锁优化

适应性自旋(Adaptive Spinning)

线程阻塞的时候,让等待的线程不放弃cpu执行时间,而是执行一个自旋(一般是空循环),这叫做自旋锁。

自旋等待本身虽然避免了线程切换的开销,但它是要占用处理器时间的,因此,如果锁被占用的时间很短,自旋等待的效果就非常好,反之,如果锁被占用的时间很长,那么自旋的线程只会白白消耗处理器资源,带来性能上的浪费。

因此,自旋等待的时间必须要有一定的限度。如果自旋超过了限定的次数仍然没有成功获得锁,就应当使用传统的方式去挂起线程了。自旋次数的默认值是10次,用户可以使用参数-XX:PreBlockSpin来更改。

JDK1.6引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的时间不再固定了,而是由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。比如前一次自旋了3次就获得了一个锁,那么下一次虚拟机会允许他自旋更多次来获得这个锁。如果一个锁很少能通过自旋成功获得,那么之后再遇到这个情况就会省略自旋过程了。

锁消除(Lock Elimination)

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。一般根据逃逸分析的数据支持来作为判定依据。

锁粗化(Lock Coarsening)

原则上,我们在编写代码的时候,总是推荐将同步块的作用范围限制得尽量小——只在共享数据的实际作用域中才进行同步,这样是为了使需要同步的操作数量尽可能变小,如果存在锁竞争,那等待锁的线程也能尽快拿到锁。

但如果一系列操作频繁对同一个对象加锁解锁,或者加锁操作再循环体内,会耗费性能,这时虚拟机会扩大加锁范围。

轻量级锁(Lightweight Locking)

轻量级锁是JDK 1.6之中加入的新型锁机制。它的作用是在没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。

HotSpot虚拟机的对象头(Object Header)分为两部分信息,第一部分用于存储对象自身的运行时数据,这部分称为Mark Word。还有一部分存储指向方法区对象类型数据的指针。

加锁

在代码进入同步块的时候,如果此同步对象没有被锁定(锁标志位为“01”状态),虚拟机首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录(Lock Record)的空间,用于存储锁对象目前的Mark Word的拷贝(官方把这份拷贝加了一个Displaced前缀,即Displaced Mark Word)。然后,虚拟机将使用CAS操作尝试将对象的Mark Word更新为指向Lock Record的指针。如果这个更新动作成功,那么这个线程就拥有了该对象的锁,并且对象Mark Word的锁标志位(Mark Word的最后2bit)将转变为“00”,即表示此对象处于轻量级锁定状态。如果这个更新操作失败了,虚拟机首先会检查对象的Mark Word是否指向当前线程的栈帧,如果是说明当前线程已经拥有了这个对象的锁,那就可以直接进入同步块继续执行,否则说明这个锁对象已经被其他线程抢占了。如果有两条以上的线程争用同一个锁,那轻量级锁就不再有效,要膨胀为重量级锁,锁标志的状态值变为“10”,Mark Word中存储的就是指向重量级锁(互斥量)的指针,后面等待锁的线程也要进入阻塞状态。

解锁

解锁过程也是通过CAS操作来进行的。如果对象的Mark Word仍然指向着线程的锁记录,那就用CAS操作把对象当前的Mark Word和线程中复制的Displaced Mark Word替换回来,如果替换成功,整个同步过程就完成了。如果替换失败,说明有其他线程尝试过获取该锁,那就要在释放锁的同时,唤醒被挂起的线程。

性能

没有锁竞争时,轻量级锁用CAS操作替代互斥量的开销,性能较优。有锁竞争时,除了互斥量开销,还有CAS操作开销,所以性能较差。但是,一般情况下,在整个同步周期内都是不存在竞争的”,这是一个经验数据。

偏向锁(Biased Locking)

偏向锁也是JDK1.6中引入的锁优化,它的目的是消除数据在无竞争情况下的同步原语,进一步提高程序的运行性能。如果说轻量级锁是在无竞争的情况下使用CAS操作去消除同步使用的互斥量,那偏向锁就是在无竞争的情况下把整个同步都消除掉,连CAS操作都不做了。

当锁对象第一次被线程获取的时候,虚拟机将会把对象头中的标志位设为“01”,即偏向模式。同时使用CAS操作把获取到这个锁的线程的ID记录在对象的Mark Word之中,如果CAS操作成功,持有偏向锁的线程以后每次进入这个锁相关的同步块时,虚拟机都可以不再进行任何同步操作。当有另外一个线程去尝试获取这个锁时,偏向模式结束。

偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能,但并不一定总是对程序运行有利。如果程序中大多数的锁总是被多个不同的线程访问,那偏向模式就是多余的。在具体问题具体分析的前提下,有时候使用参数-XX:-UseBiasedLocking来禁止偏向锁优化反而可以提升性能。

如果对java微服务、分布式、高并发、高可用、大型互联网架构技术等资料有兴趣的可以加我的

交流群772300343获取哦!

我是小架,我们下篇文章见!

