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前言
- 文章 Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 介紹了AQS獨佔式獲取同步狀態的實現，並以 ReentrantLock 為例說明其是如何自定義同步器實現互斥鎖的
- 文章 Java AQS共享式獲取同步狀態及Semaphore的應用分析 介紹 AQS 共享式獲取同步狀態的實現，並說明了 Semaphore 是如何自定義同步器實現簡單限流作用的
有了以上兩篇文章的鋪墊，來理解本文要介紹的既有獨佔式，又有共享式獲取同步狀態的 ReadWriteLock，就非常輕鬆了
ReadWriteLock
ReadWriteLock 直譯過來為【讀寫鎖】。現實中，讀多寫少的業務場景是非常普遍的，比如應用緩存
一個線程將數據寫入緩存，其他線程可以直接讀取緩存中的數據，提高數據查詢效率
之前提到的互斥鎖都是排他鎖，也就是說同一時刻只允許一個線程進行訪問，當面對可共享讀的業務場景，互斥鎖顯然是比較低效的一種處理方式。為了提高效率，讀寫鎖模型就誕生了
效率提升是一方面，但併發編程更重要的是在保證準確性的前提下提高效率
一個寫線程改變了緩存中的值，其他讀線程一定是可以 “感知” 到的，否則可能導致查詢到的值不準確
所以關於讀寫鎖模型就了下面這 3 條規定：
- 允許多個線程同時讀共享變量
- 只允許一個線程寫共享變量
- 如果寫線程正在執行寫操作，此時則禁止其他讀線程讀共享變量
ReadWriteLock 是一個接口，其內部只有兩個方法：
public interface ReadWriteLock {
// 返回用於讀的鎖
Lock readLock();
// 返回用於寫的鎖
Lock writeLock();
}
所以要了解整個讀/寫鎖的整個應用過程，需要從它的實現類 ReentrantReadWriteLock 說起
ReentrantReadWriteLock 類結構
直接對比ReentrantReadWriteLock 與 ReentrantLock的類結構
他們又很相似吧，根據類名稱以及類結構，按照咱們前序文章的分析，你也就能看出 ReentrantReadWriteLock 的基本特性：
其中黃顏色標記的的 鎖降級 是看不出來的， 這裏先有個印象，下面會單獨說明
另外，不知道你是否還記得，Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 說過，Lock 和 AQS 同步器是一種組合形式的存在，既然這裡是讀/寫兩種鎖，他們的組合模式也就分成了兩種：
- 讀鎖與自定義同步器的聚合
- 寫鎖與自定義同步器的聚合
public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
readerLock = new ReadLock(this);
writerLock = new WriteLock(this);
}
這裏只是提醒大家，模式沒有變，不要被讀/寫兩種鎖迷惑
基本示例
說了這麼多，如果你忘了前序知識，整體理解感覺應該是有斷檔的，所以先來看個示例（模擬使用緩存）讓大家對 ReentrantReadWriteLock 有個直觀的使用印象
public class ReentrantReadWriteLockCache {
// 定義一個非線程安全的 HashMap 用於緩存對象
static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
// 創建讀寫鎖對象
static ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
// 構建讀鎖
static Lock rl = readWriteLock.readLock();
// 構建寫鎖
static Lock wl = readWriteLock.writeLock();
public static final Object get(String key) {
rl.lock();
try{
return map.get(key);
}finally {
rl.unlock();
}
}
public static final Object put(String key, Object value){
wl.lock();
try{
return map.put(key, value);
}finally {
wl.unlock();
}
}
}
你瞧，使用就是這麼簡單。但是你知道的，AQS 的核心是鎖的實現，即控制同步狀態 state 的值，ReentrantReadWriteLock 也是應用AQS的 state 來控制同步狀態的，那麼問題來了：
一個 int 類型的 state 怎麼既控制讀的同步狀態，又可以控制寫的同步狀態呢？
顯然需要一點設計了
讀寫狀態設計
如果要在一個 int 類型變量上維護多個狀態，那肯定就需要拆分了。我們知道 int 類型數據佔32位，所以我們就有機會按位切割使用state了。我們將其切割成兩部分：
- 高16位表示讀
- 低16位表示寫
所以，要想準確的計算讀/寫各自的狀態值，肯定就要應用位運算了，下面代碼是 JDK1.8，ReentrantReadWriteLock 自定義同步器 Sync 的位操作
abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
static final int SHARED_SHIFT = 16;
static final int SHARED_UNIT = (1 << SHARED_SHIFT);
static final int MAX_COUNT = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
static final int EXCLUSIVE_MASK = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
static int sharedCount(int c) {
return c >>> SHARED_SHIFT;
}
static int exclusiveCount(int c) {
return c & EXCLUSIVE_MASK;
}
}
乍一看真是有些複雜的可怕，別慌，咱們通過幾道小小數學題就可以搞定整個位運算過程
