当前位置: 首页 > 编程日记 > 正文

深入浅出JVM的锁优化案例

锁优化

适应性自旋(Adaptive Spinning)

线程阻塞的时候,让等待的线程不放弃cpu执行时间,而是执行一个自旋(一般是空循环),这叫做自旋锁。

自旋等待本身虽然避免了线程切换的开销,但它是要占用处理器时间的,因此,如果锁被占用的时间很短,自旋等待的效果就非常好,反之,如果锁被占用的时间很长,那么自旋的线程只会白白消耗处理器资源,带来性能上的浪费。

因此,自旋等待的时间必须要有一定的限度。如果自旋超过了限定的次数仍然没有成功获得锁,就应当使用传统的方式去挂起线程了。自旋次数的默认值是10次,用户可以使用参数-XX:PreBlockSpin来更改。

JDK1.6引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的时间不再固定了,而是由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。比如前一次自旋了3次就获得了一个锁,那么下一次虚拟机会允许他自旋更多次来获得这个锁。如果一个锁很少能通过自旋成功获得,那么之后再遇到这个情况就会省略自旋过程了。

锁消除(Lock Elimination)

虚拟机即时编译器在运行时,对一些代码上要求同步,但是被检测到不可能存在共享数据竞争的锁进行消除。一般根据逃逸分析的数据支持来作为判定依据。

锁粗化(Lock Coarsening)

原则上,我们在编写代码的时候,总是推荐将同步块的作用范围限制得尽量小——只在共享数据的实际作用域中才进行同步,这样是为了使需要同步的操作数量尽可能变小,如果存在锁竞争,那等待锁的线程也能尽快拿到锁。

但如果一系列操作频繁对同一个对象加锁解锁,或者加锁操作再循环体内,会耗费性能,这时虚拟机会扩大加锁范围。

轻量级锁(Lightweight Locking)

轻量级锁是JDK 1.6之中加入的新型锁机制。它的作用是在没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。

HotSpot虚拟机的对象头(Object Header)分为两部分信息,第一部分用于存储对象自身的运行时数据,这部分称为Mark Word。还有一部分存储指向方法区对象类型数据的指针。

加锁

在代码进入同步块的时候,如果此同步对象没有被锁定(锁标志位为“01”状态),虚拟机首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录(Lock Record)的空间,用于存储锁对象目前的Mark Word的拷贝(官方把这份拷贝加了一个Displaced前缀,即Displaced Mark Word)。然后,虚拟机将使用CAS操作尝试将对象的Mark Word更新为指向Lock Record的指针。如果这个更新动作成功,那么这个线程就拥有了该对象的锁,并且对象Mark Word的锁标志位(Mark Word的最后2bit)将转变为“00”,即表示此对象处于轻量级锁定状态。如果这个更新操作失败了,虚拟机首先会检查对象的Mark Word是否指向当前线程的栈帧,如果是说明当前线程已经拥有了这个对象的锁,那就可以直接进入同步块继续执行,否则说明这个锁对象已经被其他线程抢占了。如果有两条以上的线程争用同一个锁,那轻量级锁就不再有效,要膨胀为重量级锁,锁标志的状态值变为“10”,Mark Word中存储的就是指向重量级锁(互斥量)的指针,后面等待锁的线程也要进入阻塞状态。

解锁

解锁过程也是通过CAS操作来进行的。如果对象的Mark Word仍然指向着线程的锁记录,那就用CAS操作把对象当前的Mark Word和线程中复制的Displaced Mark Word替换回来,如果替换成功,整个同步过程就完成了。如果替换失败,说明有其他线程尝试过获取该锁,那就要在释放锁的同时,唤醒被挂起的线程。

性能

没有锁竞争时,轻量级锁用CAS操作替代互斥量的开销,性能较优。有锁竞争时,除了互斥量开销,还有CAS操作开销,所以性能较差。但是,一般情况下,在整个同步周期内都是不存在竞争的”,这是一个经验数据。

偏向锁(Biased Locking)

