（即ThreadLoca对象）得到对应的Value，即ThreadLocal的泛型值
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                T result = (T)e.value; 
                return result;
            }
        }
        return setInitialValue();
    }
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ThreadLocalMap的Entry数组

static class ThreadLocalMap {
    static class Entry extends WeakReference> {
        /** The value associated with this ThreadLocal. */
        Object value;

        Entry(ThreadLocal k, Object v) {
            super(k);
            value = v;
        }
    }
}
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所以怎么回答「ThreadLocal的实现原理」？如下，最好是能结合以上结构图一起说明哈~

❝ Thread类有一个类型为ThreadLocal.ThreadLocalMap的实例变量threadLocals，即每个线程都有一个属于自己的ThreadLocalMap。ThreadLocalMap内部维护着Entry数组，每个Entry代表一个完整的对象，key是ThreadLocal本身，value是ThreadLocal的泛型值。每个线程在往ThreadLocal里设置值的时候，都是往自己的ThreadLocalMap里存，读也是以某个ThreadLocal作为引用，在自己的map里找对应的key，从而实现了线程隔离。 ❞

ThreadLocal 内存泄露问题

先看看一下的TreadLocal的引用示意图哈，

ThreadLocalMap中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用，如下

❝

弱引用：只要垃圾回收机制一运行，不管JVM的内存空间是否充足，都会回收该对象占用的内存。

❞

弱引用比较容易被回收。因此，如果ThreadLocal（ThreadLocalMap的Key）被垃圾回收器回收了，但是因为ThreadLocalMap生命周期和Thread是一样的，它这时候如果不被回收，就会出现这种情况：ThreadLocalMap的key没了，value还在，这就会「造成了内存泄漏问题」。

如何「解决内存泄漏问题」？使用完ThreadLocal后，及时调用remove()方法释放内存空间。

ThreadLocal的应用场景

• 数据库连接池

• 会话管理中使用

3. synchronized和ReentrantLock的区别？

我记得校招的时候，这道面试题出现的频率还是挺高的~可以从锁的实现、功能特点、性能等几个维度去回答这个问题，

• 「锁的实现：」synchronized是Java语言的关键字，基于JVM实现。而ReentrantLock是基于JDK的API层面实现的（一般是lock()和unlock()方法配合try/finally 语句块来完成。）

• 「性能：」在JDK1.6锁优化以前，synchronized的性能比ReenTrantLock差很多。但是JDK6开始，增加了适应性自旋、锁消除等，两者性能就差不多了。

• 「功能特点：」ReentrantLock 比 synchronized 增加了一些高级功能，如等待可中断、可实现公平锁、可实现选择性通知。

❝ ReentrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制，通过lock.lockInterruptibly()来实现这个机制。ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。synchronized与wait()和notify()/notifyAll()方法结合实现等待/通知机制，ReentrantLock类借助Condition接口与newCondition()方法实现。ReentrantLock需要手工声明来加锁和释放锁，一般跟finally配合释放锁。而synchronized不用手动释放锁。 ❞

4. 说说CountDownLatch与CyclicBarrier区别

• CountDownLatch：一个或者多个线程，等待其他多个线程完成某件事情之后才能执行;

• CyclicBarrier：多个线程互相等待，直到到达同一个同步点，再继续一起执行。

举个例子吧：

❝ CountDownLatch：假设老师跟同学约定周末在公园门口集合，等人齐了再发门票。那么，发门票（这个主线程），需要等各位同学都到齐（多个其他线程都完成），才能执行。CyclicBarrier:多名短跑运动员要开始田径比赛，只有等所有运动员准备好，裁判才会鸣枪开始，这时候所有的运动员才会疾步如飞。 ❞