整個 ReentrantReadWriteLock 中 讀/寫狀態的計算就是反覆應用這幾道數學題，所以，在閱讀下面內容之前，希望你搞懂這簡單的運算
基礎鋪墊足夠了，我們進入源碼分析吧
源碼分析
寫鎖分析
由於寫鎖是排他的，所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquire 方法
protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
Thread current = Thread.currentThread();
// 獲取 state 整體的值
int c = getState();
// 獲取寫狀態的值
int w = exclusiveCount(c);
if (c != 0) {
// w=0: 根據推理二，整體狀態不等於零，寫狀態等於零，所以，讀狀態大於0，即存在讀鎖
// 或者當前線程不是已獲取寫鎖的線程
// 二者之一條件成真，則獲取寫狀態失敗
if (w == 0 || current != getExclusiveOwnerThread())
return false;
if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
// 根據推理一第 1 條，更新寫狀態值
setState(c + acquires);
return true;
}
if (writerShouldBlock() ||
!compareAndSetState(c, c + acquires))
return false;
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
上述代碼 第 19 行 writerShouldBlock 也並沒有什麼神秘的，只不過是公平/非公平獲取鎖方式的判斷（是否有前驅節點來判斷）
你瞧，寫鎖獲取方式就是這麼簡單
讀鎖分析
由於讀鎖是共享式的，所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquireShared 方法
protected final int tryAcquireShared(int unused) {
Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
// 寫狀態不等於0，並且鎖的持有者不是當前線程，根據約定 3，則獲取讀鎖失敗
if (exclusiveCount(c) != 0 &&
getExclusiveOwnerThread() != current)
return -1;
// 獲取讀狀態值
int r = sharedCount(c);
// 這個地方有點不一樣，我們單獨說明
if (!readerShouldBlock() &&
r < MAX_COUNT &&
compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {
if (r == 0) {
firstReader = current;
firstReaderHoldCount = 1;
} else if (firstReader == current) {
firstReaderHoldCount++;
} else {
HoldCounter rh = cachedHoldCounter;
if (rh == null || rh.tid != getThreadId(current))
cachedHoldCounter = rh = readHolds.get();
else if (rh.count == 0)
readHolds.set(rh);
rh.count++;
}
return 1;
}
// 如果獲取讀鎖失敗則進入自旋獲取
return fullTryAcquireShared(current);
}
readerShouldBlock 和 writerShouldBlock 在公平鎖的實現上都是判斷是否有前驅節點，但是在非公平鎖的實現上，前者是這樣的：
final boolean readerShouldBlock() {
return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
}
final boolean apparentlyFirstQueuedIsExclusive() {
Node h, s;
return (h = head) != null &&
// 等待隊列頭節點的下一個節點
(s = h.next) != null &&
// 如果是排他式的節點
!s.isShared() &&
s.thread != null;
}
簡單來說，如果請求讀鎖的當前線程發現同步隊列的 head 節點的下一個節點為排他式節點，那麼就說明有一個線程在等待獲取寫鎖（爭搶寫鎖失敗，被放入到同步隊列中），那麼請求讀鎖的線程就要阻塞，畢竟讀多寫少，如果還沒有這點判斷機制，寫鎖可能會發生【飢餓】
上述條件都滿足了，也就會進入 tryAcquireShared 代碼的第 14 行到第 25 行，這段代碼主要是為了記錄線程持有鎖的次數。讀鎖是共享式的，還想記錄每個線程持有讀鎖的次數，就要用到 ThreadLocal 了，因為這不影響同步狀態 state 的值，所以就不分析了, 只把關係放在這吧
到這裏讀鎖的獲取也就結束了，比寫鎖稍稍複雜那麼一丟丟，接下來就說明一下那個可能讓你迷惑的鎖升級/降級問題吧
讀寫鎖的升級與降級
個人理解：讀鎖是可以被多線程共享的，寫鎖是單線程獨佔的，也就是說寫鎖的併發限制比讀鎖高，所以
在真正了解讀寫鎖的升級與降級之前，我們需要完善一下本文開頭 ReentrantReadWriteLock 的例子
public static final Object get(String key) {
Object obj = null;
rl.lock();
try{
// 獲取緩存中的值
obj = map.get(key);
}finally {
rl.unlock();
}
// 緩存中值不為空，直接返回
if (obj!= null) {
return obj;
}
// 緩存中值為空，則通過寫鎖查詢DB，並將其寫入到緩存中
wl.lock();
try{
// 再次嘗試獲取緩存中的值
obj = map.get(key);
// 再次獲取緩存中值還是為空
if (obj == null) {
// 查詢DB
obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼：getDataFromDB
// 將其放入到緩存中
map.put(key, obj);
}
}finally {
wl.unlock();
}
return obj;
}
有童鞋可能會有疑問
在寫鎖裏面，為什麼代碼第19行還要再次獲取緩存中的值呢？不是多此一舉嗎？
其實這裏再次嘗試獲取緩存中的值是很有必要的，因為可能存在多個線程同時執行 get 方法，並且參數 key 也是相同的，執行到代碼第 16 行 wl.lock() ,比如這樣：
線程 A，B，C 同時執行到臨界區 wl.lock()， 只有線程 A 獲取寫鎖成功，線程B，C只能阻塞，直到線程A 釋放寫鎖。這時，當線程B 或者 C 再次進入臨界區時，線程 A 已經將值更新到緩存中了，所以線程B，C沒必要再查詢一次DB，而是再次嘗試查詢緩存中的值
既然再次獲取緩存很有必要，我能否在讀鎖里直接判斷，如果緩存中沒有值，那就再次獲取寫鎖來查詢DB不就可以了嘛，就像這樣：
public static final Object getLockUpgrade(String key) {
Object obj = null;
rl.lock();
try{
obj = map.get(key);
if (obj == null){
wl.lock();
try{
obj = map.get(key);
if (obj == null) {
obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼：getDataFromDB
map.put(key, obj);
}
}finally {
wl.unlock();
}
}
}finally {
rl.unlock();
}
return obj;
}
這還真是不可以的，因為獲取一個寫入鎖需要先釋放所有的讀取鎖，如果有兩個讀取鎖試圖獲取寫入鎖，且都不釋放讀取鎖時，就會發生死鎖，所以在這裏，鎖的升級是不被允許的
讀寫鎖的升級是不可以的，那麼鎖的降級是可以的嘛？這個是 Oracle 官網關於鎖降級的示例 ，我將代碼粘貼在此處，大家有興趣可以點進去連接看更多內容
class CachedData {
Object data;
volatile boolean cacheValid;
final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
void processCachedData() {
rwl.readLock().lock();
if (!cacheValid) {
// 必須在獲取寫鎖之前釋放讀鎖，因為鎖的升級是不被允許的
rwl.readLock().unlock();
rwl.writeLock().lock();
try {
// 再次檢查，原因可能是其他線程已經更新過緩存
if (!cacheValid) {
data = ...
cacheValid = true;
}
//在釋放寫鎖前，降級為讀鎖
rwl.readLock().lock();
} finally {
//釋放寫鎖，此時持有讀鎖
rwl.writeLock().unlock();
}
}
try {
use(data);
} finally {
rwl.readLock().unlock();
}
}
}
代碼中聲明了一個 volatile 類型的 cacheValid 變量，保證其可見性。
- 首先獲取讀鎖，如果cache不可用，則釋放讀鎖
- 然後獲取寫鎖
- 在更改數據之前，再檢查一次cacheValid的值，然後修改數據，將cacheValid置為true
- 然後在釋放寫鎖前獲取讀鎖 此時
- cache中數據可用，處理cache中數據，最後釋放讀鎖
這個過程就是一個完整的鎖降級的過程，目的是保證數據可見性，聽起來很有道理的樣子，那麼問題來了：
上述代碼為什麼在釋放寫鎖之前要獲取讀鎖呢？
如果當前的線程A在修改完cache中的數據后，沒有獲取讀鎖而是直接釋放了寫鎖；假設此時另一個線程B 獲取了寫鎖並修改了數據，那麼線程A無法感知到數據已被修改，但線程A還應用了緩存數據，所以就可能出現數據錯誤
如果遵循鎖降級的步驟，線程A 在釋放寫鎖之前獲取讀鎖，那麼線程B在獲取寫鎖時將被阻塞，直到線程A完成數據處理過程，釋放讀鎖，從而保證數據的可見性
那問題又來了：
使用寫鎖一定要降級嗎？
如果你理解了上面的問題，相信這個問題已經有了答案。假如線程A修改完數據之後， 經過耗時操作后想要再使用數據時，希望使用的是自己修改后的數據，而不是其他線程修改后的數據，這樣的話確實是需要鎖降級；如果只是希望最後使用數據的時候，拿到的是最新的數據，而不一定是自己剛修改過的數據，那麼先釋放寫鎖，再獲取讀鎖，然後使用數據也無妨
在這裏我要額外說明一下你可能存在的誤解：
-
如果已經釋放了讀鎖再獲取寫鎖不叫鎖的升級
-
如果已經釋放了寫鎖在獲取讀鎖也不叫鎖的降級
相信你到這裏也理解了鎖的升級與降級過程，以及他們被允許或被禁止的原因了
總結
本文主要說明了 ReentrantReadWriteLock 是如何應用 state 做位拆分實現讀/寫兩種同步狀態的，另外也通過源碼分析了讀/寫鎖獲取同步狀態的過程，最後又了解了讀寫鎖的升級/降級機制，相信到這裏你對讀寫鎖已經有了一定的理解。如果你對文中的哪些地方覺得理解有些困難，強烈建議你回看本文開頭的兩篇文章，那裡鋪墊了非常多的內容。接下來我們就看看在應用AQS的最後一個併發工具類 CountDownLatch 吧
靈魂追問
- 讀鎖也沒修改數據，還允許共享式獲取，那還有必要設置讀鎖嗎？
- 在分佈式環境中，你是如何保證緩存數據一致性的呢？
- 當你打開看ReentrantReadWriteLock源碼時，你會發現，WriteLock 中可以使用 Condition，但是ReadLock 使用Condition卻會拋出UnsupportedOperationException，這是為什麼呢？
// WriteLock
public Condition newCondition() {
return sync.newCondition();
}
// ReadLock
public Condition newCondition() {
throw new UnsupportedOperationException();
}
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