深入了解Synchronized同步锁的优化方法

2022-08-09

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Lock 同步锁是基于 Java 实现的，而 Synchronized 是基于底层操作系统的 Mutex Lock 实现的，每次获取和释放锁操作都会带来用户态和内核态的切换，从而增加系统性能开销。因此，在锁竞争激烈的情况下，Synchronized 同步锁在性能上就表现得非常糟糕，它也常被大家称为重量级锁。

特别是在单个线程重复申请锁的情况下，JDK1.5 版本的 Synchronized 锁性能要比 Lock 的性能差很多。例如，在 Dubbo 基于 Netty 实现的通信中，消费端向服务端通信之后，由于接收返回消息是异步，所以需要一个线程轮询监听返回信息。而在接收消息时，就需要用到锁来确保 request session 的原子性。如果我们这里使用 Synchronized 同步锁，那么每当同一个线程请求锁资源时，都会发生一次用户态和内核态的切换。

到了 JDK1.6 版本之后，Java 对 Synchronized 同步锁做了充分的优化，甚至在某些场景下，它的性能已经超越了 Lock 同步锁。这一讲我们就来看看 Synchronized 同步锁究竟是通过了哪些优化，实现了性能地提升。

同步锁实现原理

通常 Synchronized 实现同步锁的方式有两种，一种是修饰方法，一种是修饰方法块。以下就是通过 Synchronized 实现的两种同步方法加锁的方式：


// 关键字在实例方法上，锁为当前实例
  public synchronized void method1() {
      // code
  }

  // 关键字在代码块上，锁为括号里面的对象
  public void method2() {
      Object o = new Object();
      synchronized (o) {
          // code
      }
  }

下面我们可以通过反编译看下具体字节码的实现，运行以下反编译命令，就可以输出我们想要的字节码：

javac -encoding UTF-8 SyncTest.java  //先运行编译class文件命令


javap -v SyncTest.class //再通过javap打印出字节文件

通过输出的字节码，你会发现：Synchronized 在修饰同步代码块时，是由 monitorenter 和 monitorexit 指令来实现同步的。进入 monitorenter 指令后，线程将持有 Monitor 对象，退出 monitorenter 指令后，线程将释放该 Monitor 对象。


public void method2();
  descriptor: ()V
  flags: ACC_PUBLIC
  Code:
    stack=2, locals=4, args_size=1
       0: new           #2
       3: dup
       4: invokespecial #1
       7: astore_1
       8: aload_1
       9: dup
      10: astore_2
      11: monitorenter //monitorenter 指令
      12: aload_2
      13: monitorexit  //monitorexit  指令
      14: goto          22
      17: astore_3
      18: aload_2
      19: monitorexit
      20: aload_3
      21: athrow
      22: return
    Exception table:
       from    to  target type
          12    14    17   any
          17    20    17   any
    LineNumberTable:
      line 18: 0
      line 19: 8
      line 21: 12
      line 22: 22
    StackMapTable: number_of_entries = 2
      frame_type = 255 /* full_frame */
        offset_delta = 17
        locals = [ class com/demo/io/SyncTest, class java/lang/Object, class java/lang/Object ]
        stack = [ class java/lang/Throwable ]
      frame_type = 250 /* chop */
        offset_delta = 4

再来看以下同步方法的字节码，你会发现：当 Synchronized 修饰同步方法时，并没有发现 monitorenter 和 monitorexit 指令，而是出现了一个 ACC_SYNCHRONIZED 标志。

这是因为 JVM 使用了 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来区分一个方法是否是同步方法。当方法调用时，调用指令将会检查该方法是否被设置 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志。如果设置了该标志，执行线程将先持有 Monitor 对象，然后再执行方法。在该方法运行期间，其它线程将无法获取到该 Mointor 对象，当方法执行完成后，再释放该 Monitor 对象。

public synchronized void method1();
 descriptor: ()V
 flags: ACC_PUBLIC, ACC_SYNCHRONIZED // ACC_SYNCHRONIZED 标志
 Code:
   stack=0, locals=1, args_size=1
      0: return
   LineNumberTable:
     line 8: 0

