脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了学了这么久的多线程,你知道synchronized到底是怎么工作的吗,脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
synchronized算是多线程中非常常用的加锁方式了,但很多人都不太理解其底层的工作原理。本篇文章博主用尽可能通俗易懂的方式来带大家去看看synchronized究竟是怎么加锁的。在学习本篇文章时,如果有不太懂的地方,大家也可以先看看博主上一篇文章,锁的这部分内容是面试中很常见的问题,多学学对自己是非常有帮助的。同时,朋友们如果有什么问题都可以随时和我探讨,大家一起进步!
这部分内容在上篇文章中的 synchronized充当了哪些锁部分已经介绍过了哦,没有看的小伙伴可以去看看synchronized的特性
在Java中JVM虚拟机将synchronized锁分为无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁状态。会根据不同的情况,进行不同的升级操作
此状态理解起来较为简单,没有进行线程任务时最开始的状态就是无锁状态。
偏向锁的大体思路是能不加锁就尽量不加锁避免内存开销,只做上标记即可,但如果实在要加锁,也会因为标记的存在而立马把锁拿到(类似于高考填志愿保底心态)
当进入轻量级锁锁状态(自适应自旋锁)后,是完全在用户态上实现的,且是基于CAS来完成的操作,因为这个状态不涉及到内核态和用户态的切换,也不涉及到线程的阻塞和调度过程。所以并不会对系统的内存有着过于高的开销,因此可以保证更高效地获取到锁(一个线程释放锁后,另一个线程会马上获取到锁) 具体步骤
当锁的竞争变得非常激烈时,如果再按照之前自旋的方式,那么对于CPU的开销是非常高的,而且此时自旋还不能快速地获取到锁的状态,那么此时就会变成重量级锁(挂起等待锁),对于挂起等待锁来说,锁的等待过程是释放CPU的过程,此时会节省CPU的开销,但付出的代价是引入了线程的阻塞和调度的开销(以CPU资源换取性能) 具体过程 此处的重量级锁就是用到了内核提供的mutex,要执行加锁操作,首先会进入内核态,在内核态判定当前的锁是否已经被占用,若该锁没有被占用,则加锁成功,切换回用户态;若该锁被占用,则加锁失败,此时线程进入锁的等待队列去挂起等待,直到锁被其他线程释放后,操作系统才会唤醒挂起等待锁的这个线程,最后这个线程才会获取到锁
synchronized
内部自适应完成的,即根据不同的情况(即锁冲突的高或低状态)来升级或降级成对应的状态,不需要用户或者程序员去干预,因此使用起来会比较方便。 2.注意, synchronized
在有些JVM版本上是可以同时实现降级和升级的自适应的,但在有些JVM上只能实现升级的自适应。JVM和编译器提供了一个很好的功能,能判断某段代码是否有加锁的必要(根据情况选择是否需要加锁),以防开发人员加错锁而造成无缘无故开销很大系统内存的情况。 例子 Java提供了两个类,StringBuilder
和StringBuffer
,其中,前者不会考虑线程安全问题,而后者中的每个方法都带有了synchronized
以确保线程安全。但我们平常在单线程下,这个加锁是没有必要的,会白白浪费很多内存资源,这时候,如果开发人员不小心在单线程中使用了StringBuffer
,那么编译器和JVM也会对其进行一定的优化,去把这个锁消除。 注意,编译器的判断也不是每次完全都是正确的,不会每次都会锁消除,因此,还是要提醒大家在写代码过程中自己还是要尽量避免出现此类错误
介绍锁粗化之前,首先大家得知道锁的粗细的含义:
synchronized
代码块中包含的代码比较多,则认为锁比较粗synchronized
代码块中包含的代码比较少,则认为锁比较细那么实际开发中,到底是锁粗一点好还是细一点好呢?这个还是根据情况来决定的,虽然当锁里面的代码量少时会减少线程之间的锁冲突概率,但是有的情况下,反而当锁里面的代码量较多时,运行效率才会更高:
void func(){
synchronized (this){
//任务1
}
synchronized (this){
//任务2
}
synchronized (this){
//任务3
}
}
大家先来看一看这段代码,这段代码是细锁的情况(一个锁中的代码量较少),那么其执行效率怎么样呢?显然是不太高的,每次加一次锁都会进行一定的内存开销,因此我们很有必要对其进行一定地改进,让锁粗化:
void func(){
synchronized (this){
//任务1
//任务2
//任务3
}
}
可以看出来,当锁粗化的时候,会大大提高代码的执行效率 就好比出门买物品A和物品B,我们通常会尽可能地出一次门,将二者一块买好再回家,而不是先把物品A买好放到家里再出门买物品B,这样显然效率是非常低的,而且还很浪费体力
以上是脚本宝典为你收集整理的学了这么久的多线程,你知道synchronized到底是怎么工作的吗全部内容,希望文章能够帮你解决学了这么久的多线程,你知道synchronized到底是怎么工作的吗所遇到的问题。
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