多线程在日常开发中能起到性能优化的作用,但是一旦没用好就会造成线程不安全,本文就来讲讲如何保证线程安全
锁
线程安全
当一个线程访问数据的时候,其他的线程不能对其进行访问,直到该线程访问完毕。简单来讲就是在同一时刻,对同一个数据操作的线程只有一个。而线程不安全,则是在同一时刻可以有多个线程对该数据进行访问,从而得不到预期的结果
即线程内操作了一个线程外的非线程安全变量,这个时候一定要考虑线程安全和同步
锁的作用
锁
作为一种非强制的机制,被用来保证线程安全。每一个线程在访问数据或者资源前,要先获取(Acquire
)锁,并在访问结束之后释放(Release
)锁。如果锁已经被占用,其它试图获取锁的线程会等待,直到锁重新可用
注:不要将过多的其他操作代码放到锁里面,否则一个线程执行的时候另一个线程就一直在等待,就无法发挥多线程的作用了
锁的分类
在iOS中锁的基本种类只有两种:互斥锁
、自旋锁
,其他的比如条件锁、递归锁、信号量
都是上层的封装和实现
互斥锁
互斥锁
(Mutual exclusion,缩写Mutex
)防止两条线程同时对同一公共资源(比如全局变量)进行读写的机制。当获取锁操作失败时,线程会进入睡眠,等待锁释放时被唤醒
互斥锁
又分为:
递归锁
:可重入锁,同一个线程在锁释放前可再次获取锁,即可以递归调用非递归锁
:不可重入,必须等锁释放后才能再次获取锁
自旋锁
自旋锁
:线程反复检查锁变量是否可⽤。由于线程在这⼀过程中保持执⾏, 因此是⼀种忙等待
。⼀旦获取了⾃旋锁,线程会⼀直保持该锁,直⾄显式释 放⾃旋锁
⾃旋锁
避免了进程上下⽂的调度开销,因此对于线程只会阻塞很短时间的场合是有效的
互斥锁和自旋锁的区别
互斥锁
在线程获取锁但没有获取到时,线程会进入休眠状态,等锁被释放时线程会被唤醒自旋锁
的线程则会一直处于等待状态(忙等待)不会进入休眠——因此效率高
自旋锁
OSSpinLock
自从OSSpinLock
出现了安全问题之后就废弃了。自旋锁之所以不安全,是因为自旋锁由于获取锁时,线程会一直处于忙等待状态,造成了任务的优先级反转
而OSSpinLock
忙等的机制就可能造成高优先级一直running等待
,占用CPU时间片;而低优先级任务无法抢占时间片,变成迟迟完不成,不释放锁的情况
atomic
atomic原理
在iOS探索 KVC原理及自定义中有提到自动生成的setter方法会根据修饰符不同调用不同方法,最后统一调用reallySetProperty
方法,其中就有一段关于atomic修饰词的代码
static inline void reallySetProperty(id self, SEL _cmd, id newValue, ptrdiff_t offset, bool atomic, bool copy, bool mutableCopy)
{
if (offset == 0) {
object_setClass(self, newValue);
return;
}
id oldValue;
id *slot = (id*) ((char*)self + offset);
if (copy) {
newValue = [newValue copyWithZone:nil];
} else if (mutableCopy) {
newValue = [newValue mutableCopyWithZone:nil];
} else {
if (*slot == newValue) return;
newValue = objc_retain(newValue);
}
if (!atomic) {
oldValue = *slot;
*slot = newValue;
} else {
spinlock_t& slotlock = PropertyLocks[slot];
slotlock.lock();
oldValue = *slot;
*slot = newValue;
slotlock.unlock();
}
objc_release(oldValue);
}
比对一下atomic
的逻辑分支:
原子性修饰的属性进行了spinlock
加锁处理
非原子性的属性除了没加锁,其他逻辑与atomic
一般无二
等等,前面不是刚说OSSpinLock
因为安全问题被废弃了吗,但是苹果源码怎么还在使用呢?其实点进去就会发现用os_unfair_lock
替代了OSSpinLock
(iOS10之后替换)
using spinlock_t = mutex_tt<LOCKDEBUG>;
class mutex_tt : nocopy_t {
os_unfair_lock mLock;
...