通过以上的源码，我们再来看看 Synchronized 修饰方法是怎么实现锁原理的。

JVM 中的同步是基于进入和退出管程（Monitor）对象实现的。每个对象实例都会有一个 Monitor，Monitor 可以和对象一起创建、销毁。Monitor 是由 ObjectMonitor 实现，而 ObjectMonitor 是由 C++ 的 ObjectMonitor.hpp 文件实现，如下所示：

ObjectMonitor() {
   _header = NULL;
   _count = 0; //记录个数
   _waiters = 0,
   _recursions = 0;
   _object = NULL;
   _owner = NULL;
   _WaitSet = NULL; //处于wait状态的线程，会被加入到_WaitSet
   _WaitSetLock = 0 ;
   _Responsible = NULL ;
   _succ = NULL ;
   _cxq = NULL ;
   FreeNext = NULL ;
   _EntryList = NULL ; //处于等待锁block状态的线程，会被加入到该列表
   _SpinFreq = 0 ;
   _SpinClock = 0 ;
   OwnerIsThread = 0 ;
}

ObjectMonitor() {
   _header = NULL;
   _count = 0; //记录个数
   _waiters = 0,
   _recursions = 0;
   _object = NULL;
   _owner = NULL;
   _WaitSet = NULL; //处于wait状态的线程，会被加入到_WaitSet
   _WaitSetLock = 0 ;
   _Responsible = NULL ;
   _succ = NULL ;
   _cxq = NULL ;
   FreeNext = NULL ;
   _EntryList = NULL ; //处于等待锁block状态的线程，会被加入到该列表
   _SpinFreq = 0 ;
   _SpinClock = 0 ;
   OwnerIsThread = 0 ;
}

当多个线程同时访问一段同步代码时，多个线程会先被存放在 ContentionList 和 _EntryList 集合中，处于 block 状态的线程，都会被加入到该列表。接下来当线程获取到对象的 Monitor 时，Monitor 是依靠底层操作系统的 Mutex Lock 来实现互斥的，线程申请 Mutex 成功，则持有该 Mutex，其它线程将无法获取到该 Mutex，竞争失败的线程会再次进入 ContentionList 被挂起。

如果线程调用 wait() 方法，就会释放当前持有的 Mutex，并且该线程会进入 WaitSet 集合中，等待下一次被唤醒。如果当前线程顺利执行完方法，也将释放 Mutex。

多线程之线程池

CPU 密集型任务：这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。

当线程数量太小，同一时间大量请求将被阻塞在线程队列中排队等待执行线程，此时 CPU 没有得到充分利用；当线程数量太大，被创建的执行线程同时在争取 CPU 资源，又会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。通过测试可知，4~6 个线程数是最合适的。

I/O 密集型任务：这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

备注：由于测试代码读取 2MB 大小的文件，涉及到大内存，所以在运行之前，我们需要调整 JVM 的堆内存空间：-Xms4g -Xmx4g，避免发生频繁的 FullGC，影响测试结果。

通过测试结果，我们可以看到每个线程所花费的时间。当线程数量在 8 时，线程平均执行时间是最佳的，这个线程数量和我们的计算公式所得的结果就差不多。

看完以上两种情况下的线程计算方法，你可能还想说，在平常的应用场景中，我们常常遇不到这两种极端情况，那么碰上一些常规的业务操作，比如，通过一个线程池实现向用户定时推送消息的业务，我们又该如何设置线程池的数量呢？

此时我们可以参考以下公式来计算线程数：

1	线程数=N（CPU核数）*（1+WT（线程等待时间）/ST（线程时间运行时间））

我们可以通过 JDK 自带的工具 VisualVM 来查看 WT/ST 比例，以下例子是基于运行纯 CPU 运算的例子，我们可以看到：

1
2

WT（线程等待时间）= 36788ms [线程运行总时间] - 36788ms[ST（线程时间运行时间）]= 0
线程数=N（CPU核数）*（1+ 0 [WT（线程等待时间）]/36788ms[ST（线程时间运行时间）]）= N（CPU核数）

综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。

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