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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章java高并发锁的3种实现示例代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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:
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public
Object get(Object key) {
synchronized
(map) {
if
(map.get(key) ==
null
) {
// set some values
}
return
map.get(key);
}
}
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乐观锁的实现:
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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);
}
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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 。
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lock.lock();
int
num=storage.get(key);
storage.set(key,num+
1
);
lock.unlock();
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更改为:
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lock.lock(key);
int
num=storage.get(key);
storage.set(key,num+
1
);
lock.unlock(key);
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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.
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public
void
doSomeThing(String uid) {
synchronized
(uid.intern()) {
// ...
}
}
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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。Copy On Write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Copy On Write.
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?
Fredrik Bromee 写道 。
I guess this depends on your use case, but why would you need a CopyOnWriteMap when you already have a ConcurrentHashMap？
For a plain lookup table with many readers and only one or few updates it is a good fit. 。
Compared to a copy on write collection
Read concurrency
Equal to a copy on write collection. Several readers can retrieve elements from the map concurrently in a lock-free fashion. 。
Write concurrency
Better concurrency than the copy on write collections that basically serialize updates (one update at a time). Using a concurrent hash map you have a good chance of doing several updates concurrently. If your hash keys are evenly distributed. 。
If you do want to have the effect of a copy on write map, you can always initialize a ConcurrentHashMap with a concurrency level of 1. 。
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？直接使用Java ConcurrentHashMap？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:
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Map locks =
new
Map();
List lockKeys =
new
List();
for
(
int
number :
1
-
10000
) {
Object lockKey =
new
Object();
lockKeys.add(lockKey);
locks.put(lockKey,
new
Object());
}
public
void
doSomeThing(String uid) {
Object lockKey = lockKeys.get(uid.hash() % lockKeys.size());
Object lock = locks.get(lockKey);
synchronized
(lock) {
// do something
}
}
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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我.
原文链接：https://my.oschina.net/u/3101476/blog/1517905?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 。
最后此篇关于java高并发锁的3种实现示例代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于java高并发锁的3种实现示例代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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