有助于提高锁性能的几点建议

减少锁持有的时间

只在有必要的地方加锁，这样就能减少锁的持有时间，增加系统的吞吐量

例如：在sycnMethon中只有mutextMethon方法需要加锁，如果other code1与other code2都是重量级方法的话，就会花费较长的CPU时间。如果在高并发的情况下，就会导致等待的线程不断增加。
```
public synchronized void sycnMethon(){
    othercode1();
    mutextMethon();
    othercode2();
}
```
解决方案：只在mutextMethon方法上加锁，这样可以减少锁冲突的可能性，从而提升系统的吞吐量。
```
public void sycnMethon(){
    othercode1();
    synchronized(this){
        mutextMethon();
    }
    othercode2();
}
```
减小锁粒度

所谓减小锁粒度，就是缩小锁定对象的范围。

ConcurrentHashMap与HashTable如何将一个HashMap改造成一个线程安全的Map，我们知道HashTable是锁定整个对象，而ConcurrentHashMap是锁定一个段（也就是Hash Map的一部分）。所以说ConcurrentHashMap锁粒度比Hashtable小。

让我们来看一下ConcurrentHashMap怎样减小锁粒度的。

ConcurrentHashMap内部被分为多个小的HashMap，称之为段。在默认情况下，一个ConcurrentHashMap被分为16个段，如果需要在其中添加一个表项，不是将整个HashMap加上锁，而是根据该项的hashCode得到该表项被放在那个段，然后对该段进行加锁，并完成put操作。如果在多线程的情况下进行put操作，只要被加入的表项不是在同一个段，线程间便可以达到真正的并行。
用读写分离锁（ReadWriteLock）来代替独占锁

在读多少写的情况下，读写锁对系统很有好处。因为如果系统在读写数据的时候都用独占锁，那么读与读，读与写，写与写均不能做到并发，并且需要等待，而读操作不会影响到数据的完整性和一致性。因此，在大部分情况下，可以允许多线程同时读，读写锁体现了这个功能。
锁分离

如果将读写锁再进一步延申，那就是锁分离。读写锁根据读写操作功能上不同，进行了有效的锁分离。根据相似的分离思想，也可以对独占锁进行分离。一个典型的案例就是LinkedBlockingQueue的实现。其内部有两把锁，一把是去的数据的锁，一把是放入数据的锁。他们分别在take()和put()方法上使用。
```
/** Lock held by take, poll, etc */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting takes */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

/** Lock held by put, offer, etc */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting puts */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();
```
虽然这两个方法同时对当前队列进行了修改操作，但由于该队列基于链表实现的，因此这两个操作分别作用于队列前端和尾端，两者并不冲突。

如果使用独占锁，take和put操作不能真正的并发，在运行时，他们会互相等待对方释放锁，这种情况下竞争比较激烈，会影响系统在高并发情况下的性能。

锁粗化

如果对一个锁不停的进行请求，同步和释放，其本身也会消耗系统的资源，反而不利于优化。为此虚拟机对这种情况下，便会对所有锁进行整合成对锁的一次请求，从而减少对锁的请求次数。

例如：

public void demoMethon(){
    synchronized (lock){
        do sth
    }
    做其他不需要同步的工作，但能很快执行完毕
        synchronized (lock){
        do sth
    }
}

上面代码会被整合成这样：

public void demoMethon(){
    synchronized (lock){
        do sth
        做其他不需要同步的工作，但能很快执行完毕
        do sth
    }
}

最后编辑于：2019.07.25 21:55:54