java synchronized同步方法调用另一个同步方法，锁机制问题 - 知乎64被浏览20866分享邀请回答61 条评论分享收藏感谢收起11 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答Hibernate锁机制
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标签：业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。因此，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓的&锁&，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其它程序修改。
Hibernate 支持两种锁机制：
1. 悲观锁（Pessimistic Locking）；
2. 乐观锁（Optimistic Locking）；
它指的是对数据被外界修改持保守态度。假定任何时刻存取数据时，都可能有另一个客户也正在存取同一笔数据，为了保持数据被操作的一致性，于是对数据采取了数据库层次的锁定状态，依靠数据库提供的锁机制来实现。
select * from account where name = "12345" for update
JDBC对name=&12345&所有记录实现了行级锁。
Hibernate是这样实现的
String hqlStr = "from TUser as user where user.name=‘12345‘";
Query query = session.createQuery(hqlStr);
query.setLockMode("user",LockMode.UPDATE);//加锁
List userList = query.list();
说到这里，就提到了hibernate的加锁模式：
LockMode.NONE：无锁机制。 LockMode.WRITE：Hibernate在Insert和Update记录的时候会自动获取。
LockMode.READ：Hibernate在读取记录的时候会自动获取。
这三种加锁模式是供hibernate内部使用的，与数据库加锁无关：
◆ LockMode.UPGRADE：利用数据库的for update子句
◆ LockMode.UPGRADE_NOWAIT：Oracle的特定实现，利用Oracle的for update nowait子句实现加锁
以上二种锁机制是我们在应用层较为常用的，依赖数据库的悲观锁机制。
在这里我们要注意的是：只有在查询开始之前（也就是hiernate生成sql语句之前）加锁，才会真正通过数据库的锁机制加锁处理。否则，数据已经通过不包含for updata子句的sql语句加载进来，所谓的数据库加锁也就无从谈起。
但 是，从系统的性能上来考虑，对于单机或小系统而言，这并不成问题，然而如果是在网络上的系统，同时间会有许多联机，假设有数以百计或上千甚至更多的并发访 问出现，我们该怎么办？如果等到数据库解锁我们再进行下面的操作，我们浪费的资源是多少？--这也就导致了乐观锁的产生。
乐观锁定（optimistic locking）则乐观的认为资料的存取很少发生同时存取的问题，因而不作数据库层次上的锁定，为了维护正确的数据，乐观锁定采用应用程序上的逻辑实现版本控制的方法。
一个经典的示例：
若有两个客户端，A客户先读取了账户余额100元，之后B客户也读取了账户余额100元的数据，A客户提取了50元，对数据库作了变更，此时数 据库中的余额为50元，B客户也要提取30元，根据其所取得的资料，100-30将为70余额，若此时再对数据库进行变更，最后的余额就会不正确。
在不实行悲观锁定策略的情况下，数据不一致的情况一但发生，有几个解决的方法，一种是先更新为主，一种是后更新的为主，比较复杂的就是检查发生变动的数据来实现，或是检查所有属性来实现乐观锁定。
Hibernate 中透过版本号检查来实现后更新为主，这也是Hibernate所推荐的方式，在数据库中加入一个VERSON栏记录，在读取数 据时连同版本号一同读取，并在更新数据时递增版本号，然后比对版本号与数据库中的版本号，如果大于数据库中的版本号则予以更新，否则就回报错误。
在映像文件中，我们使用optimistic-lock属性设定version控制，&id&属性栏之后增加一个&version&标签，如下：
&hibernate-mapping&
&class name="onlyfun.caterpillar.Account" talble="ACCOUNT"
optimistic-lock="version"&
&id...../&
&version name="version" column="VERSION"/&
&/hibernate-mapping&
设定好版本控制之后，在上例中如果B 客户试图更新数据，将会引发StableObjectStateException例外，我们可以捕捉这个例 外，在处理中重新读取数据库中的数据，同时将 B客户目前的数据与数据库中的数据秀出来，让B客户有机会比对不一致的数据，以决定要变更的部份，或者您可 以设计程式自动读取新的资料，并重复扣款业务流程，直到数据可以更新为止，这一切可以在背景执行，而不用让您的客户知道。
