项目经理今天又接了一个客户需求,又要折磨我们这些程序员屌丝了。这个需求说起来很简单,做起来非常容易出错。我先简单描述一下:
这是一个在线文件编辑器。同一份文件,一个人在读的时候,其他人不能写;同理,一个人在写的时候,其他人也不能读。也就是说,要么读,要么写,这两件事情不能同时进行。
项目经理跟客户讲,“这个很容易实现的,我们是可以做的。”。什么都可以做,做不出来说是我们程序员能力不行,他一点责任都没有。领导发话了,不管怎么样,事情还是要做的。
看了一下需求,有两个问题,我得先问清楚,否则到时候做得不对,他又把负责推给我,我们项目经理经常搞这些让我背黑锅的事情。
“多人同时读可以吗?”
“当然可以啦!多少人来读都没关系,文件的内容不要变就行。”。
“多人同时写可以吗?”
“当然不行啦!你写别人也会写,文件不知道以哪份数据为准了。”。
他态度极其恶劣,算了,不跟他计较了,我的项目奖金还在他手里。赶紧完工,下班了还要回家抱小孩。
根据多年的项目实战经验,我写了一个超牛逼的 Data 类,来封装文件的数据。看起来是这样的:
public class Data { private final char[] buffer; public Data(int size) { this.buffer = new char[size]; for (int i = 0; i < size; i++) { buffer[i] = '*'; } } public String read() { StringBuilder result = new StringBuilder(); for (char c : buffer) { result.append(c); } sleep(100); return result.toString(); } public void write(char c) { for (int i = 0; i < buffer.length; i++) { buffer[i] = c; sleep(100); } } private void sleep(long ms) { try { Thread.sleep(ms); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }
稍微解释一下:
当然了,以上这个示例跑通了,我想项目经理那个需求也不难实现。这也是我们平时做开发的一种习惯,先快速地写个 Demo 出来,让领导们看看,技术上走通了,我们再实现具体的需求。
好了,不就是要同时读写吗?这不就是一个典型的多线程使用场景吗?于是我快速地写了一个读取线程,让它拼命地去读取 Data 中的数据。
public class ReaderThread extends Thread { private final Data data; public ReaderThread(Data data) { this.data = data; } @Override public void run() { while (true) { String result = data.read(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " => " + result); } } }
在 ReaderThread 中通过一个死循环去不断地读取 Data 中的数据,并将结果打印出来。
再来一个写入线程,让它使劲地向 Data 中写入数据。
public class WriterThread extends Thread { private final Data data; private final String str; private int index = 0; public WriterThread(Data data, String str) { this.data = data; this.str = str; } @Override public void run() { while (true) { char c = next(); data.write(c); } } private char next() { char c = str.charAt(index); index++; if (index >= str.length()) { index = 0; } return c; } }
一次性可以传入一个字符串到 WriterThread 中,它将不断获取下一个字符(请见 next() 方法),并将该字符写入 Data 中。
如果让 ReaderThread 与 WriterThread 同时工作会怎样?不妨写了一个简单的 Client 类运行试试看。
public class Client { public static void main(String[] args) { Data data = new Data(10); new ReaderThread(data).start(); new ReaderThread(data).start(); new ReaderThread(data).start(); new ReaderThread(data).start(); new ReaderThread(data).start(); new WriterThread(data, "ABCDEFGHI").start(); new WriterThread(data, "012345789").start(); } }
我开启了 5 个 ReaderThread 与 2 个 WriterThread,模拟读得多写得少的情况,并将不同的数据写入 Data 中。
运行一下!
…
Thread-1 => AA0A0A00A0
Thread-4 => AA0A0A00A0
Thread-3 => AA0A0A00A0
Thread-2 => AA0A0A00A0
Thread-0 => AA0A0A00A0
…
为何每次读取出来的数据不一致呢?应该是输出 10 个相同的字符才对啊!Data 的 buffer 中每个字符不是应该相同吗?
如果把这个结果给项目经理看,他肯定要搞死我的。
哦!想到了!在多线程开发中,资源的访问一定要做到“共享互斥”,也就是说要“上锁”,这招还是架构师前几天才教我的,我怎能不用?