}
同时为了哈希不冲突,还使用加盐操作
进行加锁
getter
方法亦是如此:atomic修饰的属性进行加锁处理
id objc_getProperty(id self, SEL _cmd, ptrdiff_t offset, BOOL atomic) {
if (offset == 0) {
return object_getClass(self);
}
// Retain release world
id *slot = (id*) ((char*)self + offset);
if (!atomic) return *slot;
// Atomic retain release world
spinlock_t& slotlock = PropertyLocks[slot];
slotlock.lock();
id value = objc_retain(*slot);
slotlock.unlock();
// for performance, we (safely) issue the autorelease OUTSIDE of the spinlock.
return objc_autoreleaseReturnValue(value);
}
atomic修饰的属性绝对安全吗?
atomic
只能保证setter、getter方法的线程安全,并不能保证数据安全
//
#import "ViewController.h"
#import "os/lock.h"
@interface ViewController ()
@property (atomic, assign) NSInteger index;
@end
@implementation ViewController
- (void)viewDidLoad {
[super viewDidLoad];
self.index = 0;
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
self.index = self.index + 1;
NSLog(@"%d--%ld", i , (long)self.index);
}
});
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
self.index = self.index + 1;
NSLog(@"%d--%ld", i, (long)self.index);
}
});
//[self ticketTest];
// Do any additional setup after loading the view.
}
如上图所示,被atomic
修饰的index变量
分别在两次并发异步for循环10000
次后输出的结果并不等于20000
。由此可以得出结论:
atomic
保证变量在取值和赋值时的线程安全- 但不能保证
self.index+1
也是安全的 - 如果改成
self.index=i
是能保证setter方法的线程安全的
读写锁
读写锁
实际是一种特殊的自旋锁
,它把对共享资源的访问者划分成读者和写者,读者只对共享资源进行读访问,写者则需要对共享资源进行写操作。这种锁相对于自旋锁
而言,能提高并发性,因为在多处理器系统中,它允许同时有多个读者来访问共享资源,最大可能的读者数为实际的CPU
数
- 写者是排他性的,⼀个读写锁同时只能有⼀个写者或多个读者(与CPU数相关),但不能同时既有读者⼜有写者。在读写锁保持期间也是抢占失效的
- 如果读写锁当前没有读者,也没有写者,那么写者可以⽴刻获得读写锁,否则它必须⾃旋在那⾥,直到没有任何写者或读者。如果读写锁没有写者,那么读者可以⽴即获得该读写锁,否则读者必须⾃旋在那⾥,直到写者释放该读写锁
// 导入头文件
#import <pthread.h>
// 全局声明读写锁
pthread_rwlock_t lock;
// 初始化读写锁
pthread_rwlock_init(&lock, NULL);
// 读操作-加锁
pthread_rwlock_rdlock(&lock);
// 读操作-尝试加锁
pthread_rwlock_tryrdlock(&lock);
// 写操作-加锁
pthread_rwlock_wrlock(&lock);
// 写操作-尝试加锁
pthread_rwlock_trywrlock(&lock);
// 解锁
pthread_rwlock_unlock(&lock);
// 释放锁
pthread_rwlock_destroy(&lock);
平时很少会直接使用读写锁pthread_rwlock_t
,更多的是采用其他方式,例如使用栅栏函数完成读写锁的需求
互斥锁
pthread_mutex
pthread_mutex
就是互斥锁
本身——当锁被占用,而其他线程申请锁时,不是使用忙等,而是阻塞线程并睡眠
使用如下:
// 导入头文件
#import <pthread.h>
// 全局声明互斥锁
pthread_mutex_t _lock;
// 初始化互斥锁
pthread_mutex_init(&_lock, NULL);
// 加锁
pthread_mutex_lock(&_lock);
// 这里做需要线程安全操作
// ...
