在Java中的无死锁同步实现方法分享！内容解析！干货分享！

线程同步是克服多线程程序中竞争条件的好工具。但是，它也有阴暗面。死锁：难以发现、重现和修复的严重错误。防止它们发生的唯一可靠方法是正确设计您的代码，这是本文的主题。我们将看看死锁的起源，考虑一种发现现有代码中潜在死锁的方法，并提出设计无死锁同步的实用方法。这些概念将通过一个简单的演示项目进行说明。

假设读者已经熟悉多线程编程，并且对 Java 中的线程同步原语有很好的理解。在接下来的部分中，我们不会区分同步语句和锁 API，使用术语“锁”来表示这两种类型的可重入锁，在示例中更喜欢前者。

一、死锁机制

让我们回顾一下死锁是如何工作的。考虑以下两种方法：

java：

void increment ({
synchronized(lock1) {
synchronized(lock2){
variablel ++;
}
}
}
void decrement ({
synchronized(lock2){
synchronized(lock1) {
variable--;
}
}}

这些方法被有意设计为产生死锁。让我们详细考虑这是如何发生的。

increment() 和 decrement()基本上由以下5个步骤：

表格1

假设有两个并行线程，一个执行increment()，另一个执行decrement()。每个线程的步骤将按正常顺序执行，但是，如果我们将两个线程放在一起考虑，一个线程的步骤将与另一个线程的步骤随机交错。随机性来自系统线程调度程序强加的不可预测的延迟。可能的交织模式或场景非常多（准确地说，有 252 种）并且可以分为两组。第一组是其中一个线程足够快以获取两个锁（参见表 2）。显然，这两种方法中的第 1 步和第 2 步只有在相应的锁空闲时才能通过，否则，执行线程将不得不等待它们的释放。

表格2

在第二组中，两个线程都成功获取了锁。结果见表3：该组中的所有案例均成功完成。

表格3

该组中的所有情况都会导致第一个线程等待第二个线程拥有的锁，而第二个线程等待第一个线程拥有的锁，因此两个线程都无法进一步进行：

图1

这是具有所有典型属性的经典死锁情况。让我们概述重要的：

• 至少有两个线程，每个线程至少占用两个锁。
• 死锁只发生在特定的线程时序组合中。
• 死锁的发生取决于锁定顺序。

第二个属性意味着死锁不能随意重现。此外，它们的再现性取决于操作系统、CPU 频率、CPU 负载和其他因素。后者意味着软件测试的概念不适用于死锁，因为相同的代码可能在一个系统上完美运行而在另一个系统上失败。因此，交付正确应用程序的唯一方法是通过设计消除死锁。这种设计有两种基本方法，现在让我们从更简单的方法开始。

2. 粗粒度同步

从上面列表中的第一个属性可以看出，如果我们的应用程序中的任何线程都不允许同时持有多个锁，则不会发生死锁。好的，这听起来像是一个计划，但是我们应该使用多少锁以及将它们放在哪里？

最简单和最直接的答案是用一个锁保护所有事务。例如，为了保护一个复杂的数据对象，您可以将其所有公共方法声明为同步的。这种方法用于​java.util.Hashtable​. 简单的代价是由于缺乏并发而导致的性能损失，因为所有方法都是相互阻塞的。

幸运的是，在许多情况下，粗粒度同步可以以较少限制的方式执行，从而允许一些并发和更好的性能。为了解释它，我们应该引入一个事务连接变量的概念。假设如果满足两个条件中的任何一个，则两个变量在事务上连接：

1. 存在涉及两个变量的交易。
2. 两个变量都连接到第三个变量（传递性）。

因此，您首先以这样一种方式对变量进行分组，即同一组中的任何两个变量都具有事务性连接，而不同组中的任何两个变量都没有。然后通过单独的专用锁保护每个组：

图2

上面的解释对于“transaction”和“involves”这两个术语的确切含义来说有点短，但如果要准确地解释，那么解释的篇文章就太长了，所以这篇文章只有留给读者直觉和经验。

 这种高级粗粒度同步的一个很好的现实例子是​java.util.concurrent.ConcurrentHashMap​. 在这个对象内部，有许多相同的数据结构（“桶（buckets）”），每个​桶​都由自己的锁保护。事务被分派到由键的哈希码确定的存储桶。因此，具有不同密钥的事务大多会进入不同的存储桶，这使得它们可以并发执行而不会牺牲线程安全性，由于存储桶的事务独立性，这是可能的。

