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2.java中的各种锁详细介绍
3.初始synchronized关键字的偏向锁、轻量锁、锁源锁重量锁
4.Redisson可重入锁加锁源码分析
5.08.从源码揭秘偏向锁的条件条件升级
6.9.读写锁ReentrantReadWriteLock 的实现原理

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       使用 Objective-C 编写并发程序时，可能会遇到 @synchronized 的锁源锁使用。它的条件条件作用类似锁（lock），防止不同线程同时执行同一段代码。锁源锁Pdd易语言源码相较于使用 NSLock 创建锁对象、条件条件加锁和解锁，锁源锁@synchronized 更方便、条件条件可读性更高。锁源锁下面通过一个例子来说明它的条件条件使用方法。

       假设我们需要实现一个线程安全的锁源锁队列，通过 @synchronized 结构简化代码实现。条件条件在初始阶段，锁源锁我们可能直接使用 NSLock 实现，条件条件但在使用 @synchronized 结构后，代码会更加简洁。

       在前面的例子中，@synchronized 结构与锁操作的效果相同，可以视为锁定 self，确保代码在特定对象上只执行一次。通过左括号 { 和右括号 } 控制锁的获取与释放，省去了手动管理锁的步骤。

       @synchronized 结构可以应用到任何 Objective-C 对象上，使用 @synchronized(_elements) 相当于锁定 self。这种实现方式简化了锁的操作，并保证了线程安全。

       研究 @synchronized 的实现细节时，我们发现它在对象上暗中添加了异常处理。当同步对象时抛出异常，锁会被自动释放。同时，@synchronized 结构在工作时为传入对象分配了一个递归锁。在代码中，我们观察到它如何实现锁的分配、释放以及处理 nil 的情况。

       通过阅读源码，我们了解到 @synchronized 结构如何将锁与对象关联，并在同步过程中处理内存地址哈希、链表操作、锁的加锁与解锁等关键步骤。它通过递归锁机制确保同一线程多次获取锁时不会造成死锁。

       在实际应用中，@synchronized 结构通过函数 objc_sync_enter 和 objc_sync_exit 实现锁的管理。当对象在 @synchronized block 中被释放或设为 nil 时，系统能够正确处理并避免潜在的竞态条件（race conditions），确保线程安全。

       总结来说，庄家提前埋伏指标源码@synchronized 结构通过简化锁的操作、分配递归锁以及处理内存管理细节，为 Objective-C 程序提供了高效的线程安全机制。研究其实现有助于深入理解并发编程中锁的概念与应用，进一步提升程序的可靠性和性能。

java中的各种锁详细介绍

       Java提供了多种锁以满足不同的并发需求，这些锁的特性各异，适用于不同的场景。本文旨在概述锁的源码（JDK 8版本），并举例说明使用场景，帮助读者理解锁的知识点以及不同锁的适用情况。接下来，我们将按照以下结构进行分类介绍：乐观锁 vs 悲观锁、自旋锁 vs 适应性自旋锁、无锁 vs 偏向锁 vs 轻量级锁 vs 重量级锁、公平锁 vs 非公平锁、可重入锁 vs 非可重入锁、独享锁 vs 共享锁。

       乐观锁 vs 悲观锁

       乐观锁与悲观锁基于对并发操作的预设不同。悲观锁假设并发操作中一定会出现数据修改，因此在获取数据时会先加锁，以防止数据被修改。在Java中，synchronized关键字和Lock接口的实现类多采用悲观锁策略。相反，乐观锁假设并发操作中不会修改数据，只在尝试修改数据时检查数据是否已被修改，若数据未被修改则成功完成操作，否则根据情况采取不同的策略。

       自旋锁 vs 适应性自旋锁

       自旋锁是一种在无需阻塞线程的情况下，通过循环检查条件来尝试获取锁的机制。当锁长时间未被释放时，自旋锁会导致线程持续消耗处理器资源，因此引入了适应性自旋锁。适应性自旋锁会根据前一次自旋等待的时间和锁的持有者状态来决定是否继续自旋或立即阻塞线程。

       无锁 vs 偏向锁 vs 轻量级锁 vs 重量级锁

       锁的状态从无锁升级到重量级锁，主要依据锁的竞争情况和锁的状态。无锁允许所有线程同时访问资源，但只有一个线程能修改成功。偏向锁是为单线程操作而优化的锁，可以避免不必要的锁操作。轻量级锁在偏向锁被其他线程尝试访问时升级，通过自旋和CAS操作尝试获取锁。重量级锁则在多线程竞争时，通过阻塞等待线程来获取锁。

       公平锁 vs 非公平锁

       公平锁按照申请锁的顺序为线程分配锁，确保等待的抽题答题软件源码线程不会饿死，但可能降低整体吞吐效率。非公平锁则直接尝试获取锁，可能导致后申请锁的线程先获取到锁，从而提高吞吐效率，但存在饿死等待线程的风险。

