02 | 代码加锁：不要让“锁”事成为烦心事

你好，我是朱晔。

在上一讲中，我与你介绍了使用并发容器等工具解决线程安全的误区。今天，我们来看看解决线程安全问题的另一种重要手段——锁，在使用上比较容易犯哪些错。

我先和你分享一个有趣的案例吧。有一天，一位同学在群里说“见鬼了，疑似遇到了一个JVM的Bug”，我们都很好奇是什么Bug。

于是，他贴出了这样一段代码：在一个类里有两个int类型的字段a和b，有一个add方法循环1万次对a和b进行++操作，有另一个compare方法，同样循环1万次判断a是否小于b，条件成立就打印a和b的值，并判断a>b是否成立。

@Slf4j
    public class Interesting {
    
        volatile int a = 1;
        volatile int b = 1;
    
        public void add() {
            log.info("add start");
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                a++;
                b++;
            }
            log.info("add done");
        }
    
        public void compare() {
            log.info("compare start");
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                //a始终等于b吗？
                if (a < b) {
                    log.info("a:{},b:{},{}", a, b, a > b);
                    //最后的a>b应该始终是false吗？
                }
            }
            log.info("compare done");
        }
    }

他起了两个线程来分别执行add和compare方法：

Interesting interesting = new Interesting();
    new Thread(() -> interesting.add()).start();
    new Thread(() -> interesting.compare()).start();

按道理，a和b同样进行累加操作，应该始终相等，compare中的第一次判断应该始终不会成立，不会输出任何日志。但，执行代码后发现不但输出了日志，而且更诡异的是，compare方法在判断a<b成立的情况下还输出了a>b也成立：

群里一位同学看到这个问题笑了，说：“这哪是JVM的Bug，分明是线程安全问题嘛。很明显，你这是在操作两个字段a和b，有线程安全问题，应该为add方法加上锁，确保a和b的++是原子性的，就不会错乱了。”随后，他为add方法加上了锁：

public synchronized void add()

但，加锁后问题并没有解决。

我们来仔细想一下，为什么锁可以解决线程安全问题呢。因为只有一个线程可以拿到锁，所以加锁后的代码中的资源操作是线程安全的。但是，这个案例中的add方法始终只有一个线程在操作，显然只为add方法加锁是没用的。

之所以出现这种错乱，是因为两个线程是交错执行add和compare方法中的业务逻辑，而且这些业务逻辑不是原子性的：a++和b++操作中可以穿插在compare方法的比较代码中；更需要注意的是，a<b这种比较操作在字节码层面是加载a、加载b和比较三步，代码虽然是一行但也不是原子性的。

所以，正确的做法应该是，为add和compare都加上方法锁，确保add方法执行时，compare无法读取a和b：

public synchronized void add()
    public synchronized void compare()

所以，使用锁解决问题之前一定要理清楚，我们要保护的是什么逻辑，多线程执行的情况又是怎样的。

加锁前要清楚锁和被保护的对象是不是一个层面的

除了没有分析清线程、业务逻辑和锁三者之间的关系随意添加无效的方法锁外，还有一种比较常见的错误是，没有理清楚锁和要保护的对象是否是一个层面的。

我们知道静态字段属于类，类级别的锁才能保护；而非静态字段属于类实例，实例级别的锁就可以保护。

先看看这段代码有什么问题：在类Data中定义了一个静态的int字段counter和一个非静态的wrong方法，实现counter字段的累加操作。

class Data {
        @Getter
        private static int counter = 0;
        
        public static int reset() {
            counter = 0;
            return counter;
        }
    
        public synchronized void wrong() {
            counter++;
        }
    }

写一段代码测试下：

@GetMapping("wrong")
    public int wrong(@RequestParam(value = "count", defaultValue = "1000000") int count) {
        Data.reset();
        //多线程循环一定次数调用Data类不同实例的wrong方法
        IntStream.rangeClosed(1, count).parallel().forEach(i -> new Data().wrong());
        return Data.getCounter();
    }