于是我用了 Java 多线程中超牛逼的 synchronized 关键字,将它放到了 read() 与 write() 方法上,这样就可以保证 synchronized 方法在同一时刻只能被一个线程调用了,其他线程将会阻挡在外。
废话少说,赶紧加两个 synchronized 运行看看吧。
public class Data { ... public synchronized String read() { ... } public synchronized void write(char c) { ... } ... }
再运行一把!
…
Thread-0 => 1111111111
Thread-4 => CCCCCCCCCC
Thread-3 => CCCCCCCCCC
Thread-2 => CCCCCCCCCC
Thread-1 => CCCCCCCCCC
…
终于搞定啦!这下子项目经理应该满意了吧?
“不错!这效果很好啊,同时写同时读,而且每次读出来的数据都一样,技术上应该是走通了,这个需求应该可以实现了吧?” 项目经理问。
“没问题啊!小意思!” 我高兴的答。
“这是一个在线文件编辑器,你考虑过性能问题吗?” 架构师突然问了一句。
“性能很好啊!”
“你可以在 ReaderThread 中每调用 10 次 read() 方法,就打印 1 次所耗时间看看。”
“好啊!”
这还不简单,我快速地给 ReaderThread 的 run() 方法中加了几行代码,测试一下运行所消耗的时间。
public class ReaderThread extends Thread { ... @Override public void run() { while (true) { long begin = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10; i++) { String result = data.read(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " => " + result); } long time = System.currentTimeMillis() - begin; System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -- " + time + "ms"); } } }
跑起来吧!
…
Thread-2 => IIIIIIIIII
Thread-2 — 24802ms
Thread-3 => IIIIIIIIII
Thread-3 — 24901ms
Thread-4 => IIIIIIIIII
Thread-4 — 25001ms
Thread-0 => 3333333333
…
Thread-0 => 1111111111
Thread-0 — 55305ms
Thread-4 => CCCCCCCCCC
Thread-3 => CCCCCCCCCC
Thread-2 => CCCCCCCCCC
Thread-1 => CCCCCCCCCC
Thread-1 — 58705ms
Thread-2 => CCCCCCCCCC
…
我随意挑选了其中这 5 个 ReaderThread 所消耗的时间,平均值是:37742.8 毫秒,折合 37.8 秒。
我心里也没谱了,这性能到底是否需要优化呢?于是我带着测试结果,去向架构师请教。
他看到了这样的结果,微笑着摇了摇头。从他鄙视而又猥琐的表情上,我可以推测,这次他又要在我面前露一手了。
来吧,我给你写一个 ReadWriteLock,你自己去看吧。
随后,架构师用他熟练的手指,疯狂地在键盘上敲了一堆让我一知半解的东西。
ublic class ReadWriteLock { private int readThreadCounter = 0; // 正在读取的线程数(0个或多个) private int waitingWriteCounter = 0; // 等待写入的线程数(0个或多个) private int writeThreadCounter = 0; // 正在写入的线程数(0个或1个) private boolean writeFlag = true; // 是否对写入优先(默认为是) // 读取加锁 public synchronized void readLock() throws InterruptedException { // 若存在正在写入的线程,或当写入优先时存在等待写入的线程,则将当前线程设置为等待状态 while (writeThreadCounter > 0 || (writeFlag && waitingWriteCounter > 0)) { wait(); } // 使正在读取的线程数加一 readThreadCounter++; } // 读取解锁 public synchronized void readUnlock() { // 使正在读取的线程数减一 readThreadCounter--; // 读取结束,对写入优先 writeFlag = true; // 通知所有处于 wait 状态的线程 notifyAll(); } // 写入加锁 public synchronized void writeLock() throws InterruptedException { // 使等待写入的线程数加一 waitingWriteCounter++; try { // 若存在正在读取的线程,或存在正在写入的线程,则将当前线程设置为等待状态 while (readThreadCounter > 0 || writeThreadCounter > 0) { wait(); } } finally { // 使等待写入的线程数减一 waitingWriteCounter--; } // 使正在写入的线程数加一 writeThreadCounter++; } // 写入解锁 public synchronized void writeUnlock() { // 使正在写入的线程数减一 writeThreadCounter--; // 写入结束,对读取优先 writeFlag = false; // 通知所有处于等待状态的线程 notifyAll(); } }
我看出来了,架构师特意写了很多注释,免得我总是去烦他。
代码不解释了,看看注释吧,有疑问可以给我留言哦!