但是，某些解决方案需要比粗粒度同步可以实现的更高级别的并发性。稍后，我们将考虑如何处理这个问题，但首先，我们需要介绍一种分析同步方案的有效方法。

3. 锁定图

假设您需要确定给定的代码是否包含潜在的死锁。让我们称这种任务为“同步分析”或“死锁分析”。你会如何处理这个问题？ 

最有可能的是，您会尝试对线程争用锁的所有可能场景进行排序，试图找出是否存在不良场景。在第 1 节中，我们采用了如此简单的方法，结果发现场景太多了。即使在最简单的情况下，也有 252 个，因此彻底检查它们是不可能的。在实践中，您可能最终只会考虑几个场景，并希望您没有遗漏一些重要的东西。换句话说，公平的死锁分析无法通过幼稚的方法完成，我们需要一种专门的、更有效的方法。

此方法包括构建锁定图并检查它是否存在循环依赖关系。锁定图是显示锁和线程在这些锁上的交互的图形。此类图中的每个闭环都表示可能存在死锁，并且没有闭环保证了代码的死锁安全性。

这是绘制锁定图的秘诀。它以第 1 节中的代码为例：

1. 对于代码中的每个锁，在图表上放置一个相应的节点；在这个例子中，这些是​lock1​和​lock2​
2. 对于所有线程试图在已经持有锁 A 的情况下获取锁 B 的语句，画一个从节点 A 到节点 B 的箭头；在该示例中，将有“锁1 - >锁2”在​increment()​和​lock2 -> lock1​中​decrement()​。如果一个线程按顺序使用多个锁，则为每两个连续的锁绘制一个箭头。

第 1 节中示例的最终图表如下所示：

图 3

它有一个闭环： ​ lock1 -> lock2 -> lock1​，它立即告诉我们代码包含潜在的死锁。

让我们再做一个练习。思考以下代码：

java：

void transaction1 (int amount){
synchronized(lock1) {
synchronized(lock2) {
// do something}
}
void transaction2(int amount){
synchronized(lock2) {
synchronized(lock3) {
// do something}
}
void transaction3(int amount){
synchronized(lock3) {
synchronized(lock1) {
// do zomething}
}

让我们看看这段代码是否是死锁安全的。有3把锁：​lock1，lock2，lock3​和3条锁定路径：​lock1 -> lock2​在​transaction1()​，​lock2 -> lock3​在​transaction2()​，​lock3 -> lock1​在​transaction3()​。

结果图如图 4-A 所示：

图 4

同样，此图立即表明我们的设计包含潜在的死锁。但是，不仅如此。它还提示我们如何修复设计；我们只需要打破循环！例如，我们可以交换方法中的锁​transaction3()​。相应的箭头改变方向，图 4-B 中的图变为无循环，这保证了固定代码的死锁安全性。

现在我们已经熟悉了图表的神奇之处，我们准备继续使用更复杂但更有效的方法来设计无死锁同步。

4. 带锁排序的细粒度同步

这一次，我们走的是让同步尽可能细粒度的路线，希望得到最大可能的事务并发度作为回报。这种设计基于两个原则。

第一个原则是禁止任何变量同时参与多个交易。为了实现这一点，我们将每个变量与一个唯一的锁相关联，并通过获取与相关变量关联的所有锁来启动每个事务。以下代码说明了这一点：

java：

void transaction(Item i1，Item i2, Item i3,double amount){
synchronized(i1.lock) {
synchronized(i2.lock){
synchronized(i3.lock) {
// do actual transaction on the items
}
}
}
}

一旦获得锁，其他事务就不能访问这些变量，因此它们不会被并发修改。这意味着系统中的所有事务都是一致的。同时，允许在不相交变量集上的事务并发运行。因此，我们获得了一个高度并发但线程安全的系统。

但是，这样的设计会立即导致死锁的可能性，因为现在我们处理多个线程和每个线程的多个锁。

然后，第二个设计原则开始发挥作用，它指出必须以规范的顺序获取锁以防止死锁。这意味着我们将每个锁与一个唯一的常量索引相关联，并始终按照它们的索引定义的顺序获取锁。将这个原理应用到上面的代码中，我们得到了细粒度设计的完整说明：

java：

void transaction(Item i1，Item i2，Item i3，double… amounts) {
// Our plan is to use item IDs as canonical indices for locks
Item[] order = {i1, i2, i3} ;
Arrays.sort(order，(a, b) -> Long. compare(a.id,b.id)) ;
synchronized(order [o].lock){
synchronized(order[1].lock){
synchronized(order[2].lock) {
// do actual transaction on the items
}
}
}
}

但是，确定规范排序确实可以防止死锁吗？我们能证明吗？答案是肯定的，我们可以使用锁定图来完成。

假设我们有一个有 N 个变量的系统，所以有 N 个关联的锁，因此图中有 N 个节点。如果没有强制排序，锁会以随机顺序被抓取，所以在图中，会有两个方向的随机箭头，并且肯定会存在表示死锁的闭环：

