面试题:什么是自旋锁?自旋的好处和后果是什么呢?

文章目录

  • 什么是自旋
    • 自旋和非自旋的获取锁的流程
  • 自旋锁的好处
  • AtomicLong 的实现
  • 实现一个可重入的自旋锁示例
  • 自旋的缺点
  • 适用场景


什么是自旋

“自旋”可以理解为“自我旋转”,这里的“旋转”指“循环”,比如 while 循环或者 for 循环。“自旋”就是自己在这里不停地循环,直到目标达成。而不像普通的锁那样,如果获取不到锁就进入阻塞

自旋和非自旋的获取锁的流程

图片

自旋锁,它并不会放弃 CPU 时间片,而是通过自旋等待锁的释放,也就是说,它会不停地再次地尝试获取锁,如果失败就再次尝试,直到成功为止

非自旋锁,非自旋锁和自旋锁是完全不一样的,如果它发现此时获取不到锁,它就把自己的线程切换状态,让线程休眠,然后 CPU 就可以在这段时间去做很多其他的事情,直到之前持有这把锁的线程释放了锁,于是 CPU 再把之前的线程恢复回来,让这个线程再去尝试获取这把锁。如果再次失败,就再次让线程休眠,如果成功,一样可以成功获取到同步资源的锁

非自旋锁和自旋锁最大的区别,就是如果它遇到拿不到锁的情况,它会把线程阻塞,直到被唤醒。而自旋锁会不停地尝试


自旋锁的好处

阻塞和唤醒线程都是需要高昂的开销的,如果同步代码块中的内容不复杂,那么可能转换线程带来的开销比实际业务代码执行的开销还要大
在很多场景下,可能我们的同步代码块的内容并不多,所以需要的执行时间也很短,如果我们仅仅为了这点时间就去切换线程状态,那么其实不如让线程不切换状态,而是让它自旋地尝试获取锁,等待其他线程释放锁,有时我只需要稍等一下,就可以避免上下文切换等开销,提高了效率

自旋锁的好处,那就是自旋锁用循环去不停地尝试获取锁,让线程始终处于 Runnable 状态,节省了线程状态切换带来的开销

AtomicLong 的实现

在 Java 1.5 版本及以上的并发包中,也就是 java.util.concurrent 的包中,里面的原子类基本都是自旋锁的实现

看一个 AtomicLong 的实现,里面有一个 getAndIncrement 方法,源码如下

public final long getAndIncrement() {
    return unsafe.getAndAddLong(this, valueOffset, 1L);
}

可以看到它调用了一个 unsafe.getAndAddLong,所以我们再来看这个方法

public final long getAndAddLong (Object var1,long var2, long var4){
    long var6;
    do {
        var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
    } while (!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));
 
 
    return var6;
}

在这个方法中,它用了一个 do while 循环。这里就很明显了

do {
    var6 = this.getLongVolatile(var1, var2);
} 
while (!this.compareAndSwapLong(var1, var2, var6, var6 + var4));

这里的 do-while 循环就是一个自旋操作,如果在修改过程中遇到了其他线程竞争导致没修改成功的情况,就会 while 循环里进行死循环,直到修改成功为止

实现一个可重入的自旋锁示例

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
 
/**
 * 描述:实现一个可重入的自旋锁
 */
public class ReentrantSpinLock  {
 
    private AtomicReference<Thread> owner = new AtomicReference<>();
 
    //重入次数
    private int count = 0;
 
    public void lock() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        if (t == owner.get()) {
            ++count;
            return;
        }
        //自旋获取锁
        while (!owner.compareAndSet(null, t)) {
            System.out.println("自旋了");
        }
    }
 
    public void unlock() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        //只有持有锁的线程才能解锁
        if (t == owner.get()) {
            if (count > 0) {
                --count;
            } else {
                //此处无需CAS操作,因为没有竞争,因为只有线程持有者才能解锁
                owner.set(null);
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        ReentrantSpinLock spinLock = new ReentrantSpinLock();
        Runnable runnable = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始尝试获取自旋锁");
                spinLock.lock();
                try {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获取到了自旋锁");
                    Thread.sleep(4000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    spinLock.unlock();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "释放了了自旋锁");
                }
            }
        };
        Thread thread1 = new Thread(runnable);
        Thread thread2 = new Thread(runnable);
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