5. Fork/Join框架的理解

❝

Fork/Join框架是Java7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

❞

Fork/Join框架需要理解两个点，「分而治之」和「工作窃取算法」。

「分而治之」

以上Fork/Join框架的定义，就是分而治之思想的体现啦

「工作窃取算法」

把大任务拆分成小任务，放到不同队列执行，交由不同的线程分别执行时。有的线程优先把自己负责的任务执行完了，其他线程还在慢慢悠悠处理自己的任务，这时候为了充分提高效率，就需要工作盗窃算法啦~

工作盗窃算法就是，「某个线程从其他队列中窃取任务进行执行的过程」。一般就是指做得快的线程（盗窃线程）抢慢的线程的任务来做，同时为了减少锁竞争，通常使用双端队列，即快线程和慢线程各在一端。

6. 为什么我们调用start()方法时会执行run()方法，为什么我们不能直接调用run()方法？

看看Thread的start方法说明哈~

   /**
     * Causes this thread to begin execution; the Java Virtual Machine
     * calls the run method of this thread.
     * 

     * The result is that two threads are running concurrently: the
     * current thread (which returns from the call to the
     * start method) and the other thread (which executes its
     * run method).
     * 

     * It is never legal to start a thread more than once.
     * In particular, a thread may not be restarted once it has completed
     * execution.
     *
     * @exception  IllegalThreadStateException  if the thread was already
     *               started.
     * @see        #run()
     * @see        #stop()
     */
    public synchronized void start() {
     ......
    }
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JVM执行start方法，会另起一条线程执行thread的run方法，这才起到多线程的效果~ 「为什么我们不能直接调用run()方法？」如果直接调用Thread的run()方法，其方法还是运行在主线程中，没有起到多线程效果。

7. CAS？CAS 有什么缺陷，如何解决？

CAS,Compare and Swap，比较并交换；

❝

CAS 涉及3个操作数，内存地址值V，预期原值A，新值B； 如果内存位置的值V与预期原A值相匹配，就更新为新值B，否则不更新

❞

CAS有什么缺陷？

「ABA 问题」

❝

并发环境下，假设初始条件是A，去修改数据时，发现是A就会执行修改。但是看到的虽然是A，中间可能发生了A变B，B又变回A的情况。此时A已经非彼A，数据即使成功修改，也可能有问题。

❞

可以通过AtomicStampedReference「解决ABA问题」，它，一个带有标记的原子引用类，通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。

「循环时间长开销」

❝

自旋CAS，如果一直循环执行，一直不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。

❞

很多时候，CAS思想体现，是有个自旋次数的，就是为了避开这个耗时问题~

「只能保证一个变量的原子操作。」

❝

CAS 保证的是对一个变量执行操作的原子性，如果对多个变量操作时，CAS 目前无法直接保证操作的原子性的。

❞

可以通过这两个方式解决这个问题：

❝ 使用互斥锁来保证原子性；将多个变量封装成对象，通过AtomicReference来保证原子性。 ❞

有兴趣的朋友可以看看我之前的这篇实战文章哈~ CAS乐观锁解决并发问题的一次实践[2]

8. 如何保证多线程下i++ 结果正确？

• 使用循环CAS，实现i++原子操作

• 使用锁机制，实现i++原子操作

• 使用synchronized，实现i++原子操作

没有代码demo，感觉是没有灵魂的~ 如下：

/**
 *  @Author 捡田螺的小男孩
 */
public class AtomicIntegerTest {

    private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        testIAdd();
    }

    private static void testIAdd() throws InterruptedException {
        //创建线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                for (int j = 0; j < 2; j++) {
                    //自增并返回当前值
                    int andIncrement = atomicInteger.incrementAndGet();
                    System.out.println("线程:">运行结果：...
线程:pool-1-thread-1 count=1997
线程:pool-1-thread-1 count=1998
线程:pool-1-thread-1 count=1999
线程:pool-1-thread-2 count=315
线程:pool-1-thread-2 count=2000
最终结果是 ：2000

读到这里，这篇“synchronized的实现原理以及锁优化方法是什么”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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