深入浅出JVM的锁优化案例的更多相关文章

  1. JVM中锁优化简介

    本文将简单介绍HotSpot虚拟机中用到的锁优化技术. 自旋锁 互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现,挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态中完成,这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力.而在很多 ...

  2. jvm层面锁优化+一般锁的优化策略

    偏向锁: 首先了解对象头MARK指针(对象头标记,32位): 存储GC标记,对象年龄,对象Hash,锁信息(锁记录的指针,偏向锁线程的ID) 大部分情况是没有竞争的,所以可以通过偏向来提高性能 所谓的 ...

  3. JVM中锁优化,偏向锁、自旋锁、锁消除、锁膨胀

    详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt364 本文将简单介绍HotSpot虚拟机中用到的锁优化技术. 自旋锁 互斥同 ...

  4. jvm(13)-线程安全与锁优化(转)

    0.1)本文部分文字转自“深入理解jvm”, 旨在学习 线程安全与锁优化 的基础知识: 0.2)本文知识对于理解 java并发编程非常有用,个人觉得,所以我总结的很详细: [1]概述 [2]线程安全 ...

  5. 【JVM.12】线程安全与锁优化

    一.概述 面向过程的编程思想极大地提升了现代软件开发的生产效率和软件可以达到的规模,但是现实世界与计算机世界之间不可避免地存在一些差异,本节就如何保证并发的正确性和如何实现线程安全讲起. 二.线程安全 ...

  6. jvm高级特性(6)(线程的种类,调度,状态,安全程度,实现安全的方法,同步种类,锁优化,锁种类)

    JVM高级特性与实践(十三):线程实现 与 Java线程调度 JVM高级特性与实践(十四):线程安全 与 锁优化 一. 线程的实现 线程其实是比进程更轻量级的调度执行单位. 线程的引入,可以把一个检查 ...

  7. jvm(13)-线程安全与锁优化

    [0]README 0.1)本文部分文字转自“深入理解jvm”, 旨在学习 线程安全与锁优化 的基础知识: 0.2)本文知识对于理解 java并发编程非常有用,个人觉得,所以我总结的很详细: [1]概 ...

  8. JIT对锁的优化- 锁消除和锁粗化案例分析

    锁消除和锁粗化案例分析 锁消除 直接上代码 /** * 描述: 锁粒度演示 * @author karl * @create 2020-02-11 14:38 */ public class MySy ...

  9. JVM:从实际案例聊聊Java应用的GC优化

    原文转载自美团从实际案例聊聊Java应用的GC优化,感谢原作者的贡献 当Java程序性能达不到既定目标,且其他优化手段都已经穷尽时,通常需要调整垃圾回收器来进一步提高性能,称为GC优化.但GC算法复杂 ...

随机推荐

  1. overflow-x:scroll失效问题解决

    在移动设备上设置overflow-x:scroll,大部分机型都是展示正常的,在安卓哦5.0系统上,无论怎么样滚动条都不会生效,终于找到了解决办法: display: -webkit-box; // ...

  2. js 替换字符串中的双引号

    text.replace(/\"/g, ''); 可根据此方法去掉字符串中的双引号

  3. 5.JavaCC官方入门指南-概述

    一.前言   在最开始使用JavaCC的时候,从网上查询了许多资料,但是网上的资料水平是参差不齐的,走了许多弯路,不得已自己查阅了英文版官网文档.令我伤心的是最后我回过头来再看那些博客资料时,发现其实 ...

  4. win10 anaconda3 python3.6安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤及在jupyter notebook运行指定的conda虚拟环境

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow ...

  5. .gitignore 文件没起作用

    场景 修改了.gitignore文件, 但是查看状态还是没有忽略 解决 *. 清除git缓存, 注意最后有一个点 git rm -r --cache . 再之后就可以正常使用了, 基本恢复正常, 被忽 ...

  6. Requests 详解

    什么是Requests Requests是用Python语言编写,基于urllib,他比urllib更加方便,可以节约我们的大量工作,完全满足HTTP测试需求

  7. ACM-单向链表插入排序算法(在原链表上操作)

    /* 1.若链表只有一个节点或者为空,直接返回 2.将链表的前两个节点排序,并将排序之后的第二个节点的下一个节点赋空 3.此时整个链表分为了两个,将未排序的节点一一插入到已排序链表中:   3.1.第 ...

  8. 新建全色或者resize(毫无价值,只是做记录)

    import glob import os,sys import shutil import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as pl ...

  9. SQL Server 迁移数据库 (三)使用SQL脚本

    1. 创建脚本 1.1 在需要迁移的数据库上右击>Tasks>Generate Scrips 1.2 前两步直接Next,第三步我这里选择Save to Clipboard,因为如果选Sa ...

  10. 数论2&莫&杜

    积性函数: 积性函数定义ok 积性函数指对于所有互质的整数\(a\)和\(b\)有性质\(f(ab)=f(a)f(b)\)的数论函数 除数函数? 莫比乌斯函数\(\mu\)ok \[ \phi(i) ...