// 解锁
pthread_mutex_unlock(&_lock);
// 释放锁
pthread_mutex_destroy(&_lock);
YYKit的YYMemoryCach有使用到pthread_mutex
@synchronized
@synchronized
可能是日常开发中用的比较多的一种互斥锁,因为它的使用比较简单,但并不是在任意场景下都能使用@synchronized
,且它的性能较低
@synchronized (obj) {}
接下来就通过源码探索来看一下@synchronized
在使用中的注意事项
- 通过汇编能发现
@synchronized
就是实现了objc_sync_enter
和objc_sync_exit
两个方法 - 通过符号断点能知道这两个方法都是在
objc源码
中的 - 通过clang也能得到一些信息:
int main(int argc, char * argv[]) {
NSString * appDelegateClassName;
/* @autoreleasepool */ { __AtAutoreleasePool __autoreleasepool;
appDelegateClassName = NSStringFromClass(((Class (*)(id, SEL))(void *)objc_msgSend)((id)objc_getClass("AppDelegate"), sel_registerName("class")));
{
id _rethrow = 0;
id _sync_obj = (id)appDelegateClassName;
objc_sync_enter(_sync_obj);
try {
struct _SYNC_EXIT {
_SYNC_EXIT(id arg) : sync_exit(arg) {}
~_SYNC_EXIT() {
objc_sync_exit(sync_exit);
}
id sync_exit;
}
_sync_exit(_sync_obj);
}
catch (id e) {_rethrow = e;}
{
struct _FIN { _FIN(id reth) : rethrow(reth) {}
~_FIN() { if (rethrow) objc_exception_throw(rethrow); }
id rethrow;
}_fin_force_rethow(_rethrow);
}
}
}
return UIApplicationMain(argc, argv, __null, appDelegateClassName);
}
源码分析
在objc源码中找到objc_sync_enter
和objc_sync_exit
// Begin synchronizing on 'obj'.
// Allocates recursive mutex associated with 'obj' if needed.
// Returns OBJC_SYNC_SUCCESS once lock is acquired.
int objc_sync_enter(id obj)
{
int result = OBJC_SYNC_SUCCESS;
if (obj) {
SyncData* data = id2data(obj, ACQUIRE);
assert(data);
data->mutex.lock();
} else {
// @synchronized(nil) does nothing
if (DebugNilSync) {
_objc_inform("NIL SYNC DEBUG: @synchronized(nil); set a breakpoint on objc_sync_nil to debug");
}
objc_sync_nil();
}
return result;
}
// End synchronizing on 'obj'.
// Returns OBJC_SYNC_SUCCESS or OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR
int objc_sync_exit(id obj)
{
int result = OBJC_SYNC_SUCCESS;
if (obj) {
SyncData* data = id2data(obj, RELEASE);
if (!data) {
result = OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR;
} else {
bool okay = data->mutex.tryUnlock();
if (!okay) {
result = OBJC_SYNC_NOT_OWNING_THREAD_ERROR;
}
}
} else {
// @synchronized(nil) does nothing
}
return result;
}
- 首先从它的注释中
recursive mutex
可以得出@synchronized是递归锁
- 如果锁的对象obj不存在时分别会走
objc_sync_nil()
和不做任何操作
(源码分析可以先解决简单的逻辑分支)
BREAKPOINT_FUNCTION(
void objc_sync_nil(void)
);
这也是@synchronized
作为递归锁但能防止死锁的原因所在:在不断递归的过程中如果对象不存在了就会停止递归从而防止死锁
正常情况下(obj存在)会通过id2data
方法生成一个SyncData
对象
nextData
指的是链表中下一个SyncDataobject
指的是当前加锁的对象threadCount
表示使用该对象进行加锁的线程数mutex
即对象所关联的锁
typedef struct alignas(CacheLineSize) SyncData {
struct SyncData* nextData;
DisguisedPtr<objc_object> object;
int32_t threadCount; // number of THREADS using this block
recursive_mutex_t mutex;
} SyncData;
准备SyncData
static SyncData* id2data(id object, enum usage why)
{
spinlock_t *lockp = &LOCK_FOR_OBJ(object);
SyncData **listp = &LIST_FOR_OBJ(object);
SyncData* result = NULL;
...
