独占锁（写锁） / 共享锁（读锁） / 互斥锁
独占锁（写锁） / 共享锁（读锁） / 互斥锁
概念
独占锁：指该锁一次只能被一个线程所持有。对ReentrantLock和Synchronized而言都是独占锁
共享锁：指该锁可以被多个线程锁持有
对ReentrantReadWriteLock其读锁是共享，其写锁是独占
写的时候只能一个人写，但是读的时候，可以多个人同时读
为什么会有写锁和读锁
原来我们使用ReentrantLock创建锁的时候，是独占锁，也就是说一次只能一个线程访问，但是有一个读写分离场景，读的时候想同时进行，因此原来独占锁的并发性就没这么好了，因为读锁并不会造成数据不一致的问题，因此可以多个人共享读
多个线程 同时读一个资源类没有任何问题，所以为了满足并发量，读取共享资源应该可以同时进行，但是如果一个线程想去写共享资源，就不应该再有其它线程可以对该资源进行读或写
读-读：能共存
读-写：不能共存
写-写：不能共存
代码实现
实现一个读写缓存的操作，假设开始没有加锁的时候，会出现什么情况
/**
* 读写锁
* 多个线程 同时读一个资源类没有任何问题，所以为了满足并发量，读取共享资源应该可以同时进行
* 但是，如果一个线程想去写共享资源，就不应该再有其它线程可以对该资源进行读或写
*
* @author: 陌溪
* @create: 2020-03-15-16:59
*/
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
/**
* 资源类
*/
class MyCache {
private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();
// private Lock lock = null;
/**
* 定义写操作
* 满足：原子 + 独占
* @param key
* @param value
*/
public void put(String key, Object value) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在写入：" + key);
try {
// 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
map.put(key, value);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 写入完成");
}
public void get(String key) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在读取:");
try {
// 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Object value = map.get(key);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 读取完成：" + value);
}
}
public class ReadWriteLockDemo {
public static void main(String[] args) {
MyCache myCache = new MyCache();
// 线程操作资源类，5个线程写
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.put(tempInt + "", tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
// 线程操作资源类， 5个线程读
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.get(tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
}
}
我们分别创建5个线程写入缓存
// 线程操作资源类，5个线程写
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.put(tempInt + "", tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
5个线程读取缓存，
// 线程操作资源类， 5个线程读
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.get(tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
最后运行结果：
0 正在写入：0
4 正在写入：4
3 正在写入：3
1 正在写入：1
2 正在写入：2
0 正在读取:
1 正在读取:
2 正在读取:
3 正在读取:
4 正在读取:
2 写入完成
4 写入完成
4 读取完成：null
0 写入完成
3 读取完成：null
0 读取完成：null
1 写入完成
3 写入完成
1 读取完成：null
2 读取完成：null
我们可以看到，在写入的时候，写操作都没其它线程打断了，这就造成了，还没写完，其它线程又开始写，这样就造成数据不一致
解决方法
上面的代码是没有加锁的，这样就会造成线程在进行写入操作的时候，被其它线程频繁打断，从而不具备原子性，这个时候，我们就需要用到读写锁来解决了
/**
* 创建一个读写锁
* 它是一个读写融为一体的锁，在使用的时候，需要转换
*/
private ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
当我们在进行写操作的时候，就需要转换成写锁
// 创建一个写锁
rwLock.writeLock().lock();
// 写锁 释放
rwLock.writeLock().unlock();
当们在进行读操作的时候，在转换成读锁
// 创建一个读锁
rwLock.readLock().lock();
// 读锁 释放
rwLock.readLock().unlock();
这里的读锁和写锁的区别在于，写锁一次只能一个线程进入，执行写操作，而读锁是多个线程能够同时进入，进行读取的操作
完整代码：
/**
* 读写锁
* 多个线程 同时读一个资源类没有任何问题，所以为了满足并发量，读取共享资源应该可以同时进行
* 但是，如果一个线程想去写共享资源，就不应该再有其它线程可以对该资源进行读或写
*
* @author: 陌溪
* @create: 2020-03-15-16:59
*/
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/**
* 资源类
*/
class MyCache {
/**
* 缓存中的东西，必须保持可见性，因此使用volatile修饰
*/
private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();
/**
* 创建一个读写锁
* 它是一个读写融为一体的锁，在使用的时候，需要转换
*/
private ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
/**
* 定义写操作
* 满足：原子 + 独占
* @param key
* @param value
*/
public void put(String key, Object value) {
// 创建一个写锁
rwLock.writeLock().lock();
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在写入：" + key);
try {
// 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
map.put(key, value);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 写入完成");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 写锁 释放
rwLock.writeLock().unlock();
}
}
/**
* 获取
* @param key
*/
public void get(String key) {
// 读锁
rwLock.readLock().lock();
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在读取:");
try {
// 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Object value = map.get(key);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 读取完成：" + value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 读锁释放
rwLock.readLock().unlock();
}
}
/**
* 清空缓存
*/
public void clean() {
map.clear();
}
}
public class ReadWriteLockDemo {
public static void main(String[] args) {
MyCache myCache = new MyCache();
// 线程操作资源类，5个线程写
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.put(tempInt + "", tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
// 线程操作资源类， 5个线程读
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
// lambda表达式内部必须是final
final int tempInt = i;
new Thread(() -> {
myCache.get(tempInt + "");
}, String.valueOf(i)).start();
}
}
}
运行结果：
1 正在写入：1
1 写入完成
2 正在写入：2
2 写入完成
3 正在写入：3
3 写入完成
4 正在写入：4
4 写入完成
5 正在写入：5
5 写入完成
2 正在读取:
3 正在读取:
1 正在读取:
4 正在读取:
5 正在读取:
2 读取完成：2
1 读取完成：1
4 读取完成：4
3 读取完成：3
5 读取完成：5
从运行结果我们可以看出，写入操作是一个一个线程进行执行的，并且中间不会被打断，而读操作的时候，是同时5个线程进入，然后并发读取操作
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