这段代码的运行结果是

...
自旋了
自旋了
自旋了
自旋了
自旋了
自旋了
自旋了
自旋了
Thread-0释放了了自旋锁
Thread-1获取到了自旋锁

前面会打印出很多“自旋了”,说明自旋期间,CPU依然在不停运转

自旋的缺点

它最大的缺点就在于虽然避免了线程切换的开销,但是它在避免线程切换开销的同时也带来了新的开销,因为它需要不停得去尝试获取锁。如果这把锁一直不能被释放,那么这种尝试只是无用的尝试,会白白浪费处理器资源。也就是说,虽然一开始自旋锁的开销低于线程切换,但是随着时间的增加,这种开销也是水涨船高,后期甚至会超过线程切换的开销,得不偿失

适用场景

自旋锁适用于并发度不是特别高的场景,以及临界区比较短小的情况,这样我们可以利用避免线程切换来提高效率

可是如果临界区很大,线程一旦拿到锁,很久才会释放的话,那就不合适用自旋锁,因为自旋会一直占用 CPU 却无法拿到锁,白白消耗资源

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/187110.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

pwn:[NISACTF 2022]ReorPwn?

题目 按正常方式走&#xff0c;发现指令被反着输出

抓住机会:2024年企业生成式AI应用的未来

在 Menlo Ventures 的AI趋势研究报告中&#xff0c;对美国和欧洲的 450 多名企业高管进行了调查&#xff0c;并与另外十几位高管进行了交谈&#xff0c;以了解当今企业应用AI的状况。尽管大肆宣传&#xff0c;与其他软件类别相比&#xff0c;企业对生成式AI的投资仍然小得惊人。…

qgis添加arcgis的mapserver

左侧浏览器-ArcGIS地图服务器-右键-新建连接 Folder: / 展开-双击图层即可

Node.js入门指南(三)

目录 Node.js 模块化 介绍 模块暴露数据 导入模块 导入模块的基本流程 CommonJS 规范 包管理工具 介绍 npm cnpm yarn nvm的使用 我们上一篇文章介绍了Node.js中的http模块&#xff0c;这篇文章主要介绍Node.js的模块化&#xff0c;包管理工具以及nvm的使用。 Node…

排序算法:归并排序、快速排序、堆排序

归并排序 要将一个数组排序&#xff0c;可以先将它分成两半分别排序&#xff0c;然后再将结果合并&#xff08;归并&#xff09;起来。这里的分成的两半&#xff0c;每部分可以使用其他排序算法&#xff0c;也可以仍然使用归并排序&#xff08;递归&#xff09;。 我看《算法》…

【spring(五)】SpringMvc总结 SSM整合流程

目录 一、SpringMVC简介&#xff1a; 二、SpringMVC快速入门&#xff1a; 三、SpringMVC bean的管理&#xff1a;⭐ ①配置bean ②扫描bean 四、SpringMVC配置类&#xff1a;⭐ 五、SpringMVC 请求与响应 六、SpringMVC REST风格 七、SSM整合 异常处理&#xff1a; 八、…

【STM32】新建工程

学习来源&#xff1a;[2-2] 新建工程_哔哩哔哩_bilibili 目前STM32的开发主要有基于寄存器的开发方式、基于标准库也就是库函数的方式和基于HAL库的方式。本学习是基于库函数的方式。&#xff08;各种资料去百度云下载&#xff09; 1 建立工程文件夹 Keil中新建工程&#xf…

浅谈dll劫持免杀

文章目录 前置知识dll加载dll寻找DLL劫持-白加黑-导入加载DLL劫持-白加黑-导出编译DLL劫持-白加黑-图片分离hookdll原理win api核心代码注意事项 前置知识 基础技能 c语言基本知识win32 API 知识会在微软官网查询APIPE结构知识 原理 DLL劫持的原理主要就是windows下加载DLL…

医学检验科LIS系统源码 样本采集、检验、分析

LIS把检验、检疫、放免、细菌微生物及科研使用的各类分析仪器&#xff0c;通过计算机联网&#xff0c;实现各类仪器数据结果的实时自动接收、自动控制及综合分析&#xff1b;系统可与条码设备配套使用&#xff0c;自动生成条码&#xff0c;减少实验室信息传递中人为因素导致的误…