此时,Data 类还需要稍作改写。
public class Data { ... private final ReadWriteLock lock = new ReadWriteLock(); // 创建读写锁 ... public String read() throws InterruptedException { lock.readLock(); // 读取上锁 try { return doRead(); // 执行读取操作 } finally { lock.readUnlock(); // 读取解锁 } } public void write(char c) throws InterruptedException { lock.writeLock(); // 写入上锁 try { doWrite(c); // 执行写入操作 } finally { lock.writeUnlock(); // 写入解锁 } } private String doRead() { StringBuilder result = new StringBuilder(); for (char c : buffer) { result.append(c); } sleep(100); return result.toString(); } private void doWrite(char c) { for (int i = 0; i < buffer.length; i++) { buffer[i] = c; sleep(100); } } ... }
同样的 Client 类,我再运行一把试试看,性能是否有提高呢?
…
Thread-1 => 4444444444
Thread-2 — 14000ms
Thread-0 — 14001ms
Thread-3 — 14000ms
Thread-4 — 14000ms
Thread-1 — 14001ms
Thread-4 => IIIIIIIIII
…
平均下来是 14000.4 毫秒,折合 14.0 秒,比以前快了 63%,而且输出的结果都比以前平稳(以前忽高忽低的)。
果然是架构师,真让我们这些程序员崇拜啊!
最后架构师过来,看到我在那里得意地笑。他拍拍我的肩,对我说:“别乐了,其实 JDK 1.5 中已经有 ReadWriteLock 了,我这个只不过是一个精简版而已,去看看 java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock 吧,你一定会震精!”。
看来我真是孤陋寡闻啊,打开 JDK API 看到了 ReadWriteLock:
public interface ReadWriteLock { Lock readLock(); Lock writeLock(); }
可以通过 ReadWriteLock 接口来获取 ReadLock 与 WriteLock,它们都是 Lock 对象,这也是一个接口。
官方提供了一个 ReadWriteLock 接口的实现类 java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock。
public interface Lock { void lock(); void lockInterruptibly() throws InterruptedException; boolean tryLock(); boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException; void unlock(); Condition newCondition(); }
该接口中,有两个非常重要的方法:lock() 与 unlock(),分别表示“上锁”与“解锁”。
尝试用一下 JDK 的 ReadWriteLock 吧。
public class Data { ... private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); // 创建读写锁 private final Lock readLock = lock.readLock(); // 获取读锁 private final Lock writeLock = lock.writeLock(); // 获取写锁 ... public String read() throws InterruptedException { readLock.lock(); // 读取上锁 try { return doRead(); // 执行读取操作 } finally { readLock.unlock(); // 读取解锁 } } public void write(char c) throws InterruptedException { writeLock.lock(); // 写入上锁 try { doWrite(c); // 执行写入操作 } finally { writeLock.unlock(); // 写入解锁 } } ... }
再次运行一把看看效果。
使用了 JDK 的 ReadWriteLock,性能与自己实现的 ReadWriteLock 差不多,大家不妨自己试一下吧。
此外 JDK 还提供了一个更加简单的 ReentrantLock,它可以取代 synchronized,确保获取更高的吞吐率,一般可以这样来做:
以前的做法:
public synchronized void foo() { ... }
现在的做法:
private final Lock lock = new ReentrantLock(); public void foo() { lock.lock(); try { ... } finally { lock.unlock(); } }
这里提供两张 synchronized 与 Lock 的性能测试对比:
参考: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp10264/index.html
当系统中出现不同的读写线程同时访问某一资源时,需要考虑共享互斥问题,可使用 synchronized 解决次问题。若对性能要求较高的情况下,可考虑使用 ReadWriteLock 接口及其 ReentrantReadWriteLock 实现类,当然,自己实现一个 ReadWriteLock 也是一种解决方案。此外,为了在高并发情况下获取较高的吞吐率,建议使用 Lock 接口及其 ReentrantLock 实现类来替换以前的 synchronized 方法或代码块。
关于 Lock 那点事儿当然还不止这些,今天先写到这里吧,以上内容是否对大家有用,敬请点评!