1.1 偏向锁

偏向锁是JDK 1.6 提出的一种锁优化方式。其核心思想是，如果程序没有竞争，则取消之前已经取得锁的线程同步操作。也就说，若某一锁被线程获取后，便进入偏向模式，当线程再次请求这个锁时，无需进行相关的同步操作，从而节省了操作时间。如果在此之前有其他线程进行了锁请求，则锁退出偏向模式。在JVM中使用-XX:+UseBiasedLocking可以设置启用偏向锁。

当锁对象处于偏向模式时，对象头会记录获取锁的线程

[JavaThread* | epoch | age | 1 | 01]

这样，当该线程再次尝试获得锁时，通过Mark Word的线程信息就可以判断当前线程是否持有偏向锁。

偏向锁在锁竞争激烈的场合没有太强的优化效果，因为大量的竞争会导致持有锁的线程不停地切换，锁也很难一直保持在偏向模式，此时，使用锁偏向不仅得不到性能的优化，反而有可能降低系统性能。

1.2 轻量级锁

如果偏向锁失败，Java虚拟机会让线程申请轻量级锁。轻量级锁在虚拟机内部，使用一个称谓BasicObjectLock的对象实现，这个对象内部由一个BasicLock对象和一个持有该锁的Java对象指针组成。BasicObjectLock对象放置在Java栈的栈帧中。在BasicLock对象内部还维护者displaced_header字段，他用于备份对象头部的Mark Word。

当一个线程持有一个对象的锁时，对象头部Mark Word如下：

[ptr       | 00]  locked

末尾两位比特为00，整个Mark Word为指向BasicLock对象的指针。由于BasicObjectLock对象在线程栈中，因此该指针必然指向持有该锁的线程栈空间。当需要判断某一线程是否持有该对象锁时，也只需简单的判断对象头的指针是否在当前线程的栈地址范围即可。同时，BasicLock对象的displaced_header字段，备份了元对象的Mark Word内存。BasicObjectLock对象的obj字段则指向该对象。

1.3 锁膨胀

当轻量级锁失败，虚拟机就会使用重量级锁。在使用重量级锁时，对象的Mark Word如下：

[ptr        | 10] monitor

末尾的2比特标记位被置为10。整个Mark Word表示指向monitor对象的指针。

1.4 自旋锁

锁膨胀后，进入ObjectMonitor的enter()，线程很可能会在操作系统层面被挂起，这样线程上下文切换的性能损失就比较大。因此，在锁膨胀后，虚拟机会做最后的争取，希望线程可以尽快进入临界区而避免被操作系统挂起。一种较为有效的手段就是使用自旋锁。

自旋锁可以使线程在没有取得锁时，不被挂起，而转而去执行一个空循环(即所谓的自旋)，在若干个空循环后，线程如果可以获得锁，则继续执行。若线程依然不能获得锁，才会被挂起。

使用自旋锁后，线程被挂起的几率相对减少，线程执行的连贯性相对加强。因此，对于那些锁竞争不是很激烈，锁占用时间很短的并发线程，具有一定的积极意义，但对于锁竞争激烈，单线程锁占用时间长的并发程序，自旋锁在自旋等待后，往往依然无法获得对应的锁，不仅仅白白浪费了CPU时间，最终还是免不了执行被挂起的操作，反而浪费了系统资源。

在JDK 1.6 中，Java虚拟机提供-XX:+UseSpinning参数来开启自旋锁，使用-XX:PreBlockSpin参数来设置自旋锁的等待次数。

在JDK 1.7中，自旋锁的参数被取消，虚拟机不再支持由用户配置自旋锁。自旋锁总是会执行，自旋次数也由虚拟机自行调整。

1.5 锁消除

锁消除是Java虚拟机在JIT编译时，通过对运行上下文的扫描，去除不可能存在共享资源竞争的锁。通过锁消除，可以节省毫无意义的请求锁时间。

二、锁在应用层的优化思路

2.1 减少锁持有时间

public Matcher matcher(CharSequence input) {
    if (!compiled) {
        synchronized(this) {
            if (!compiled)
                compile();
        }
    }
    Matcher m = new Matcher(this, input);
    return m;
}

