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一、java 内存模型
很多人将【java 内存结构】与【java 内存模型】傻傻分不表，【java 内存模型】是 Java Memory Model (JMM) 的意思。
简单的说，JMM 定义了一套在多线程读写共享数据时（成员变量、数组）时，对数据的可见性、有序性和原子性的规则和保障
1.1 原子性
前题：原子性在多线程环境经常需要考虑的问题，下面来个例子简单回顾一下
问题提出，两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增，一个做自减，各做 5000 次，结果是 0 吗？
1.2 问题分析
// java 内存模型 —— 没有保证原子性问题演示
public class T01_Juc_NoAtomic {
static int i = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t1 = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 50000; j++) {
i++;
}
});
Thread t2 = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 50000; j++) {
i--;
}
});
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(i);
}
}以上的结果可能是正数、负数、零。为什么呢？因为 Java 中对静态变量的自增，自减并不是原子操作。
例如对于 i++ 而言（i为静态变量），实际会产生如下的 JVM 字节码指令：
getstatic i // 获取静态变量 i的值
iconst_1 // 准备常量1
iadd // 加法
putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i 而对应 i-- 也是类似：
getstatic i // 获取静态变量 i的值
iconst_1 // 准备常量1
isub // 减法
putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i 而 Java 的内存模型如下，完成静态变量的自增，自减需要在主存和线程内存中进行数据交换：
如果是单线程以上 8行代码是顺序执行（不会交错）没有问题：
getstatic i // 线程1 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1 - 准备常量1
iadd // 线程1 - 自增 线程内 i=1
putstatic i // 线程1 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
getstatic i // 线程1 - 获取静态变量 i的值 线程内i=1
iconst_1 // 线程1 - 准备常量1
isub // 线程1 - 自减 线程内 i=0
putstatic i // 线程1 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=0但多线程下这 8 行代码可能交错运行 （为什么会交错？思考一下）：线程随机抢占CPU，CPU轮转调度将时间片分配给线程执行，即线程在执行过程中可能被打断
出现负数的情况：
// 假设i的初始值为0
getstatic i // 线程1 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
getstatic i // 线程2 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1 - 准备常量1
iadd // 线程1 - 自增 线程内 i=1
putstatic i // 线程1 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
iconst_1 // 线程2 - 准备常量1
isub // 线程2 - 自减 线程内 i=-1
putstatic i // 线程2 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1出现正数的情况：
// 假设i的初始值为0
getstatic i // 线程1 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
getstatic i // 线程2 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1 - 准备常量1
iadd // 线程1 - 自增 线程内 i=1
iconst_1 // 线程2 - 准备常量1
isub // 线程2 - 自减 线程内 i=-1
putstatic i // 线程2 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1
putstatic i // 线程1 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
1.3 解决方法
原子性问题可通过 synchronized (同步关键字) 解决
语法
synchronized (对象) {
要作为原子操作代码
}用 synchronized 解决并发情况下原子性问题
大白话如何理解呢：你可以把 obj 想象成一个房间，线程t1，t2 想象成两个人。
- 当线程 t1 执行到 synchronized(obj) 时就好比 t1 进入了房间，并反手锁住了门，在门内执行 count++ 代码。
- 这时候如果 t2 也运行到了 synchronized(obj) 时，它发现门被锁住了，只能在门外等候。
- 当 t1 执行完 synchronized{} 块内的代码，这时候才会解开门上的锁，从obj 房间出来。t2线程这时才可以进入 obj 房间，反锁住门，执行它的 count-- 代码。
注意：
上例中 t1 和 t2 线程必须用 synchronized 锁住同一个 obj 对象，如果 t1 锁住的是 m1 对象，t2 锁住的是 m2 对象，就好比两个人分别进入了两个不同的房间，没法起到同步的效果。
二、可见性
2.1 退不出的循环
先来看一个现象，main线程对 run 变量的修改对于 t线程不可见，导致了 t线程无法停止：
// java 内存模型 —— 可见性问题
public class T03_Juc_NotSeeOk {
static boolean run = true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t = new Thread(() -> {
while (run) {
// ...