       可重入锁 vs 非可重入锁

       可重入锁允许线程在嵌套调用时重复获取同一锁，避免死锁。非可重入锁不允许重复获取同一锁，可能导致死锁情况。

       独享锁 vs 共享锁

       独享锁一次只能被一个线程持有，允许多线程同时读取数据但不允许写操作。共享锁则允许多个线程同时读取数据，但不允许写操作，以提高并发读取效率。

       通过以上分类介绍，我们可以更直观地理解Java中锁的特性和适用场景。不同锁的设计旨在解决特定的并发问题，选择合适的锁类型可以显著提升程序的性能和稳定性。

初始synchronized关键字的偏向锁、轻量锁、重量锁

       作为一名Java程序员，synchronized关键字在日常编码中不可或缺。然而，是否真正理解了synchronized背后的工作原理呢？从性能角度来看，synchronized关键字在早期版本（JDK 1.6之前）只支持重量锁，这意味着线程在加锁时会由用户态切换到内核态，导致性能下降。为了解决这一问题，Doug Lea引入了ReentrantLock类库，其采用纯Java代码实现加锁逻辑，避免了用户态与内核态的切换，从而在多线程竞争同一把锁时，性能显著提高。

       那么，synchronized关键字是如何实现这三种锁类型的？它们分别是偏向锁、轻量锁和重量锁。在JDK 1.6及之后版本中，synchronized引入了这些锁类型，以适应不同场景下的并发需求。从左到右，这三种锁的性能逐渐降低，但它们之间可以相互转换。JVM在特定条件下，如在无锁竞争时使用偏向锁，有锁竞争时转换为轻量锁或重量锁。

       让我们深入探讨每种锁类型的特点。偏向锁在第一次加锁时偏向特定线程，rain网络验证php源码后续加锁操作无需额外判断，性能最高，但若存在其他线程竞争锁，偏向锁会转换为轻量锁或重量锁。轻量锁在多个线程交替执行时使用，同样避免了用户态与内核态的切换。重量锁则支持所有并发场景，当偏向锁或轻量锁无法满足需求时，重量锁会取代它们，导致线程切换。

       随着synchronized关键字引入偏向锁和轻量锁，其性能已经与ReentrantLock相当，甚至在某些情况下，JVM开发者更推荐使用synchronized。除非业务场景需要ReentrantLock的特性，如可打断、条件锁等，通常使用synchronized已经足够。

       接下来，让我们探索JVM是如何判断synchronized给对象加的是什么锁。对象头中的“Mark Word”区域记录了锁的信息。通过“Mark Word”的值，可以判断对象当前所处的锁状态。例如，无锁或偏向锁时，最低几位表示锁状态；轻量锁时，前几位存储指向锁记录的对象；重量锁时，后几位标识重量锁。通过分析“Mark Word”，可以确定对象当前的锁类型。

       动手验证代码，可以实现在不同锁状态下的对象布局信息，如偏向锁、轻量锁和重量锁。通过观察打印结果，可以直观地理解每种锁类型在对象头中的表示方式。在验证代码中，配置了关闭偏向延迟的JVM参数，确保初始对象布局为无锁或偏向锁状态。通过加锁和释放锁的操作，可以观察到“Mark Word”值的变化，从而了解不同锁状态的特性。

       综上所述，synchronized关键字通过引入偏向锁、轻量锁和重量锁，显著优化了并发场景下的性能。理解这些锁类型及其在对象布局中的网盘系统源码windows表示方式，对于深入掌握Java并发编程至关重要。探索JVM底层源码，可以更全面地了解synchronized加锁逻辑的实现细节，为高级并发编程奠定基础。

Redisson可重入锁加锁源码分析

       在分布式环境中，控制并发的关键往往需要分布式锁。Redisson，作为Redis的高效客户端，其源码清晰易懂，这里主要探讨Redisson可重入锁的加锁原理，以版本3..5为例，但重点是理解其核心逻辑，而非特定版本。

       加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，并通过`lock`方法调用。这个过程最后会进入`RLock`类的`lock`方法，核心步骤是`tryAcquire`方法。

       `tryAcquire`方法中，首先获取线程ID，用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。

       在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。

       脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的重试策略。

       加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。

       整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。

       至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。

.从源码揭秘偏向锁的升级

       深入探讨偏向锁的升级至轻量级锁的过程，主要涉及HotSpot虚拟机的源码分析。在学习synchronized机制时，将通过本篇文章解答关于synchronized功能的相关问题。首先，进行一些准备工作，了解在分析synchronized源码前的必要步骤。然后，通过示例代码的编译结果，揭示synchronized修饰代码块后生成的字节码指令，以及这些指令对应的操作。进一步地，使用jol工具跟踪对象状态，提供更直观的数据支持。

       接下来，重点解析monitorenter指令的执行过程，包括其与templateTable_x和interp_masm_x方法之间的关联。通过分析注释中的参数设置，可以理解偏向锁升级为重量级锁的逻辑，以及epoch在偏向锁有效性判断中的作用。进一步，详细介绍对象头（markOop）的结构和其在偏向锁实现中的具体功能，包括epoch的含义及其在更新过程中的角色。

