锁优化减小锁粒度

锁优化有3个方向：

1.减少持有锁的时间：例如，将CPU密集和I/O密集的任务移到锁外，可以有效减少持有锁的时间，从而降低其他线程的阻塞时间。

2.减小加锁的粒度：将单个独占锁变为多个锁，从而将加锁请求均分到多个锁上，有效降低对锁的竞争。但是，增加锁的前提是多线程访问的变量间相互独立，如果多线程需要同时访问多个变量，则很难进行锁分解，因为要维持原子性。

3.放弃使用独占锁，使用非阻塞算法来保证并发安全。例如，使用并发容器、读写锁、不可变对象、原子变量、线程封闭等技术。

本文介绍减小锁粒度的方法：

public class ServerStatus {public final Set users;public final Set queries;public ServerStatus() {users = new HashSet<>();queries = new HashSet<>();}/*** 独占锁意味着增加资源不能提升程序吞吐量，可伸缩性很差* @param user*/public synchronized void addUser(String user) {users.add(user);}public synchronized void addQuery(String q) {queries.add(q);}public synchronized void removeUser(String user) {users.remove(user);}public synchronized void removeQuery(String query) {users.remove(query);}
}

/*** 锁分解技术是减小了锁粒度，将锁住所有变量的全局锁变为锁住部分变量的局部锁。* 锁分解能提升吞吐量的原理是将对一个锁的竞争均摊到2个锁上，从而降低了对单个锁的请求频率，有效地降低了竞争程度。* 不足：与独占锁相比，锁分解技术在多处理器系统中只能将吞吐量提高一倍，可伸缩性还是受到限制。*/
public class ServerStatusLockDecompose {public final Set users;public final Set queries;public ServerStatusLockDecompose() {users = new HashSet<>();queries = new HashSet<>();}/*** 独占锁意味着增加资源不能提升程序吞吐量，可伸缩性很差* @param user*/public void addUser(String user) {synchronized(users) {users.add(user);}}public void addQuery(String q) {synchronized(queries) {queries.add(q);}}public void removeUser(String user) {synchronized(users) {users.remove(user);}}public void removeQuery(String query) {synchronized(queries) {queries.remove(query);}}
}

当处理器增加时，分解锁的性能不能持续提升，所以，可以使用分段锁，要求是数据独立同分布，每个锁保护一部分数据。

/*** buckets[n]由locks[n % N_LOCKS]来保护*/
public class StrippedMap {private static final int N_LOCKS = 16;private final Node[] buckets;private final Object[] locks;private static class Node{Object key;Object value;Node next;Node(Object key, Object value) {this.value = value;this.key = key;}void setNext(Node next) {this.next = next;}}public StrippedMap(int numBuckets) {buckets = new Node[numBuckets];locks = new Object[N_LOCKS];for(int i = 0; i }

对锁的优化，是建立在保证程序正确性的基础上的，所以，先保证程序能正常运行，当吞吐量达不到期望时，才能考虑性能优化，过早的优化就是灾难。

参考《Java并发编程实战》