}
});
t.start();
Thread.sleep(1000);
run = false; // 线程t 不会如预想的那样停下来
}
}为什么呢？分析一下：
1、初始状态，t线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
2、因为 t线程 要频繁从主内存读取 run的值，JIT编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中高速缓存中，减少对主存中 run 的访问，提高效率。
3、1秒之后，main 线程修改了 run 的值，并同步至主存，而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量的值，结果永远是旧值。
2.2 解决方法
volatile (易变关键字)
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存
2.3 可见性
前面例子体现的实际就是可见性，它保证的是在多个线程之间，一个线程对 volatile 变量的修改对另一个结程可见，不能保证原子性，应用场景：仅用在一个写线程，多个读线程的情况，即内存屏障 MERS 消息一致性协议。
上例从字节码理解是这样的：
getstatic run // 线程 t 获取 run true
getstatic run // 线程 t 获取 run true
getstatic run // 线程 t 获取 run true
getstatic run // 线程 t 获取 run true
putstatic run // 线程 main 修改 run 为 false，仅此一次
getstatic run // 线程 t 获取 run false比较一下前面讲线程安全举的例子：两个线程一个i++、一个 i--。volatile 不保证原子性。
// 假设i的初始值为0
getstatic i // 线程1 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
getstatic i // 线程2 - 获取静态变量 i的值 线程内i=0
iconst_1 // 线程1 - 准备常量1
iadd // 线程1 - 自增 线程内 i=1
putstatic i // 线程1 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1
iconst_1 // 线程2 - 准备常量1
isub // 线程2 - 自减 线程内 i=-1
putstatic i // 线程2 - 将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1注意：
synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性，也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是 synchronized 是属于重量级操作，性能相对更低。但 volatile 保证可见性不保证原子性。
如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符，线程t 也能正确看到对 run 变量的修改了，想一想为什么？
三、有序性
3.1 诡异的结果
// java 内存模型 —— 有序性 问题
public class T04_Juc_Orderliness {
int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r){
if (ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}I_Result 是一个对象，有一个属性 r1 用来保存结果，问：可能的结果有几种？
有同学这么分析
- 情况1：线程1先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为1
- 情况2：线程2先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1执行，还是进入 else 分支，结果为1
- 情况3：线程2执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为4（因为 num 已经执行过了）
但我告诉你，结果还可能是0，信不信吧！
这种情况下是：线程2执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为0，再切回线程2 执行 num = 2 相信很多人已经晕了
这种现象叫做指令重排，是JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现：
借助 java 并发压测工具 jcstress : https://wiki.openjdk.java.net/display/CodeTools/jcstress
Jcstress 全称 Java Concurrency Stress，是一种并发压力测试工具，可以帮助研究JVM、java类库和硬件中并发的正确性。
添加 maven 依赖：
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jcstress</groupId>
<artifactId>jcstress-core</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jcstress</groupId>
<artifactId>jcstress-samples</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>// java 内存模型 —— 有序性 问题
@JCStressTest
@Outcome(id = {"1", "4"}, expect = Expect.ACCEPTABLE, desc = "ok")
@Outcome(id = "o", expect = Expect.ACCEPTABLE_INTERESTING, desc = "!!!!")