偏向锁也是JDK1.6中引入的锁优化,它的目的是消除数据在无竞争情况下的同步原语,进一步提高程序的运行性能。如果说轻量级锁是在无竞争的情况下使用CAS操作去消除同步使用的互斥量,那偏向锁就是在无竞争的情况下把整个同步都消除掉,连CAS操作都不做了。

当锁对象第一次被线程获取的时候,虚拟机将会把对象头中的标志位设为“01”,即偏向模式。同时使用CAS操作把获取到这个锁的线程的ID记录在对象的Mark Word之中,如果CAS操作成功,持有偏向锁的线程以后每次进入这个锁相关的同步块时,虚拟机都可以不再进行任何同步操作。当有另外一个线程去尝试获取这个锁时,偏向模式结束。

偏向锁可以提高带有同步但无竞争的程序性能,但并不一定总是对程序运行有利。如果程序中大多数的锁总是被多个不同的线程访问,那偏向模式就是多余的。在具体问题具体分析的前提下,有时候使用参数-XX:-UseBiasedLocking来禁止偏向锁优化反而可以提升性能。

推荐一个交流学习群:685167672 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多


相关文章:

DOMContentLoaded 与onload区别以及使用

一、何时触发这两个事件? 1、当 onload 事件触发时,页面上所有的DOM,样式表,脚本,图片,flash都已经加载完成了。 2、当 DOMContentLoaded 事件触发时,仅当DOM加载完成,不包括样式表&…

php-fpm – 配置详解

http://duyongguang.blogbus.com/logs/156375484.html php5.3自带php-fpm /usr/local/php/etc/php-fpm.conf pid run/php-fpm.pidpid设置,默认在安装目录中的var/run/php-fpm.pid,建议开启 error_log log/php-fpm.log错误日志,默认在安装目…

真香!Vision Transformer 快速实现 Mnist 识别

作者 | 李秋键出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)引言:基于深度学习的方法在计算机视觉领域中最典型的应用就是卷积神经网络CNN。CNN中的数据表示方式是分层的,高层特征表示依赖于底层特征,由浅入深抽象地提取高级特征…

(二十一)数组的初始化

class Demo3 {public static void main(String[] args) {//数组的初始化int[] a new int[] {12,13,14,15};int[] b {12,13,14,15};//数组的便利for(int i 0;i<4;i) {System.out.println(a[i]);}for(int i 0;i<b.length;i) {System.out.println(b[i]);}} }转载于:http…

深入探讨PHP中的内存管理问题

一、 内存在PHP中&#xff0c;填充一个字符串变量相当简单&#xff0c;这只需要一个语句"&#xff1c;?php $str hello world ; ?&#xff1e;"即可&#xff0c;并且该字符串能够被自由地修改、拷贝和移动。而在C语言中&#xff0c;尽管你能够编写例如"char …

介绍一个效率爆表的数据采集框架

作者 | 俊欣来源丨关于数据分析与可视化今天我们来聊一下如何用协程来进行数据的抓取&#xff0c;协程又称为是微线程&#xff0c;也被称为是用户级线程&#xff0c;在单线程的情况下完成多任务&#xff0c;多个任务按照一定顺序交替执行。那么aiohttp模块在Python中作为异步的…

最多显示6行并且最多显示三条文本

为什么80%的码农都做不了架构师&#xff1f;>>> private void setCommentContent(ViewHolder vh, String feedId, int commentNum, ArrayList<CommentItem> comment_lists){if(commentNum < 0 || comment_lists null || comment_lists.isEmpty()){for(in…

【刷算法】LeetCode- 两数之和

题目描述 给定一个整数数组和一个目标值&#xff0c;找出数组中和为目标值的两个数。 你可以假设每个输入只对应一种答案&#xff0c;且同样的元素不能被重复利用。 示例: 给定 nums [2, 7, 11, 15], target 9因为 nums[0] nums[1] 2 7 9 所以返回 [0, 1] 复制代码分析 第…

栈区和堆区内存分配区别

一直以来总是对这个问题的认识比较朦胧&#xff0c;我相信很多朋友也是这样的&#xff0c;总是听到内存一会在栈上分配&#xff0c;一会又在堆上分配&#xff0c;那么它们之间到底是怎么的区别呢&#xff1f;为了说明这个问题&#xff0c;我们先来看一下内存内部的组织情况&…

高精度进制转换

高精度进制转换&#xff1a; 对于普通的不是非常大的数的相互转换&#xff0c;我们一般採用不断模取余的方法&#xff0c;比如&#xff1a;将10进制数m转换成n进制数&#xff0c;则对m模n取余就可以。可是&#xff0c;假设是一个有几百、几千或者很多其它位的大数呢&#xff1f…

远程办公,你希望在家工作几天?