}
id2data
先将返回对象SyncData类型的result
准备好,后续进行数据填充
#define LOCK_FOR_OBJ(obj) sDataLists[obj].lock
#define LIST_FOR_OBJ(obj) sDataLists[obj].data
static StripedMap<SyncList> sDataLists;
struct SyncList {
SyncData *data;
spinlock_t lock;
constexpr SyncList() : data(nil), lock(fork_unsafe_lock) { }
};
其中通过两个宏定义去取得SyncList
中的data
和lock——static StripedMap<SyncList> sDataLists
可以理解成 NSArray<id> list
既然@synchronized
能在任意地方(VC、View、Model等)使用,那么底层必然维护着一张全局的表(类似于weak表)。而从SyncList
和SyncData
的结构可以证实系统确实在底层维护着一张哈希表,里面存储着SyncList
结构的数据。SyncList
和SyncData
的关系如下图所示:
使用快速缓存
static SyncData* id2data(id object, enum usage why)
{
...
#if SUPPORT_DIRECT_THREAD_KEYS
// Check per-thread single-entry fast cache for matching object
// 检查每线程单项快速缓存中是否有匹配的对象
bool fastCacheOccupied = NO;
SyncData *data = (SyncData *)tls_get_direct(SYNC_DATA_DIRECT_KEY);
if (data) {
fastCacheOccupied = YES;
if (data->object == object) {
// Found a match in fast cache.
uintptr_t lockCount;
result = data;
lockCount = (uintptr_t)tls_get_direct(SYNC_COUNT_DIRECT_KEY);
if (result->threadCount <= 0 || lockCount <= 0) {
_objc_fatal("id2data fastcache is buggy");
}
switch(why) {
case ACQUIRE: {
lockCount++;
tls_set_direct(SYNC_COUNT_DIRECT_KEY, (void*)lockCount);
break;
}
case RELEASE:
lockCount--;
tls_set_direct(SYNC_COUNT_DIRECT_KEY, (void*)lockCount);
if (lockCount == 0) {
// remove from fast cache
tls_set_direct(SYNC_DATA_DIRECT_KEY, NULL);
// atomic because may collide with concurrent ACQUIRE
OSAtomicDecrement32Barrier(&result->threadCount);
}
break;
case CHECK:
// do nothing
break;
}
return result;
}
}
#endif
...
}
这里有个重要的知识点——TLS
:TLS
全称为Thread Local Storage
,在iOS中每个线程都拥有自己的TLS
,负责保存本线程的一些变量, 且TLS
无需锁保护
快速缓存
的含义为:定义两个变量SYNC_DATA_DIRECT_KEY/SYNC_COUNT_DIRECT_KEY
,与tsl_get_direct/tls_set_direct
配合可以从线程局部缓存中快速取得SyncCacheItem.data
和SyncCacheItem.lockCount
如果在缓存中找到当前对象,就拿出当前被锁的次数lockCount
,再根据传入参数类型(获取、释放、查看)对lockCount
分别进行操作
- 获取资源
ACQUIRE
:lockCount++
并根据key值存入被锁次数 - 释放资源
RELEASE
:lockCount++
并根据key值存入被锁次数。如果次数变为0,此时锁也不复存在,需要从快速缓存移除并清空线程数threadCount
- 查看资源
check
:不操作
lockCount表示被锁的次数,意味着能多次进入,从侧面表现出了递归性
获取该线程下的SyncCache
这个逻辑分支是找不到确切的线程标记只能进行所有的缓存遍历
static SyncData* id2data(id object, enum usage why)
{
...