@State
public class T04_Juc_Orderliness {
int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
@Actor
public void actor1(I_Result r){
if (ready) {
r.r1 = num + num;
} else {
r.r1 = 1;
}
}
// 线程2 执行此方法
@Actor
public void actor2(I_Result r) {
num = 2;
ready = true;
}
}
class I_Result {
public int r1;
}maven clean inatall
运行 java -jar target/jcstress.jar会输出我们感兴趣的结果，摘录其中一次结果：
可以看到，出现结果为 0 的情况有 638 次，虽然次数相对很少，但毕竟是出现了。
3.2 解决办法
volatile 修饰的变量，可以禁用指令重排
再次：maven clean install 后，进行测试，如果一次出现0的情况都没有了。如下图所示：
3.3 有序性理解
同一个线程内，JVM 会在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序，思考下面一段代码
static int i;
static int j;
// 在某个线程内执行如下赋值操作
i = ...; // 较为耗时的操作
j = ...; 可以看到，至于是先执行 i 还是先执行 j，对最终的结果不会产生影响。所以，上面代码真正执行时，既可以是
i = ...; // 较为耗时的操作
j = ...; 也可以是
j = ...;
i = ...; // 较为耗时的操作这种特性称之为【指令重排】，多线程下【指令重排】会影响正确性，例如著名 double-checked locking 模式实现单例
// java 内存模型 —— 有序性 理解
public final class T05_Juc_Singleton {
private T05_Juc_Singleton() {} // 构造方法私有
private static T05_Juc_Singleton INSTANCE = null;
public static T05_Juc_Singleton getInstance() {
// 实例没创建，才会进入内部的 synchronized 代码块
if (INSTANCE == null) {
synchronized (T05_Juc_Singleton.class) {
// 也许有其他线程已经创建实例，所以再判断一次
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new T05_Juc_Singleton();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}以上的实现特点是：
- 懒惰实例化
- 首次使用 getInstance() 才使用 synchronized 加锁，后续使用时无需加锁
但在多线程环境下，上面的代码是有问题的，因为没有考虑指令重排问题。INSTANCE = new Singleton() 对应的字节码为：
0: new #3 // class com/jvm/t12_juc/T05_Juc_Singleton
3: dup
4: invokespecial #4 // Method "<init>":()V
7: putstatic #2 // Field INSTANCE:Lcom/jvm/t12_juc/T05_Juc_Singleton;其中4 7 两步的顺序不是固定的，也许 JVM 会优化为：先将引用地址赋值给 INSTANCE 变量后，再执行构造方法，如果两个线程t1，t2 按如下时间序列执行：
时间1 t1 线程执行到 INSTANCE = new T05_Juc_Singleton();
时间2 t1 线程分配空间，为 T05_Juc_Singleton 对象生成了引用地址（0处）
时间3 t1 线程将引用地址赋值给 INSTANCE，这时 INSTANCE != null （7处）
时间4 t2 线程进入 getInstance() 方法，发现 INSTANCE != null (synchronized 块外)，直接返回 INSTANCE
时间5 t1 线程执行Singleton 的构造方法（4处）这时 t1 还未完全将构造方法执行完毕，如果在构造方法中要执行很多初始化操作，那么 t2 拿到的是将是一个未初始化完毕的单例
对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可，可以禁用指令重排，但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效。
3.4 happens - before
happens - before 规定了哪些写操作对其他线程的读操作可见，它是可见性与有序性的一套规则总结：
- 适用范围：成员变量、静态变量
- 线程解锁 m 之前对变量的写，对于接下来对 m 加锁的其它线程对该变量的读可见
static int x;
static Object m = new Object();
new Thread(() -> {
synchronized (m) {
x = 10;
}
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
synchronized (m) {
System.out.println(x);
}
}, "t2").start();
- 线程对 volatile 变量的写，对接下来其它线程对该变量的读可见
volatile static int x;
new Thread(() -> {
x = 10;
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
System.out.println(x);
}, "t2").start();
- 线程 start 前对变量的写，对该线程开始后对该变量的读可见
static int x;
x = 10;
new Thread(() -> {
System.out.println(x);
}, "t2").start();- 线程结束前对变量的写，对其它线程得知它结束后的读可见（比如其它线程调用 t1.isAlive() 或 t1.join() 等待它结束）
static int x;
Thread t1 = new Thread(() -> {
x = 10;
}, "t1");