受疫情影响&#xff0c;员工的工作方式不得不发生改变。在过去短短的几个月内&#xff0c;远程办公从偶然一次变成了常态化。随着疫情的反复&#xff0c;远程办公再次成为了许多企业的选择。3月份携程正式启动了“32”混合办公模式&#xff0c;即每周有1-2天&#xff0c;员工可…

python爬虫日志(9)爬取代理

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 话不多说&#xff0c;直接上代码&#xff0c;很简单&#xff0c;很容易看懂 import requests from bs4 import BeautifulSoup import randomdef get_ip_list():print("正在获取代理列表...")ip_url http://ww…

使php支持mbstring库以及使用

1.执行yum install php-mbstring2. 修改php.ini (这一步非常重要, 部分lxadmin版本无法自动修改)echo ‘extensionmbstring.so’ >>/etc/php.ini #更具php安装目录而定3. 重启web service如果是apache: service httpd restart方法二&#xff1a;php 5.36安装目录&#xf…

仿余额宝数字跳动效果 TextCounter

1、TextCounter 效果 2、TextCounter 说明 每次打开余额宝第一件事情就去看看有多少钱&#xff0c;最炫的就是看着钱在跳动相当的舒服&#xff0c;今天放出这个效果。 温馨提示&#xff1a;支持的Android版本最低的是Android 4.0.0 IceCreamSandwich &#xff08; API等级14 &a…

年仅 16 岁的黑客少年,竟是搅乱 IT 巨头的幕后主使?

整理 | 郑丽媛出品 | CSDN近来&#xff0c;黑客组织 Lapsus$ 活跃在各大科技网站&#xff1a;窃取英伟达近 1TB 的数据、泄露三星近 190GB 的机密数据、公布微软 Bing 和 Cortana 源码…不同于大部分黑客组织&#xff0c;Lapsus$ 没有刻意隐藏自己&#xff0c;反而行事非常高调…

使用硬盘,安装双系统,Win7+CentOS

我用那个U盘装了很多次都不行&#xff0c;都是说找不到文件。最后就找了一篇博客看如何安装双系统&#xff0c;最后发现原来可以用硬盘安装的。经过5个多小时终于完成了。^-^。 1.首先是分区&#xff0c;可以使用Window7自带的磁盘管理程序进行分区。&#xff08;PS 我是用Cent…

Linux 文件系统剖析

Linux 文件系统剖析 按照分层结构讨论 Linux 文件系统 M. Tim Jones, 顾问工程师, Emulex Corp. 简介&#xff1a; 在文件系统方面&#xff0c;Linux 可以算得上操作系统中的 “瑞士军刀”。Linux 支持许多种文件系统&#xff0c;从日志型 文件系统到集群文件系统和加密文件系统…

Docker构建Nginx+Tomcat动静分离架构

随着主流Nginx WEB服务器的发展&#xff0c;现在基于Nginx的WEB服务器已广泛应用于各大互联网企业。今天我们来使用docker构建我们的LinuxNginxTomcat动静分离服务器。1) 启动docker镜像查看当前系统存在的镜像&#xff0c;我这里为CentOS6.6&#xff0c;大家可以参考我第一…

硬核!Python 四种变量的代码对象和反汇编分析

作者 | 大奎整理 | 阳哥来源丨Python数据之道在Python基础的学习过程中&#xff0c;对变量和参数的理解有助于我们从更基础层面了解Python语言的运行。在这个过程中&#xff0c;还是有不少冷门和细节的地方需要进一步熟悉。今天我们来分享Python四种变量的代码对象和反汇编分析…