SyncCache *cache = fetch_cache(NO);
if (cache) {
unsigned int i;
for (i = 0; i < cache->used; i++) {
SyncCacheItem *item = &cache->list[i];
if (item->data->object != object) continue;
// Found a match.
result = item->data;
if (result->threadCount <= 0 || item->lockCount <= 0) {
_objc_fatal("id2data cache is buggy");
}
switch(why) {
case ACQUIRE:
item->lockCount++;
break;
case RELEASE:
item->lockCount--;
if (item->lockCount == 0) {
// remove from per-thread cache
cache->list[i] = cache->list[--cache->used];
// atomic because may collide with concurrent ACQUIRE
OSAtomicDecrement32Barrier(&result->threadCount);
}
break;
case CHECK:
// do nothing
break;
}
return result;
}
}
...
}
这里介绍一下SyncCache
和SyncCacheItem
typedef struct {
SyncData *data; //该缓存条目对应的SyncData
unsigned int lockCount; //该对象在该线程中被加锁的次数
} SyncCacheItem;
typedef struct SyncCache {
unsigned int allocated; //该缓存此时对应的缓存大小
unsigned int used; //该缓存此时对应的已使用缓存大小
SyncCacheItem list[0]; //SyncCacheItem数组
} SyncCache;
SyncCacheItem
用来记录某个SyncData
在某个线程中被加锁的记录,一个SyncData
可以被多个SyncCacheItem
持有SyncCache
用来记录某个线程中所有SyncCacheItem
,并且记录了缓存大小以及已使用缓存大小
全局哈希表查找
快速、慢速流程都没找到缓存就会来到这步——在系统保存的哈希表进行链式查找
static SyncData* id2data(id object, enum usage why)
{
...
lockp->lock();
{
SyncData* p;
SyncData* firstUnused = NULL;
for (p = *listp; p != NULL; p = p->nextData) {
if ( p->object == object ) {
result = p;
// atomic because may collide with concurrent RELEASE
OSAtomicIncrement32Barrier(&result->threadCount);
goto done;
}
if ( (firstUnused == NULL) && (p->threadCount == 0) )
firstUnused = p;
}
// no SyncData currently associated with object
if ( (why == RELEASE) || (why == CHECK) )
goto done;
// an unused one was found, use it
if ( firstUnused != NULL ) {
result = firstUnused;
result->object = (objc_object *)object;
result->threadCount = 1;
goto done;
}
}
...
}
lockp->lock()
并不是在底层对锁进行了封装,而是在查找过程前后进行了加锁操作for循环
遍历链表,如果有符合的就goto done
- 寻找链表中未使用的
SyncData
并作标记 - 如果是
RELEASE
或CHECK
直接goto done
- 如果第二步中有发现第一次使用的的对象就将
threadCount
标记为1且goto done
生成新数据并写入缓存
static SyncData* id2data(id object, enum usage why)
{
...
posix_memalign((void **)&result, alignof(SyncData), sizeof(SyncData));
result->object = (objc_object *)object;
result->threadCount = 1;
new (&result->mutex) recursive_mutex_t(fork_unsafe_lock);
result->nextData = *listp;
*listp = result;
done:
lockp->unlock();
if (result) {
// Only new ACQUIRE should get here.
// All RELEASE and CHECK and recursive ACQUIRE are
// handled by the per-thread caches above.
if (why == RELEASE) {
// Probably some thread is incorrectly exiting
// while the object is held by another thread.
return nil;
}
if (why != ACQUIRE) _objc_fatal("id2data is buggy");
if (result->object != object) _objc_fatal("id2data is buggy");
#if SUPPORT_DIRECT_THREAD_KEYS
if (!fastCacheOccupied) {
// Save in fast thread cache
tls_set_direct(SYNC_DATA_DIRECT_KEY, result);
tls_set_direct(SYNC_COUNT_DIRECT_KEY, (void*)1);
} else
#endif
{
// Save in thread cache
if (!cache) cache = fetch_cache(YES);
cache->list[cache->used].data = result;
cache->list[cache->used].lockCount = 1;
cache->used++;
}
}
...