搭建Linux环境 云服务器指南

我们要学习Linux的相关知识&#xff0c;必须搭建Linux环境 这里有三种方式&#xff1a; 这篇文章我们介绍一下云服务器的购买 购买云服务器 我们以腾讯云为例, 其他的服务器厂商也是类似 云服务器或轻量级应用服务器都是可以的&#xff0c;我们以轻量级应用服务器为例 1.进入…

初学vue3与ts:setup与setup()下的数据写法

把setup写在script里 <template><div><div class"index-title">script setup</div><div class"title">字符串&#xff1a;</div><div class"title-sub">ref版&#xff1a;{{strRef}}</div><…

量子计算 | 解密著名量子算法Shor算法和Grover算法

专栏集锦&#xff0c;大佬们可以收藏以备不时之需 Spring Cloud实战专栏&#xff1a;https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 实战专栏&#xff1a;https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 详解专栏&#xff1a;https:/…

数字化转型如何赋能企业实现数字化增值?

随着科技的不断发展&#xff0c;数字化转型已经成为了企业营销的重要趋势。数字化转型不仅可以提高企业的运营效率&#xff0c;还可以更好地满足消费者的需求&#xff0c;提升企业的市场竞争力。 一、数字化转型可以提高企业营销的精准性 在传统的企业营销中&#xff0c;营销人…

FreeRTOS学习之路,以STM32F103C8T6为实验MCU(2-5:队列)

学习之路主要为FreeRTOS操作系统在STM32F103&#xff08;STM32F103C8T6&#xff09;上的运用&#xff0c;采用的是标准库编程的方式&#xff0c;使用的IDE为KEIL5。 注意&#xff01;&#xff01;&#xff01;本学习之路可以通过购买STM32最小系统板以及部分配件的方式进行学习…

Robust taboo search for the quadratic assignment problem-二次分配问题的鲁棒禁忌搜索

文章目录 摘要关键字结论研究背景1. Introduction 常用基础理论知识2. The quadratic assignment problem3. Taboo search3.1. Moves3.2 Taboo list3.3. Aspiration function3.4. Taboo list size4. Random problems5. Parallel taboo search 研究内容、成果7. Conclusion 潜在…

Spring AOP:什么是AOP? 为什么要用AOP?如何学习AOP?

文章目录 &#x1f386;前言1.为什么要用 AOP3.如何学习去 AOP?3.1 AOP 的组成切面&#xff08;Aspect&#xff09;连接点&#xff08;Join Point&#xff09;切点&#xff08;Pointcut&#xff09;通知&#xff08;Advice&#xff09; 3. Spring AOP 实现3.1 普通的方式实现 …

画中画视频剪辑:如何实现多画面融合,提升创作质量

在视频剪辑的过程中&#xff0c;画中画是一种常见的技巧&#xff0c;它能够将多个画面融合在一起&#xff0c;创造出一种独特的效果&#xff0c;增强视频的观赏性和表现力。这种技巧常常用于电影、电视和广告中&#xff0c;以增加视觉冲击力&#xff0c;引导注意力&#xff0c;…

系列十五、BeanDefinition

一、BeanDefinition 1.1、概述 BeanDefinition是一个接口&#xff0c;主要负责存储bean的定义信息&#xff0c;决定bean的生产方式&#xff0c;类似于说明书。后续BeanFactory就可以根据这些信息生产bean了。比如实例化&#xff1a;可以通过反射得到实例对象&#xff1b;比如&…

人工智能Keras图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别篇)

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型),本期我们使用预训练模型对图片进行识别:Keras CNN卷积神经网络模型训练 导入第三方库 from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model impor…

宝塔 Linux 面板安装一个高大上的论坛程序 —— Flarum

这个是很早搭建的版本,基于宝塔面板,比较复杂,如果想要简单的搭建方法,可以参看咕咕新写的这篇: 【好玩的 Docker 项目】10 分钟搭建一个高大上的论坛程序 购买腾讯云轻量应用服务器 待补充 登录服务器 待补充 BBR 加速脚本 BBR 加速脚本: BASH cd /usr/src &…