因为默认运行100万次，所以执行后应该输出100万，但页面输出的是639242：

我们来分析下为什么会出现这个问题吧。

在非静态的wrong方法上加锁，只能确保多个线程无法执行同一个实例的wrong方法，却不能保证不会执行不同实例的wrong方法。而静态的counter在多个实例中共享，所以必然会出现线程安全问题。

理清思路后，修正方法就很清晰了：同样在类中定义一个Object类型的静态字段，在操作counter之前对这个字段加锁。

class Data {
        @Getter
        private static int counter = 0;
        private static Object locker = new Object();
    
        public void right() {
            synchronized (locker) {
                counter++;
            }
        }
    }

你可能要问了，把wrong方法定义为静态不就可以了，这个时候锁是类级别的。可以是可以，但我们不可能为了解决线程安全问题改变代码结构，把实例方法改为静态方法。

感兴趣的同学还可以从字节码以及JVM的层面继续探索一下，代码块级别的synchronized和方法上标记synchronized关键字，在实现上有什么区别。

加锁要考虑锁的粒度和场景问题

在方法上加synchronized关键字实现加锁确实简单，也因此我曾看到一些业务代码中几乎所有方法都加了synchronized，但这种滥用synchronized的做法：

一是，没必要。通常情况下60%的业务代码是三层架构，数据经过无状态的Controller、Service、Repository流转到数据库，没必要使用synchronized来保护什么数据。
二是，可能会极大地降低性能。使用Spring框架时，默认情况下Controller、Service、Repository是单例的，加上synchronized会导致整个程序几乎就只能支持单线程，造成极大的性能问题。

即使我们确实有一些共享资源需要保护，也要尽可能降低锁的粒度，仅对必要的代码块甚至是需要保护的资源本身加锁。

比如，在业务代码中，有一个ArrayList因为会被多个线程操作而需要保护，又有一段比较耗时的操作（代码中的slow方法）不涉及线程安全问题，应该如何加锁呢？

错误的做法是，给整段业务逻辑加锁，把slow方法和操作ArrayList的代码同时纳入synchronized代码块；更合适的做法是，把加锁的粒度降到最低，只在操作ArrayList的时候给这个ArrayList加锁。

private List<Integer> data = new ArrayList<>();
    
    //不涉及共享资源的慢方法
    private void slow() {
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
    }
    
    //错误的加锁方法
    @GetMapping("wrong")
    public int wrong() {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel().forEach(i -> {
            //加锁粒度太粗了
            synchronized (this) {
                slow();
                data.add(i);
            }
        });
        log.info("took:{}", System.currentTimeMillis() - begin);
        return data.size();
    }
    
    //正确的加锁方法
    @GetMapping("right")
    public int right() {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel().forEach(i -> {
            slow();
            //只对List加锁
            synchronized (data) {
                data.add(i);
            }
        });
        log.info("took:{}", System.currentTimeMillis() - begin);
        return data.size();
    }

执行这段代码，同样是1000次业务操作，正确加锁的版本耗时1.4秒，而对整个业务逻辑加锁的话耗时11秒。

如果精细化考虑了锁应用范围后，性能还无法满足需求的话，我们就要考虑另一个维度的粒度问题了，即：区分读写场景以及资源的访问冲突，考虑使用悲观方式的锁还是乐观方式的锁。

一般业务代码中，很少需要进一步考虑这两种更细粒度的锁，所以我只和你分享几个大概的结论，你可以根据自己的需求来考虑是否有必要进一步优化：

对于读写比例差异明显的场景，考虑使用ReentrantReadWriteLock细化区分读写锁，来提高性能。
如果你的JDK版本高于1.8、共享资源的冲突概率也没那么大的话，考虑使用StampedLock的乐观读的特性，进一步提高性能。
JDK里ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock都提供了公平锁的版本，在没有明确需求的情况下不要轻易开启公平锁特性，在任务很轻的情况下开启公平锁可能会让性能下降上百倍。