}
- 第三步情况均不满足(即链表不存在——对象对于全部线程来说是第一次加锁)就会创建SyncData并存在result里,方便下次进行存储
- done分析:
-
- 先将前面的lock锁解开
-
- 如果是RELEASE类型直接返回nil
-
- 对ACQUIRE类型和对象的断言判断
-
- !fastCacheOccupied分支表示支持快速缓存且快速缓存被占用了,将该SyncCacheItem数据写入快速缓存中
-
- 否则将该SyncCacheItem存入该线程对应的SyncCache中
疑难解答
- 不能使用
非OC对象
作为加锁条件——id2data
中接收参数为id类型 - 多次锁同一个对象会有什么后果吗——会从高速缓存中拿到data,所以只会锁一次对象
- 都说@synchronized性能低——是因为在底层
增删改查
消耗了大量性能 - 加锁对象不能为nil,否则加锁无效,不能保证线程安全
- (void)test {
_testArray = [NSMutableArray array];
for (int i = 0; i < 200000; i++) {
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
@synchronized (self.testArray) {
self.testArray = [NSMutableArray array];
}
});
}
}
上面代码一运行就会崩溃,原因是因为在某一瞬间testArray
释放了为nil,但哈希表中存的对象也变成了nil,导致synchronized
无效化
解决方案:
- 对
self
进行同步锁,这个似乎太臃肿了 - 使用
NSLock
NSLock
使用
NSLock
是对互斥锁
的简单封装,使用如下:
- (void)test {
self.testArray = [NSMutableArray array];
NSLock *lock = [[NSLock alloc] init];
for (int i = 0; i < 200000; i++) {
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
[lock lock];
self.testArray = [NSMutableArray array];
[lock unlock];
});
}
}
NSLock
在AFNetworking的AFURLSessionManager.m中有使用到
想要了解一下NSLock
的底层原理,但发现其是在未开源的Foundation
源码下面的,但但是Swift对Foundation却开源了,可以在swift-corelibs-foundation下载到源码来一探究竟
注意事项
使用互斥锁NSLock
异步并发调用block块,block块内部递归调用自己,问打印什么
- (void)test {
NSLock *lock = [[NSLock alloc] init];
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
static void (^block)(int);
block = ^(int value) {
NSLog(@"加锁前");
[lock lock];
NSLog(@"加锁后");
if (value > 0) {
NSLog(@"value——%d", value);
block(value - 1);
}
[lock unlock];
};
block(10);
});
}
输出结果并没有按代码表面的想法去走,而是只打印了一次value值
原因: 互斥锁在递归调用时会造成堵塞,并非死锁——这里的问题是后面的代码无法执行下去
- 第一次加完锁之后还没出锁就进行递归调用
- 第二次加锁就堵塞了线程(因为不会查询缓存)
解决方案: 使用递归锁NSRecursiveLock
替换NSLock
NSRecursiveLock
使用
NSRecursiveLock
使用和NSLock
类似,如下代码就能解决上个问题
- (void)test {
NSRecursiveLock *lock = [[NSRecursiveLock alloc] init];
dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0), ^{
static void (^block)(int);
block = ^(int value) {
[lock lock];
if (value > 0) {
NSLog(@"value——%d", value);
block(value - 1);
}
[lock unlock];
};
block(10);
});
}
NSRecursiveLock
在YYKit中YYWebImageOperation.m中有用到
注意事项
递归锁在使用时需要注意死锁问题——前后代码相互等待便会产生死锁
NSCondition
NSCondition
是一个条件锁,可能平时用的不多,但与信号量相似:线程1需要等到条件1满足才会往下走,否则就会堵塞等待,直至条件满足
同样的能在Swift源码
中找到关于NSCondition
部分
open class NSCondition: NSObject, NSLocking {
internal var mutex = _MutexPointer.allocate(capacity: 1)
internal var cond = _ConditionVariablePointer.allocate(capacity: 1)
public override init() {
pthread_mutex_init(mutex, nil)
pthread_cond_init(cond, nil)
}
deinit {
pthread_mutex_destroy(mutex)
pthread_cond_destroy(cond)
}
open func lock() {
pthread_mutex_lock(mutex)
}
open func unlock() {
pthread_mutex_unlock(mutex)
}
open func wait() {
pthread_cond_wait(cond, mutex)
}
open func wait(until limit: Date) -> Bool {
guard var timeout = timeSpecFrom(date: limit) else {
return false
}
return pthread_cond_timedwait(cond, mutex, &timeout) == 0
}
open func signal() {
pthread_cond_signal(cond)
}
open func broadcast() {
pthread_cond_broadcast(cond) // wait signal
}
open var name: String?