但是乐观锁也有不能解决的问题存在：上面已经提到过乐观锁机制的实现往往基于系统中的数据存储逻辑，在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更 新不受我们系统的控制，有可能造成非法数据被更新至数据库。因此我们在做电子商务的时候，一定要小心的注意这项存在的问题，采用比较合理的逻辑验证，避免 数据执行错误。
也可以在使用Session的load()或是lock()时指定锁定模式以进行锁定。
如果数据库不支持所指定的锁定模式，Hibernate会选择一个合适的锁定替换，而不是丢出一个例外。
3.数据库锁分类
insert是产生表级锁
update是产生行级锁。标签：
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文件系统操作是在网络环境下完成的，可能有多个客户端用户在同一时刻读对服务器的同一个文件访问。如果有个用户正在向文件中写入数据，当还没有写完的时候，其他用户在这一时刻也向这个文件写入数据，这样就可能造成数据写入混乱。还有，当用户没有将数据写完时，其他用户读取这个文件的内容时，就会得到残缺的数据。
如何避免这样的情况发生，需要做到如下几点：
1）当有用户读取文件的时候，这个文件不能被写操作。可以同时多个用户对这个文件有读操作
2）当用户需要对这个文件进行写操作，不能读取这个文件。同时只能由一个用户对这个文件进行写操作。
PHP提供了flock()函数，可以对文件使用锁定操作，当一个进程访问一个文件的时会加上锁，只有等这个锁被释放之后，其他进程才可以对该文件进行访问。文件锁定有2种锁定类型：共享锁定和独占锁定。
共享锁定LOCK_SH：读文件的时候加的锁机制，同时有多个用户可以对这个文件加共享锁
独占锁定LOCK_EX：写数据的时候加的锁机制，只有这个文件所有的锁都被释放了才能加锁成功（即这个共享锁定和之前独占锁定都被释放），否则会出现锁定堵塞。
释放锁 LOCK_UN：释放锁定，无论是共享锁定还是独占锁定都用它释放。
读文件操作：function readFileData($file)
$fp = fopen($file, 'r');
// 加入共享锁
flock($fp, LOCK_SH);
$buffer = '';
while(! feof($fp)) {
$buffer .= fread($fp, 1024);
// 关闭共享锁
flock($fp, LOCK_UN);
fclose($fp);
}写文件操作：
function writeFileData($file, $model, $data)
$fp = fopen($file, $model);
// 获取独占锁
$isLock = flocK($fp, LOCK_EX);
} while (! $isLock);
fwrite($fp, $data . '\n\r');
flock($fp, LOCK_UN);
fclose($fp);
writeFileData('test.txt', 'a', 'this is test');PHP文件操作函数总结
打开：fopen($filename, $model, (bool) include_file_path);
关闭：fclose($handle);
写：fwrite($handle , $data, [$length]); 这个函数的别名fputs
& & & &file_put_contents($filename, $data); 这个函数的功能和依次调用fopen，fwrite,fclose 功能一样，但是如果同时多次调用这个函数，文件只会保存最后写入的数据
读：fread file_get_contents fgets fgetc file readfile
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深入JVM锁机制之一：synchronized
深入JVM锁机制之一：synchronized
chen77716的博客
目前在Java中存在两种锁机制：synchronized和Lock，Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容，其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea。本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣，只是介绍二者的实现原理。
目前在Java中存在两种锁机制：synchronized和Lock，Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容，其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea。本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣，只是介绍二者的实现原理。