Python--数据存储:pickle模块的使用讲解

在机器学习中&#xff0c;我们常常需要把训练好的模型存储起来&#xff0c;这样在进行决策时直接将模型读出&#xff0c;而不需要重新训练模型&#xff0c;这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题&#xff0c;它可以序列化对象并保存到磁盘中&…

Linux虚拟内存和物理内存精华【美】

原文地址&#xff1a; 《Playing with Virtual Memory》 http://www.snailinaturtleneck.com/blog/2011/08/30/playing-with-virtual-memory/ 扩展阅读&#xff1a; 《Understanding Memory》 http://www.ualberta.ca/CNS/RESEARCH/LinuxClusters/mem.html 《Understanding Vir…

留不住客户?该从你的系统上找找原因了

本篇文章暨 CSDN《中国 101 计划》系列数字化转型场景之一。 《中国 101 计划——探索企业数字化发展新生态》为 CSDN 联合《新程序员》、GitCode.net 开源代码仓共同策划推出的系列活动&#xff0c;寻访一百零一个数字化转型场景&#xff0c;聚合呈现并开通评选通道&#xff0…

系统配置文件备份比较

客户的系统出各种问题&#xff0c;这次出了问题整整一天都没找出原因&#xff0c;都红脸了&#xff0c;最后发现是系统配置文件被改掉了&#xff0c;简直不能忍&#xff0c;所以写了这个脚本&#xff0c;放到定时任务里面&#xff0c;每天备份比较配置文件import difflib impor…

RPC是什么?为什么要学习RPC?

随着近几年分布式、微服务架构的火热&#xff0c;RPC在开发工作中使用的越来越多&#xff0c;也变的越来越重要。 今天我们来看RPC是什么&#xff0c;为什么要了解RPC,通过学习RPC我们能掌握什么内容&#xff1f; 什么是「RPC」 RPC 全称 Remote Procedure Call, wikipedia的部…

Lua学习笔记6:C++和Lua的相互调用

曾经一直用C写代码。话说近期刚换工作。项目组中的是cocos2dx-lua&#xff0c;各种被虐的非常慘啊有木有。新建cocos2dx-lua项目。打开class能够发现&#xff0c;事实上就是C项目啦&#xff0c;只是为什么仅仅有一类Appdelegate类呢&#xff1f;哈哈,我相信聪明的你一定猜到了&…

Redis消息通知系统的实现

Redis消息通知系统的实现Posted on 2012-02-29by 老王 http://huoding.com/2012/02/29/146最近忙着用Redis实现一个消息通知系统&#xff0c;今天大概总结了一下技术细节&#xff0c;其中演示代码如果没有特殊说明&#xff0c;使用的都是PhpRedis扩展来实现的。内存比如要推送一…

用 Python 实现答题卡识别!

作者 | 棒子胡豆来源丨CSDN博客答题卡素材图片&#xff1a;思路读入图片&#xff0c;做一些预处理工作。进行轮廓检测&#xff0c;然后找到该图片最大的轮廓&#xff0c;就是答题卡部分。进行透视变换&#xff0c;以去除除答题卡外的多余部分&#xff0c;并且可以对答题卡进行校…

Confluence 6 计划任务

管理员控制台能够允许你对 Confluence 运行的计划任务进行计划的调整&#xff0c;这些计划任务将会按照你的调整按时执行。可以按照计划执行的任务如下&#xff1a; Confluence 站点备份存储优化任务&#xff0c;清理 Confluence 的临时目录中的文件和缓存索引优化任务&#xf…

PHP共享内存段

在asp.net和java中都有共享内存&#xff0c;php除了可以使用Memcached等方式变通以外其实php也是支持共享内存的&#xff01;需要安装扩展shmop 找到php安装源文件目录# cd /usr/local/php-5.4.0/ext/shmop # /usr/local/php/bin/phpize # ./configure --with-php-config/usr/l…

马尔科夫随机场的基本概念

1、随机过程&#xff1a; 描写叙述某个空间上粒子的随机运动过程的一种方法。它是一连串随机事件动态关系的定量描写叙述。随机过程与其他数学分支&#xff0c;如微分方程、复变函数等有密切联系。是自然科学、project科学及社会科学等领域研究随机现象的重要工具。 2、马尔科夫…