多把锁要小心死锁问题

刚才我们聊到锁的粒度够用就好，这就意味着我们的程序逻辑中有时会存在一些细粒度的锁。但一个业务逻辑如果涉及多把锁，容易产生死锁问题。

之前我遇到过这样一个案例：下单操作需要锁定订单中多个商品的库存，拿到所有商品的锁之后进行下单扣减库存操作，全部操作完成之后释放所有的锁。代码上线后发现，下单失败概率很高，失败后需要用户重新下单，极大影响了用户体验，还影响到了销量。

经排查发现是死锁引起的问题，背后原因是扣减库存的顺序不同，导致并发的情况下多个线程可能相互持有部分商品的锁，又等待其他线程释放另一部分商品的锁，于是出现了死锁问题。

接下来，我们剖析一下核心的业务代码。

首先，定义一个商品类型，包含商品名、库存剩余和商品的库存锁三个属性，每一种商品默认库存1000个；然后，初始化10个这样的商品对象来模拟商品清单：

@Data
    @RequiredArgsConstructor
    static class Item {
        final String name; //商品名
        int remaining = 1000; //库存剩余
        @ToString.Exclude //ToString不包含这个字段 
        ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    }

随后，写一个方法模拟在购物车进行商品选购，每次从商品清单（items字段）中随机选购三个商品（为了逻辑简单，我们不考虑每次选购多个同类商品的逻辑，购物车中不体现商品数量）：

private List<Item> createCart() {
        return IntStream.rangeClosed(1, 3)
                .mapToObj(i -> "item" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(items.size()))
                .map(name -> items.get(name)).collect(Collectors.toList());
    }

下单代码如下：先声明一个List来保存所有获得的锁，然后遍历购物车中的商品依次尝试获得商品的锁，最长等待10秒，获得全部锁之后再扣减库存；如果有无法获得锁的情况则解锁之前获得的所有锁，返回false下单失败。

private boolean createOrder(List<Item> order) {
        //存放所有获得的锁
        List<ReentrantLock> locks = new ArrayList<>();
    
        for (Item item : order) {
            try {
                //获得锁10秒超时
                if (item.lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                    locks.add(item.lock);
                } else {
                    locks.forEach(ReentrantLock::unlock);
                    return false;
                }
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        //锁全部拿到之后执行扣减库存业务逻辑
        try {
            order.forEach(item -> item.remaining--);
        } finally {
            locks.forEach(ReentrantLock::unlock);
        }
        return true;
    }

我们写一段代码测试这个下单操作。模拟在多线程情况下进行100次创建购物车和下单操作，最后通过日志输出成功的下单次数、总剩余的商品个数、100次下单耗时，以及下单完成后的商品库存明细：

@GetMapping("wrong")
    public long wrong() {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        //并发进行100次下单操作，统计成功次数
        long success = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel()
                .mapToObj(i -> {
                    List<Item> cart = createCart();
                    return createOrder(cart);
                })
                .filter(result -> result)
                .count();
        log.info("success:{} totalRemaining:{} took:{}ms items:{}",
                success,
                items.entrySet().stream().map(item -> item.getValue().remaining).reduce(0, Integer::sum),
                System.currentTimeMillis() - begin, items);
        return success;
    }

运行程序，输出如下日志：

可以看到，100次下单操作成功了65次，10种商品总计10000件，库存总计为9805，消耗了195件符合预期（65次下单成功，每次下单包含三件商品），总耗时50秒。

为什么会这样呢？

使用JDK自带的VisualVM工具来跟踪一下，重新执行方法后不久就可以看到，线程Tab中提示了死锁问题，根据提示点击右侧线程Dump按钮进行线程抓取操作：

查看抓取出的线程栈，在页面中部可以看到如下日志：

显然，是出现了死锁，线程4在等待的一个锁被线程3持有，线程3在等待的另一把锁被线程4持有。

那为什么会有死锁问题呢？

我们仔细回忆一下购物车添加商品的逻辑，随机添加了三种商品，假设一个购物车中的商品是item1和item2，另一个购物车中的商品是item2和item1，一个线程先获取到了item1的锁，同时另一个线程获取到了item2的锁，然后两个线程接下来要分别获取item2和item1的锁，这个时候锁已经被对方获取了，只能相互等待一直到10秒超时。