数据同步需要依赖锁，那锁的同步又依赖谁？synchronized给出的答案是在软件层面依赖JVM，而Lock给出的方案是在硬件层面依赖特殊的CPU指令，大家可能会进一步追问：JVM底层又是如何实现synchronized的？
本文所指说的JVM是指Hotspot的6u23版本，下面首先介绍synchronized的实现：
synrhronized关键字简洁、清晰、语义明确，因此即使有了Lock接口，使用的还是非常广泛。其应用层的语义是可以把任何一个非null对象作为&锁&，当synchronized作用在方法上时，锁住的便是对象实例（this）；当作用在静态方法时锁住的便是对象对应的Class实例，因为Class数据存在于永久带，因此静态方法锁相当于该类的一个全局锁；当synchronized作用于某一个对象实例时，锁住的便是对应的代码块。在HotSpot JVM实现中，锁有个专门的名字：对象监视器。
1. 线程状态及状态转换
当多个线程同时请求某个对象监视器时，对象监视器会设置几种状态用来区分请求的线程：
◆ Contention List：所有请求锁的线程将被首先放置到该竞争队列。
◆ Entry List：Contention List中那些有资格成为候选人的线程被移到Entry List。
◆ Wait Set：那些调用wait方法被阻塞的线程被放置到Wait Set。
◆ OnDeck：任何时刻最多只能有一个线程正在竞争锁，该线程称为OnDeck。
◆ Owner：获得锁的线程称为Owner。
◆ !Owner：释放锁的线程。
下图反映了个状态转换关系：
新请求锁的线程将首先被加入到ConetentionList中，当某个拥有锁的线程（Owner状态）调用unlock之后，如果发现EntryList为空则从ContentionList中移动线程到EntryList，下面说明下ContentionList和EntryList的实现方式：
1.1 ContentionList虚拟队列
ContentionList并不是一个真正的Queue，而只是一个虚拟队列，原因在于ContentionList是由Node及其next指针逻辑构成，并不存在一个Queue的数据结构。ContentionList是一个后进先出（LIFO）的队列，每次新加Node时都会在队头进行，通过CAS改变第一个节点的的指针为新增节点，同时设置新增节点的next指向后续节点，而取得操作则发生在队尾。显然，该结构其实是个Lock-Free的队列。
因为只有Owner线程才能从队尾取元素，也即线程出列操作无争用，当然也就避免了CAS的ABA问题。
1.2 EntryList
EntryList与ContentionList逻辑上同属等待队列，ContentionList会被线程并发访问，为了降低对ContentionList队尾的争用，而建立EntryList。Owner线程在unlock时会从ContentionList中迁移线程到EntryList，并会指定EntryList中的某个线程（一般为Head）为Ready（OnDeck）线程。Owner线程并不是把锁传递给OnDeck线程，只是把竞争锁的权利交给OnDeck，OnDeck线程需要重新竞争锁。这样做虽然牺牲了一定的公平性，但极大的提高了整体吞吐量，在Hotspot中把OnDeck的选择行为称之为&竞争切换&。
OnDeck线程获得锁后即变为owner线程，无法获得锁则会依然留在EntryList中，考虑到公平性，在EntryList中的位置不发生变化（依然在队头）。如果Owner线程被wait方法阻塞，则转移到WaitSet队列；如果在某个时刻被notify/notifyAll唤醒，则再次转移到EntryList。
那些处于ContetionList、EntryList、WaitSet中的线程均处于阻塞状态，阻塞操作由操作系统完成（在Linxu下通过pthread_mutex_lock函数）。线程被阻塞后便进入内核（Linux）调度状态，这个会导致系统在用户态与内核态之间来回切换，严重影响锁的性能。
缓解上述问题的办法便是自旋，其原理是：当发生争用时，若Owner线程能在很短的时间内释放锁，则那些正在争用线程可以稍微等一等（自旋），在Owner线程释放锁后，争用线程可能会立即得到锁，从而避免了系统阻塞。但Owner运行的时间可能会超出了临界值，争用线程自旋一段时间后还是无法获得锁，这时争用线程则会停止自旋进入阻塞状态（后退）。基本思路就是自旋，不成功再阻塞，尽量降低阻塞的可能性，这对那些执行时间很短的代码块来说有非常重要的性能提高。自旋锁有个更贴切的名字：自旋-指数后退锁，也即复合锁。很显然，自旋在多处理器上才有意义。
还有个问题是，线程自旋时做些啥？其实啥都不做，可以执行几次for循环，可以执行几条空的汇编指令，目的是占着CPU不放，等待获取锁的机会。所以说，自旋是把双刃剑，如果旋的时间过长会影响整体性能，时间过短又达不到延迟阻塞的目的。显然，自旋的周期选择显得非常重要，但这与操作系统、硬件体系、系统的负载等诸多场景相关，很难选择，如果选择不当，不但性能得不到提高，可能还会下降，因此大家普遍认为自旋锁不具有扩展性。