t1.start();
t1.join();
System.out.println(x);
- 线程 t1 打断 t2（interrupt）前对变量的写，对于其他线程得知 t2 被打断后对变量的读可见（通过 t2.interrupted 或 t2.isInterrupted）
static int x;
public static void main(String[] args) {
Thread t2 = new Thread(() -> {
while (true) {
if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
System.out.println(x);
break;
}
}
}, "t2");
t2.start();
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
x = 10;
t2.interrupt();
}, "t1").start();
while (!t2.isInterrupted()) {
Thread.yield();
}
System.out.println(x);
}- 对变量默认值 （0, false, null）的写，对其它线程对该变量的读可见
- 具有传递性，如果x hb -> y 并且 y hb -> z 那么有 x hb -> z
变量都是指成员变量或静态成员变量
四、CAS 与原子类
4.1 CAS
CAS 即 Compare and Swap，它体现的一种乐观锁的思想，比如多个线程要对一个共享的整型变量执行 +1 操作
// 需要不断尝试
while (true) {
int 旧值 = 共享变量; // 比如拿到了当前值 0
int 结果 = 旧值 + 1; // 在旧值 0 的基础上增加1， 正确结果是 1
/*
这时候如果别的线程把共享变量改成了 5，本线程的正确结果 1 就作废了，这时候
compareAndSwap 返回 false, 重新尝试，直到：
compareAndSwap 返回 true, 表示我本线程做修改的同时，别的线程没有干扰
*/
if (compareAndSwap(旧值, 结果)) {
// 成功，退出循环
}
}获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发，适用于竞争不激烈、多核 CPU 的场景下。
- 因为没有使用 synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
- 但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，消耗 CPU 运行，反而效率会受影响
CAS 底层依赖于一个 Unsafe 类来直接调用操作系统底层的 CAS 指令，下面是直接使用 Unsafe 对象进行线程安全保护的一个例子
// java 内存模型 —— CAS 底层
public class T08_Juc_Cas_Unsafe {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
DataContainer dc = new DataContainer();
int count = 5;
Thread t1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < count; i++) {
dc.increase();
}
}, "input thread name");
t1.start();
t1.join();
System.out.println(dc.getData());
}
}
class DataContainer {
private volatile int data;
static final Unsafe unsafe;
static final long DATA_OFFSET;
static {
try {
// Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
unsafe = (Unsafe)theUnsafe.get(null);
} catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
throw new Error(e);
}
try {
// data 属性在 DataContainer 对象中的偏移量，用于 Unsafe 直接访问该属性
DATA_OFFSET = unsafe.objectFieldOffset(DataContainer.class.getDeclaredField("data"));
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new Error(e);
}
}
public void increase() {
int oldValue;
while (true) {
// 获取共享变量旧值，可以在这一行加入断点，修改 data 调试来加深理解
oldValue = data;
// cas 尝试修改 data 为 旧值 + 1，如果期间旧值被别的线程改了，返回 false
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue+1)) {
return;
}
}
}
public void decrease() {
int oldValue;
while (true) {
oldValue = data;
if (unsafe.compareAndSwapInt(this, DATA_OFFSET, oldValue, oldValue -1)) {
return;
}
}
}
public int getData() {
return data;
}
}4.2 乐观锁与悲观锁
- CAS 是基于乐观锁的思想：是乐观的估计，不怕别的线程来修改共享变量，就算改了也没关系，我吃亏点再重试呗。
- synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其他线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会
4.3 原子操作类
juc (java.util.concurrent) 中提供了原子操作类，可以提供线程安全的操作，例如：AtomicInteger、AtomicBoolean 等，它们底层就是采用 CAS 技术 + volatile 来实现的。
可以使用 AtomicInteger 改写之前的例子：一个线程自增、一个线程自减，通过 原子类（cas+volatile）实现原子操作
