隔绝并发死锁陷阱：乐观锁策略与并发控制艺术

2023-10-03 06:07:41

并发死锁的魔咒：悲观锁的瓶颈

在并发编程的世界中，同步锁是维护线程安全最直观的方式。悲观锁作为一种传统的同步锁机制，通过互斥地访问共享资源，保证了数据的完整性。然而，在高并发的场景下，激烈的锁竞争往往成为系统性能的瓶颈，犹如一座座无形的牢笼，将并行操作的效率禁锢其中。

以经典的银行转账为例，当两个账户同时进行转账操作时，悲观锁会将其中一个账户锁定，等待另一个账户完成转账。在这个过程中，被锁定的账户只能处于等待状态，无法执行任何操作。随着并发的加剧，这种锁竞争愈演愈烈，系统吞吐量大幅下降，并发死锁的魔咒笼罩在应用程序之上。

乐观锁的曙光：化繁为简的并发控制新篇章

为了打破悲观锁的桎梏，并发编程领域迎来了乐观锁的曙光。乐观锁是一种非阻塞的并发控制技术，它假设在并发操作期间，数据不会被其他线程修改。基于这一假设，乐观锁允许多个线程同时操作共享资源，并在提交修改时进行冲突检测。

乐观锁的核心思想在于冲突检测和CAS（Compare-And-Swap）算法。当一个线程要修改数据时，它会先读取数据的当前值，然后在提交修改时，将修改后的值与读取到的当前值进行比较。如果两个值相等，则说明数据没有被其他线程修改，修改操作可以顺利进行。否则，则说明发生了冲突，需要采取相应的措施来解决冲突。

乐观锁的实现：拥抱CAS算法，共舞并发盛宴

在Java中，我们可以通过java.util.concurrent.atomic包中的原子变量来实现乐观锁。原子变量提供了CAS操作，保证了操作的原子性，从而避免了并发操作时的冲突。

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class OptimisticCounter {

    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void increment() {
        while (true) {
            int currentValue = count.get();
            int nextValue = currentValue + 1;
            if (count.compareAndSet(currentValue, nextValue)) {
                return;
            }
        }
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

在这个例子中，OptimisticCounter类使用CAS操作来实现乐观锁。increment()方法不断尝试将count的值加1，直到成功为止。compareAndSet()方法将当前值与预期值进行比较，如果两个值相等，则将当前值更新为新值并返回true，否则返回false。这样一来，即使有多个线程同时调用increment()方法，也不会发生并发冲突。