深入理解 JVM锁 与 分布式锁

Posted 2021-02-20 cb1186512739

锁用来解决什么问题呢？

在我们编写的应用程序或者高并发程序中，不知道大家有没有想过一个问题，就是我们为什么需要引入锁？锁为我们解决了什么问题呢？

在很多业务场景下，我们编写的应用程序中会存在很多的 资源竞争 的问题。而我们在高并发程序中，引入锁，就是为了解决这些资源竞争的问题。

电商超卖问题

这里，我们可以列举一个简单的业务场景。比如，在电子商务（商城）的业务场景中，提交订单购买商品时，首先需要查询相应商品的库存是否足够，只有在商品库存数量足够的前提下，才能让用户成功的下单。下单时，我们需要在库存数量中减去用户下单的商品数量，并将库存操作的结果数据更新到数据库中。整个流程我们可以简化成下图所示。

这里，我也给出相应的代码片段吧。我们可以使用下面的代码片段来表示用户的下单操作，我这里将商品的库存信息保存在了Redis中。

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if(stock > 0){
        stock -= 1;
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
        logger.debug("库存扣减成功，当前库存为：{}", stock);
    }else{
        logger.debug("库存不足，扣减库存失败");
        throw new OrderException("库存不足，扣减库存失败");
    }
    return "success";
}

View Code

注意：上述代码片段比较简单，只是为了方便大家理解，真正项目中的代码就不能这么写了。

上述的代码看似是没啥问题的，但是我们不能只从代码表面上来观察代码的执行顺序。这是因为在JVM中代码的执行顺序未必是按照我们书写代码的顺序执行的。即使在JVM中代码是按照我们书写的顺序执行，那我们对外提供的接口一旦暴露出去，就会有成千上万的客户端来访问我们的接口。所以说，我们暴露出去的接口是会被并发访问的。

试问，上面的代码在高并发环境下是线程安全的吗？答案肯定不是线程安全的，因为上述扣减库存的操作会出现并行执行的情况。

我们可以使用Apache JMeter来对上述接口进行测试，这里，我使用Apache JMeter对上述接口进行测试。

 

在Jmeter中，我将线程的并发度设置为3，接下来的配置如下所示。

 

 以HTTP GET请求的方式来并发访问提交订单的接口。此时，运行JMeter来访问接口，命令行会打印出下面的日志信息。

这里，我们明明请求了3次，也就是说，提交了3笔订单，为什么扣减后的库存都是一样的呢？这种现象在电商领域有一个专业的名词叫做  “超卖” 。

如果一个大型的高并发电商系统，比如淘宝、天猫、京东等，出现了超卖现象，那损失就无法估量了！架构设计和开发电商系统的人员估计就要通通下岗了。所以，作为技术人员，我们一定要严谨的对待技术，严格做好系统的每一个技术环节。

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JVM中提供的锁

JVM中提供的synchronized和Lock锁，相信大家并不陌生了，很多小伙伴都会使用这些锁，也能使用这些锁来实现一些简单的线程互斥功能。

那么，作为立志要成为架构师的你，是否了解过JVM锁的底层原理呢？

JVM锁原理

说到JVM锁的原理，我们就不得不限说说Java中的对象头了。

Java中的对象头 

每个Java对象都有对象头。如果是?数组类型，则?2个字宽来存储对象头，如果是数组，则会?3个字宽来存储对象头。在32位处理器中，?个字宽是32位；在64位虚拟机中，?个字宽是64位。 

 Mark Work的格式如下所示。

 可以看到:

当对象状态为偏向锁时， Mark Word 存储的是偏向的线程ID；

当状态为轻量级锁时， Mark Word 存储的是指向线程栈中 Lock Record 的指针；

当状态为重量级锁时， Mark Word 为指向堆中的monitor对象的指针 。

                                                          有关Java对象头的知识，参考《深入浅出Java多线程》。 

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JVM锁原理

简单点来说，JVM中锁的原理如下。

在Java对象的对象头上，有一个锁的标记，比如，第一个线程执行程序时，检查Java对象头中的锁标记，发现Java对象头中的锁标记为未加锁状态，于是为Java对象进行了加锁操作，

将对象头中的锁标记设置为锁定状态。第二个线程执行同样的程序时，也会检查Java对象头中的锁标记，此时会发现Java对象头中的锁标记的状态为锁定状态。于是，第二个线程会进入相应的阻塞队列中进行等待。

这里有一个关键点就是Java对象头中的锁标记如何实现。

JVM锁的短板

JVM中提供的synchronized和Lock锁都是JVM级别的，大家都知道，当运行一个Java程序时，会启动一个JVM进程来运行我们的应用程序。synchronized和Lock在JVM级别有效，也就是说，

synchronized和Lock在同一Java进程内有效。如果我们开发的应用程序是分布式的，那么只是使用synchronized和Lock来解决分布式场景下的高并发问题，就会显得有点力不从心了。

synchronized和Lock支持JVM同一进程内部的线程互斥

synchronized和Lock在JVM级别能够保证高并发程序的互斥，我们可以使用下图来表示。

 

但是，当我们将应用程序部署成分布式架构，或者将应用程序在不同的JVM进程中运行时，synchronized和Lock就不能保证分布式架构和多JVM进程下应用程序的互斥性了。

synchronized和Lock不能实现多JVM进程之间的线程互斥

分布式架构和多JVM进程的本质都是将应用程序部署在不同的JVM实例中，也就是说，其本质还是多JVM进程。

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分布式锁

我们在实现分布式锁时，可以参照JVM锁实现的思想，JVM锁在为对象加锁时，通过改变Java对象的对象头中的锁的标志位来实现，也就是说，所有的线程都会访问这个Java对象的对象头中的锁标志位。

 

 我们同样以这种思想来实现分布式锁，当我们将应用程序进行拆分并部署成分布式架构时，所有应用程序中的线程访问共享变量时，

 都到同一个地方去检查当前程序的临界区是否进行了加锁操作，而是否进行了加锁操作，我们在统一的地方使用相应的状态来进行标记。

 

可以看到，在分布式锁的实现思想上，与JVM锁相差不大。而在实现分布式锁中，保存加锁状态的服务可以使用MySQL、Redis和Zookeeper实现。

但是，在互联网高并发环境中， 使用Redis实现分布式锁的方案是使用的最多的。 接下来，我们就使用Redis来深入解密分布式锁的架构设计。