// java 内存模型 —— CAS 原子类
public class T09_Juc_Cas_Atomic {
// 创建原子整数对象
private static AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t1 = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 5000; j++) {
i.getAndIncrement(); // 获取并且自增 i++
// i.incrementAndGet(); // 自增并且获取 ++i
}
}, "t1");
Thread t2 = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 5000; j++) {
i.getAndDecrement(); // 获取并且自减 i--
}
}, "t2");
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(i);
}
}五、synchronized 优化
Java HotSpot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 MarkWord）。MarkWord 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄，当加锁时，这些信息就根据被替换为 标记位、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID 等内容。如下图所示：
5.1 轻量级锁
如果一个对象虽然有多线程访问，但多线程访问的时间是错开的（也就是没有竞争），那么可以使用轻量级锁来优化，这就好比：
- 学生（线程A）用课本占座，上了半节课，出门了（CPU 时间到），回来一看，发现课本没变，说明没有竞争，继续上他的课。
- 如果这期间有其它学生（线程B）来了，会告知（线程A）有并发访问，线程A 随即升级为重量级锁，进入重量级锁的流程。
- 而重量级锁就不是那么课本占座那么简单了，可以想象线程A 走之前，把座位用一个铁栅栏围起来。
假设有两个方法同步块，利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {
synchronized (obj) {
// 同步块 A
method2();
}
}
public static void method2() {
synchronized (obj) {
// 同步块 B
}
}每个线程的栈帧都会包含一个锁记录的结构，内部可以存储锁定对象的 MarkWord
| 线程 1 | 对象 MarkWord | 线程2 |
|---|---|---|
| 访问同步块A，把 Mark 复制到线程1 的锁记录 | 01 （无锁） | |
| CAS 修改 Mark 为线程1 锁记录地址 | 01 （无锁） | |
| 成功（加锁） | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 执行同步块A | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 访问同步块B，把 Mark 复制到线程1 的锁记录 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| CAS 修改 Mark 为线程1 锁记录地址 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 失败（发现是自己的锁） | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 锁重入 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 执行同步块B | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 同步块 B 执行完毕 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 同步块 A 执行完毕 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 成功（解锁） | 01 （无锁） | |
| 01 （无锁） | 访问同步块 A，把 Mark 复制到线程2 的锁记录 | |
| 01 （无锁） | CAS 修改 Mark 为线程2 锁记录地址 | |
| 00 （轻量锁）线程2 锁记录地址 | 成功 （加锁） |
5.2 锁膨胀
如果在尝试轻量级锁的过程中，CAS 操作无法成功，这时一种情况就是有其它线程为此对象加上轻量级锁（有竞争），这时需要进行锁膨胀，将轻量级变为重量级锁。
static Object obj = new Object();
public static void method1() {
synchronized(obj) {
// 同步块
}
}| 线程 1 | 对象 MarkWord | 线程2 |
|---|---|---|
| 访问同步块A，把 Mark 复制到线程1 的锁记录 | 01 （无锁） | |
| CAS 修改 Mark 为线程1 锁记录地址 | 01 （无锁） | |
| 成功（加锁） | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 执行同步块 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | |
| 执行同步块 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | 访问同步块，把 Mark 复制到线程2 |
| 执行同步块 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为线程2 锁记录地址 |
| 执行同步块 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | 失败（发现别人已经占了锁） |
| 执行同步块 | 00 （轻量锁）线程1 锁记录地址 | CAS 修改 Mark 为重量锁 |
| 执行同步块 | 10 （重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 执行完毕 | 10 （重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 失败（解锁） | 10 （重量锁）重量锁指针 | 阻塞中 |