}
从上述精简后的代码可以得出以下几点:
NSCondition
是对mutex
和cond
的一种封装(cond
就是用于访问和操作特定类型数据的指针)wait
操作会阻塞线程,使其进入休眠状态,直至超时signal
操作是唤醒一个正在休眠等待的线程broadcast
会唤醒所有正在等待的线程
NSConditionLock
顾名思义,就是NSCondition + Lock
那么和NSCondition
的区别在于哪里呢?接下来看一下NSConditionLock
源码
open class NSConditionLock : NSObject, NSLocking {
internal var _cond = NSCondition()
internal var _value: Int
internal var _thread: _swift_CFThreadRef?
public convenience override init() {
self.init(condition: 0)
}
public init(condition: Int) {
_value = condition
}
open func lock() {
let _ = lock(before: Date.distantFuture)
}
open func unlock() {
_cond.lock()
_thread = nil
_cond.broadcast()
_cond.unlock()
}
open var condition: Int {
return _value
}
open func lock(whenCondition condition: Int) {
let _ = lock(whenCondition: condition, before: Date.distantFuture)
}
open func `try`() -> Bool {
return lock(before: Date.distantPast)
}
open func tryLock(whenCondition condition: Int) -> Bool {
return lock(whenCondition: condition, before: Date.distantPast)
}
open func unlock(withCondition condition: Int) {
_cond.lock()
_thread = nil
_value = condition
_cond.broadcast()
_cond.unlock()
}
open func lock(before limit: Date) -> Bool {
_cond.lock()
while _thread != nil {
if !_cond.wait(until: limit) {
_cond.unlock()
return false
}
}
_thread = pthread_self()
_cond.unlock()
return true
}
open func lock(whenCondition condition: Int, before limit: Date) -> Bool {
_cond.lock()
while _thread != nil || _value != condition {
if !_cond.wait(until: limit) {
_cond.unlock()
return false
}
}
_thread = pthread_self()
_cond.unlock()
return true
}
open var name: String?
}
从上述代码可以得出以下几点:
NSConditionLock
是NSCondition
加线程数的封装NSConditionLock
可以设置锁条件,而NSCondition
只是无脑的通知信号
os_unfair_lock
由于OSSpinLock
自旋锁的bug,替代方案是内部封装了os_unfair_lock
,而os_unfair_lock
在加锁时会处于休眠状态,而不是自旋锁的忙等状态
总结
OSSpinLock
不再安全,底层用os_unfair_lock
替代atomic
只能保证setter
、getter
时线程安全,所以更多的使用nonatomic
来修饰- 读写锁更多使用栅栏函数来实现
@synchronized
在底层维护了一个哈希链表进行data
的存储,使用recursive_mutex_t
进行加锁NSLock、NSRecursiveLock、NSCondition
和NSConditionLock
底层都是对pthread_mutex
的封装NSCondition
和NSConditionLock
是条件锁,当满足某一个条件时才能进行操作,和信号量dispatch_semaphore
类似- 普通场景下涉及到线程安全,可以用NSLock
- 循环调用时用
NSRecursiveLock
- 循环调用且有线程影响时,请注意死锁,如果有死锁问题请使用
@synchronized