对自旋锁周期的选择上，HotSpot认为最佳时间应是一个线程上下文切换的时间，但目前并没有做到。经过调查，目前只是通过汇编暂停了几个CPU周期，除了自旋周期选择，HotSpot还进行许多其他的自旋优化策略，具体如下：
◆ 如果平均负载小于CPUs则一直自旋。
◆ 如果有超过(CPUs/2)个线程正在自旋，则后来线程直接阻塞。
◆ 如果正在自旋的线程发现Owner发生了变化则延迟自旋时间（自旋计数）或进入阻塞。
◆ 如果CPU处于节电模式则停止自旋。
◆ 自旋时间的最坏情况是CPU的存储延迟（CPU A存储了一个数据，到CPU B得知这个数据直接的时间差）。
◆ 自旋时会适当放弃线程优先级之间的差异。
那synchronized实现何时使用了自旋锁？答案是在线程进入ContentionList时，也即第一步操作前。线程在进入等待队列时首先进行自旋尝试获得锁，如果不成功再进入等待队列。这对那些已经在等待队列中的线程来说，稍微显得不公平。还有一个不公平的地方是自旋线程可能会抢占了Ready线程的锁。自旋锁由每个监视对象维护，每个监视对象一个。
在JVM1.6中引入了偏向锁，偏向锁主要解决无竞争下的锁性能问题，首先我们看下无竞争下锁存在什么问题：
现在几乎所有的锁都是可重入的，也即已经获得锁的线程可以多次锁住/解锁监视对象，按照之前的HotSpot设计，每次加锁/解锁都会涉及到一些CAS操作（比如对等待队列的CAS操作），CAS操作会延迟本地调用，因此偏向锁的想法是一旦线程第一次获得了监视对象，之后让监视对象&偏向&这个线程，之后的多次调用则可以避免CAS操作，说白了就是置个变量，如果发现为true则无需再走各种加锁/解锁流程。但还有很多概念需要解释、很多引入的问题需要解决。
3.1 CAS及SMP架构
CAS为什么会引入本地延迟？这要从SMP（对称多处理器）架构说起，下图大概表明了SMP的结构：
其意思是所有的CPU会共享一条系统总线（BUS），靠此总线连接主存。每个核都有自己的一级缓存，各核相对于BUS对称分布，因此这种结构称为&对称多处理器&。
而CAS的全称为Compare-And-Swap，是一条CPU的原子指令，其作用是让CPU比较后原子地更新某个位置的值，经过调查发现，其实现方式是基于硬件平台的汇编指令，就是说CAS是靠硬件实现的，JVM只是封装了汇编调用，那些AtomicInteger类便是使用了这些封装后的接口。
Core1和Core2可能会同时把主存中某个位置的值Load到自己的L1 Cache中，当Core1在自己的L1 Cache中修改这个位置的值时，会通过总线，使Core2中L1 Cache对应的值&失效&，而Core2一旦发现自己L1 Cache中的值失效（称为Cache命中缺失）则会通过总线从内存中加载该地址最新的值，大家通过总线的来回通信称为&Cache一致性流量&，因为总线被设计为固定的&通信能力&，如果Cache一致性流量过大，总线将成为瓶颈。而当Core1和Core2中的值再次一致时，称为&Cache一致性&，从这个层面来说，锁设计的终极目标便是减少Cache一致性流量。
而CAS恰好会导致Cache一致性流量，如果有很多线程都共享同一个对象，当某个Core CAS成功时必然会引起总线风暴，这就是所谓的本地延迟，本质上偏向锁就是为了消除CAS，降低Cache一致性流量。
Cache一致性：
上面提到Cache一致性，其实是有协议支持的，现在通用的协议是MESI（最早由Intel开始支持），具体参考：http://en.wikipedia.org/wiki/MESI_protocol，以后会仔细讲解这部分。
Cache一致性流量的例外情况：
其实也不是所有的CAS都会导致总线风暴，这跟Cache一致性协议有关，具体参考：/dave/entry/biased_locking_in_hotspot
NUMA(Non Uniform Memory Access Achitecture）架构：
与SMP对应还有非对称多处理器架构，现在主要应用在一些高端处理器上，主要特点是没有总线，没有公用主存，每个Core有自己的内存，针对这种结构此处不做讨论。
3.2 偏向解除
偏向锁引入的一个重要问题是，在多争用的场景下，如果另外一个线程争用偏向对象，拥有者需要释放偏向锁，而释放的过程会带来一些性能开销，但总体说来偏向锁带来的好处还是大于CAS代价的。
关于锁，JVM中还引入了一些其他技术比如锁膨胀等，这些与自旋锁、偏向锁相比影响不是很大，这里就不做介绍。
通过上面的介绍可以看出，synchronized的底层实现主要依靠Lock-Free的队列，基本思路是自旋后阻塞，竞争切换后继续竞争锁，稍微牺牲了公平性，但获得了高吞吐量。下面会继续介绍JVM锁中的Lock（）。
原文链接：http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/6618779
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