| 释入重量锁，唤起阻塞线程竞争 | 10 （重量锁） | 阻塞中 |
| 10 （重量锁） | 竞争重量锁 | |
| 10 （重量锁） | 成功（加锁） |
5.3 重量锁
重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经退出了同步块，释放锁），这时当前线程就可以避免阻塞。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的，比如对象刚刚的一次自旋操作成功过，那么认为这次自旋成功的可能性会高，就多自旋几次；反之，就少自旋甚至不自旋，总之，比较智能。
- 自旋会占用 CPU 时间，单核 CPU 自旋就是浪费，多核 CPU 自旋才能发挥优势。
- 好比等红灯时汽车是不是熄火，不熄火相当于自旋（等待时间短了划算），熄火了相当于阻塞（等待时间长了划算）
- Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能
自旋重试成功的情况
自旋重试失败的情况
5.4 偏向锁
轻量级锁在没有竞争时（就自己这个线程），每次重入仍然需要执行 CAS 操作。Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化；只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头，之后发现这个线程 ID 是自己的就表示没有竞争，不用重新 CAS
- 撤销偏向需要将持锁线程升级为轻量级锁，这个过程中所有线程需要暂停（STW）
- 访问对象的 hashCode 也会撤销偏向锁
- 如果对象虽然被多个线程访问，但没有竞争，这时偏向了线程 T1 的对象仍有机会重新偏向 T2，重偏向会重置对象的 Thread ID
- 撤销偏向和重偏向都是批量进行的，以类为单位
- 如果撤销偏向到达某个阈值，整个类的所有对象都会变为不可偏向的
- 可以主动使用 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁 (偏向锁是撤销是一个非常重的操作)
为什么频繁的偏向锁撤销会导致STW时间增加呢？阅读偏向锁源码可以知道：偏向锁的撤销需要等待全局安全点（safe point）,暂停持有偏向锁的线程，检查持有偏向锁的线程状态。首先遍历当前JVM的所有线程，如果能找到偏向线程，则说明偏向的线程还存活，此时检查线程是否在执行同步代码块中的代码，如果是，则升级为轻量级锁，进行CAS竞争锁。可以看出撤销偏向锁的时候会导致stop the word。
可以参考这篇论文：https://www.oracle.com/technetwork/java/biasedlocking-oopsla2006-wp-149958.pdf
假设有两个方法同步块，利用同一个对象加锁
static Object obj = new Object();
public static void method1() {
synchronized (obj) {
// 同步块 A
method2();
}
}
public static void method2() {
synchronized (obj) {
// 同步块 B
}
}| 线程1 | 对象 Mark |
|---|---|
| 访问同步块 A，检查 Mark 中是否有线程 ID | 101 (无锁可偏向) |
| 尝试加偏向锁 | 101（无锁可偏向）对象 hashCode |
| 成功 | 101 （无锁可偏向）线程 ID |
| 执行同步块 A | 101 （无锁可偏向）线程 ID |
| 访问同步块 B，检查 Mark 中是不有线程 ID | 101 （无锁可偏向）线程 ID |
| 是自己的线程 ID，锁是自己的，无需做更多操作 | 101 （无锁可偏向）线程 ID |
| 执行同步块 B | 101 （无锁可偏向）线程 ID |
| 执行完毕 | 101 （无锁可偏向）对象 hashCode |
最后以一张表格来总结一下 synchronized 锁的知识：
5.5 其他优化
5.5.1 减少上锁时间
同步代码块中尽量短
5.5.2 减少锁的粒度
将一个锁拆分为多个锁提高并发度，例如：
- ConcurrentHashMap
- LongAdder 分为 base 和 cells 两部分。没有并发争用的时候或者是 cells 数组正在初始化的时候，会使用 CAS 来累加值到 base，有并发争用，会初始化 cells 数组，数组有多少个 cell，就允许有多少线程并行修改，最后将数组中每个 cell 累加，再加上 base 就是最终的值。
- LinkedBlockingQueue 入队和出队使用不同的锁，相对于 LinkedBlockingArray 只有一个锁效率最高
5.5.3 锁粗化
多次循环进入同步块不如同步块内多次循环
另外 JVM 可能会做如下优化，把多次 append 的加锁操作粗化为一次（因为都是对同一个对象加锁，没必要重入多次）
new StringBuffer().append("a").append("b").append("c");5.5.4 锁消除
JVM 会进行代码的逃逸分析，例如某个加锁对象是方法内局部变量，不会被其它线程所访问到，这时候就会被即时编译器忽略掉所有同步操作。
5.5.5 读写分离
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteSet
参考：
https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/Synchronization
http://luojinping.com/2015/07/09/java锁优化/
https://www.infoq.cn/article/java-se-16-synchronized
https://www.jianshu.com/p/9932047a89be
https://www.cnblogs.com/sheeva/p/6366782.html
文章最后，给大家推荐一些受欢迎的技术博客链接：
- JAVA相关的深度技术博客链接
- Flink 相关技术博客链接
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- 设计模式 —— 深度技术博客链接
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- 超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对
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