       在理解了偏向锁的原理后，将分析其在不同条件下的执行流程，包括是否可偏向、是否重入偏向、是否依旧可偏向、epoch是否过期以及重新偏向等分支逻辑。接着，介绍偏向锁撤销和重偏向的过程，以及在获取偏向锁失败后的操作，即执行轻量级锁加锁的过程。最后，讨论偏向锁与轻量级锁的区别，总结它们的关键技术和性能特点，并简述偏向锁的争议与现状。

       在偏向锁的实现中，关键点在于CAS操作的使用，以及在CAS竞争失败时导致的锁升级。偏向锁适用于单线程执行的场景，但在线程交替持有执行时，撤销和重偏向逻辑的复杂性导致性能下降，因此引入轻量级锁以保证“轻微”竞争情况的安全性。尽管偏向锁在Java 中已被弃用，但在当前广泛应用的Java 8环境下，了解偏向锁的原理仍然具有重要意义。

       总结而言，偏向锁与轻量级锁分别针对不同场景进行了优化，它们的核心逻辑基于CAS操作，但在处理线程竞争时的表现有所不同。通过深入学习这两种锁的升级过程，可以更好地理解synchronized机制在Java并发编程中的应用。

9.读写锁ReentrantReadWriteLock 的实现原理

       了解读写锁之前，想象一下这样的场景：在多个线程中，频繁地进行读取和少量写入操作。如果使用传统的互斥锁，当多个线程同时读取时，虽然没有竞争，但锁仍然会被占用，造成资源浪费。这就是为什么引入读写锁的原因。

       ReentrantReadWriteLock 提供了readLock()和writeLock()方法，分别用于获取读锁和写锁，但这些方法获取的并不是实际的锁资源，而是锁对象。另外，getReadLockCount()和getWriteHoldCount()分别统计当前读锁和写锁的持有次数，isWriteLocked()用于判断写锁是否被占用。

       通过一个简单的代码演示，我们可以观察到三种可能的结果，这展示了读写锁在实际操作中的灵活性。回到实现原理，ReentrantReadWriteLock基于AQS框架，通过一个state变量管理读写状态。为了解决多种状态表示的问题，它将state变量拆分为多个位，每个位对应一种状态，如读锁和写锁。

       具体来说，写锁的获取和释放是这样的：

       获取写锁的源码：在满足条件后，写锁会被获取，并更新状态。

       释放写锁的源码：确保写锁被正确释放，不会导致死锁。

       读锁的获取和释放过程类似，但更为复杂，因为它允许线程在持有写锁后获取读锁，然后在读写操作完成后释放锁。这种机制被称为锁降级，以提高并发性能。

[源码解读] 深入理解pthread_cond_broadcast在调用之前需要加锁吗？

       深入探究pthread_cond_broadcast在调用之前是否需要加锁，我们需要先从条件变量的陷阱与思考的角度理解这一概念。

       条件变量的使用涉及到多线程编程中的关键同步问题。在使用条件变量进行线程间通信和同步时，必须谨慎处理信号发送与等待线程的唤醒，以避免数据竞争（data race）和事件丢失等问题。

       关于pthread_cond_broadcast的问题，其主要作用在于快速唤醒所有等待于给定条件变量上的线程。然而，在执行pthread_cond_broadcast之前是否需要加锁，主要依赖于操作的场景和条件变量的使用方式。

       从pthread_cond_broadcast源码级别出发分析，可以发现这种操作主要涉及条件变量的状态管理以及线程等待唤醒的机制。在初始化condition时，有一个与lock相关的数据成员，用于控制条件状态和等待线程的唤醒。返回值中，0表示发送信号成功，这似乎暗示此操作在执行时不需要额外的锁。

       但进一步考察，发现实际情况并非如此简单。条件变量的操作往往涉及到多线程环境中的锁与解锁操作。错误观点认为条件变量的broadcast可以独立于任何锁操作之外进行。这种错误观点忽略了在使用条件变量时，必须正确管理线程的锁，以防止数据竞争和事件丢失。

       具体而言，使用条件变量时，应确保在进行任何可能导致状态变更的线程操作时，同时使用一个互斥锁（mutex）来保护条件状态的完整性。这样做的目的在于避免多个线程同时访问和修改条件变量的状态，从而消除数据竞争的风险。对于pthread_cond_broadcast这样的唤醒操作，也同样需要通过适当的锁机制来协调其执行和线程等待的处理。

       总结，尽管源码级分析显示pthread_cond_broadcast本身可能不显式地要求额外的锁操作，但在实际使用中，确保线程同步的正确实现往往需要一个完整的锁策略。这意味着，正确的实践是在信号发送和等待唤醒的线程操作中始终使用合适的锁，而不仅仅依赖于pthread_cond_broadcast这一特定函数本身。正确地管理锁和条件变量的使用，能够有效预防数据竞争和保证程序的正确执行。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。