其实，避免死锁的方案很简单，为购物车中的商品排一下序，让所有的线程一定是先获取item1的锁然后获取item2的锁，就不会有问题了。所以，我只需要修改一行代码，对createCart获得的购物车按照商品名进行排序即可：

@GetMapping("right")
    public long right() {
        ...
    .    
        long success = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel()
                .mapToObj(i -> {
                    List<Item> cart = createCart().stream()
                            .sorted(Comparator.comparing(Item::getName))
                            .collect(Collectors.toList());
                    return createOrder(cart);
                })
                .filter(result -> result)
                .count();
        ...
        return success;
    }

测试一下right方法，不管执行多少次都是100次成功下单，而且性能相当高，达到了3000以上的TPS：

这个案例中，虽然产生了死锁问题，但因为尝试获取锁的操作并不是无限阻塞的，所以没有造成永久死锁，之后的改进就是避免循环等待，通过对购物车的商品进行排序来实现有顺序的加锁，避免循环等待。

重点回顾

我们一起总结回顾下，使用锁来解决多线程情况下线程安全问题的坑吧。

第一，使用synchronized加锁虽然简单，但我们首先要弄清楚共享资源是类还是实例级别的、会被哪些线程操作，synchronized关联的锁对象或方法又是什么范围的。

第二，加锁尽可能要考虑粒度和场景，锁保护的代码意味着无法进行多线程操作。对于Web类型的天然多线程项目，对方法进行大范围加锁会显著降级并发能力，要考虑尽可能地只为必要的代码块加锁，降低锁的粒度；而对于要求超高性能的业务，还要细化考虑锁的读写场景，以及悲观优先还是乐观优先，尽可能针对明确场景精细化加锁方案，可以在适当的场景下考虑使用ReentrantReadWriteLock、StampedLock等高级的锁工具类。

第三，业务逻辑中有多把锁时要考虑死锁问题，通常的规避方案是，避免无限等待和循环等待。

此外，如果业务逻辑中锁的实现比较复杂的话，要仔细看看加锁和释放是否配对，是否有遗漏释放或重复释放的可能性；并且对于分布式锁要考虑锁自动超时释放了，而业务逻辑却还在进行的情况下，如果别的线线程或进程拿到了相同的锁，可能会导致重复执行。

为演示方便，今天的案例是在Controller的逻辑中开新的线程或使用线程池进行并发模拟，我们当然可以意识到哪些对象是并发操作的。但对于Web应用程序的天然多线程场景，你可能更容易忽略这点，并且也可能因为误用锁降低应用整体的吞吐量。如果你的业务代码涉及复杂的锁操作，强烈建议Mock相关外部接口或数据库操作后对应用代码进行压测，通过压测排除锁误用带来的性能问题和死锁问题。

今天用到的代码，我都放在了GitHub上，你可以点击这个链接查看。

思考与讨论

本文开头的例子里，变量a、b都使用了volatile关键字，你知道原因吗？我之前遇到过这样一个坑：我们开启了一个线程无限循环来跑一些任务，有一个bool类型的变量来控制循环的退出，默认为true代表执行，一段时间后主线程将这个变量设置为了false。如果这个变量不是volatile修饰的，子线程可以退出吗？你能否解释其中的原因呢？
文末我们又提了两个坑，一是加锁和释放没有配对的问题，二是锁自动释放导致的重复逻辑执行的问题。你有什么方法来发现和解决这两种问题吗？

在使用锁的过程中，你还遇到过其他坑吗？我是朱晔，欢迎在评论区与我留言分享你的想法，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友或同事，一起交流。