2.2 减小锁粒度

典型的场景就是ConcurrentHashMap类的实现。ConcurrentHashMap将整个HshMap分成若干段(Segment)，每个段都是一个子HashMap。

如果需要在ConcurrentHashMap中增加一个新的表项，并不是将整个HashMap加锁，而是首先根据hashcode得到该表项应该被存放到哪个段中，然后对该段加锁，并完成put()操作。在多线程环境中，如果多个线程同时进行put()操作，只要被加入的表项不存放在同一个段中，则线程间可以做到真正的并行。

2.3 锁分离

锁分离是减小锁粒度的一个特例。他依据应用程序的功能特点，将一个独占锁分成多个锁。一个典型的案例就是java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue的实现。

在LinkedBlockingQueue的实现中，take()函数和put()函数分别实现了从队列中取得数据和往队列中zeng增加数据的功能。虽然两个函数都对当前队列进行了修改操作，但由于LinkedBlockingQueue是基于链表的，因此，两个操作分别作用于队列的前端和尾端，从理论上来说，两者并不冲突。

    public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == 0) {
                notEmpty.await();
            }
            x = dequeue();
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        return x;
    }

public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
        // holding count negative to indicate failure unless set.
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            /*
             * Note that count is used in wait guard even though it is
             * not protected by lock. This works because count can
             * only decrease at this point (all other puts are shut
             * out by lock), and we (or some other waiting put) are
             * signalled if it ever changes from capacity. Similarly
             * for all other uses of count in other wait guards.
             */
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }

2.4 锁粗化

通常情况下，为了保证多线程间的有效并发，会要求每个线程持有锁的时间尽量短，即在使用完公共资源后，应该立即释放锁。只有这样，等待在这个锁上的其他线程才能尽早的获得资源执行任务。但是，凡事都有一个度，如果对同一个锁不停地进行请求、同步和释放，其本身也会消耗系统宝贵的资源，反而不利于性能的优化。

为此，虚拟机在遇到一连串连续的对同一锁不断进行请求和释放的操作时，便会把所有的锁操作整合成对锁的一次请求，从而减少对锁的请求同步次数。这个操作叫做锁的粗化。

三、无锁

可以使用yi'z一种称为非阻塞同步的方法，这种方法不需要使用“锁”(因此称之为无锁)，但是依然能确保数据和程序在高并发环境下，保持多线程间的一致性。

3.1 理解CAS

CAS算法的过程是这样：它包含3个参数CAS(V,E,N)。V表示要更新的变量，E表示预期值，N表示新值。仅当V值=E值时，才会将V的值设为N，如果V值和E值不同，则说明已经有其他线程做了更新，则当前线程什么都不做。最后，CAS返回当前V的真实值。

3.2 原子操作

为了能让CAS操作被Java应用程序充分使用，在JDK的java.util.concurrent.atomic包下，有一组使用无锁算法实现的原子操作类，主要有AtomicInteger、AtomicIntegerArray、AtomicLong、AtomicLongArray和AtomicReference等。他们分别封装了对整数、整数数组、长整型、长整型数组和普通对象的多线程安全操作。

3.3 LongAdder

在JDK 1.8中引入了LongAdder。结合减小锁粒度与ConcurrentHashMap的实现，我们可以想到一种对传统AtomicInteger等原子类的改进思路。虽然在CAS操作中没有锁，但是像减小锁粒度这种分离热点的思路依然可以使用。一种可行的方案就是仿造ConcurrentHashMap，将热点数据分离。比如，可以将AtomicInteger的内部核心数据value分离成一个数组，每个线程访问时，通过哈希等算法映射到其中一个数字进行计数，而最终的技术结果，则为这个数组的求和累加。其中，热点数据value被分离成多个单元cell，每个cell独自维护内部的值，当前对象的实际值由所有的cell累计合成，这样，热点就进行了有效的分离，提高了并行度。LongAdder正是使用了这种思想。

四、理解Java内存模型

原子性
有序性
可见性
Happens-Before原则

jvm 锁