图 5

如果我们强制执行锁排序，从高到低索引的锁路径将被排除，所以唯一剩下的箭头将是那些从左到右的箭头：

图 6

无论我们多么努力，我们都不会在这个图上找到一个闭环，因为只有当箭头在两个方向上时才可能存在闭环，但事实并非如此。而且，没有闭环意味着没有死锁。证明是完整的。

好吧，通过使用细粒度锁和锁排序，我们可以构建一个高并发、线程安全和无死锁的系统。但是，提高并发性是否需要付出代价？让我们考虑一下。

首先，在低并发的情况下，与粗粒度的方法相比，存在一定的速度损失。每个锁捕获是一个相当昂贵的操作，但细粒度设计假设锁捕获至少是两倍。但是，随着并发请求数量的增加，由于使用了多个 CPU 内核，细粒度设计很快就会变得更好。

其次，由于大量的锁对象，存在内存开销。幸运的是，这很容易解决。如果受保护的变量是对象，我们可以摆脱单独的锁对象，并将变量本身用作自己的锁。否则，例如，如果变量是原始数组元素，我们可能只需要有限数量的额外对象。为此，我们定义了从变量 ID 到中等大小的锁数组的映射。在这种情况下，锁必须按它们的实际索引排序，而不是按变量 ID。

最后但并非最不重要的是代码的复杂性。虽然粗粒度的设计可以通过声明一些方法同步来完成，细粒度的方法需要编写相当数量的相当长的代码，有时我们甚至可能需要弄乱业务逻辑。这样的代码需要仔细编写并且更难维护。不幸的是，这个困难无法解决，但结果值得麻烦，这将在下面演示。

5. 演示项目

要了解提议的设计模式在实际代码中的外观，让我们看一下简单的演示项目。该项目的目标是构建一个模拟银行一些基本功能的库。为简洁起见，它使用一组固定的账户，仅实现四种操作：查询余额、存款、取款和账户间资金转移。为了使任务更有趣，要求账户余额不能为负，也不能超过某个值。违反这些规则的交易应该被拒绝。库 API 在接口MockBank 中定义。

此接口有三种使用上述不同同步方法的实现：

• CoarseGrainedImpl使用粗粒度同步。
• FineGrainedImpl使用细粒度同步的基本版本。
• FineGrainedWithMappingImpl使用细粒度同步的内存高效版本。

还有一个对实现的性能和正确性的测试，MockBankCrashTest。每个源文件在类注释中包含算法的详细描述。多次测试运行未显示线程安全违规或死锁。在多核系统上，细粒度设计的性能是粗粒度设计的几倍，正如预期的那样。

所有项目文件都在这里。

6. 隐形锁

到目前为止，所提出的设计模式似乎可以自动解决任何同步问题。虽然这并非完全不真实，但存在一些您应该注意的问题。

上述部分中的注意事项虽然本身是正确和有效的，但并未考虑环境。通常，这是一个错误，因为我们的代码不可避免地要与操作系统和库进行交互，其中可能存在隐藏的锁，这些锁可能会干扰我们的同步代码，从而导致意外死锁。让我们看一个例子。考虑以下代码：

java:

private Hashtable<String，Long> db = new Hashtable<>();
private long version;
public void put (String key,long value) {
updateversion (key);
db. put (key,value) ;
}
public long increment (String key){
db.computeIfPresent (key,(k, v)->{
updateversion(k);
return v+1 ;
}):
}
private synchronized void updateversion (String key){
db.put (key+".version", versiontl++);
}

这么一看，这段代码应该是无死锁的，因为​updateVersion()​. 但是，这种印象是错误的，因为Hashtable实例中实际上存在一个额外的隐藏锁。调用链​put()-updateVersion()​并​increment()-computeIfPresent()-updateVersion()​以相反的顺序获取这两个锁，这会导致潜在的死锁。

一位有经验的读者可能会在这里正确地争辩说，上面的代码相当蹩脚，并且是故意设计来导致死锁的。然后，这里是更简洁的示例，我们尝试在映射中原子地交换两个值：

java:

private final Map<Integer，String> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put (1，"1");
map. put (2,“2");}
public void swapalues(Integer key1，Integer key2) {
map.compute(key1，(k1，v1) ->{
return map. put (key2, v1); 
// returns v2
}):
}

这一次，根本没有锁，代码看起来完全合法，但是，我们再次遇到了潜在的死锁。原因是在内部设计​ConcurrentHashMap​，这已在第 2 节中概述 。以相反的顺序调用​swapValues(1,2)​和​swapValues(2,1)​获取相应桶的锁，这意味着代码可能会死锁。这就是文档  ​ConcurrentHashMap.compute()​强烈不鼓励尝试从回调中更改地图的原因。不幸的是，在许多情况下，文档中缺少此类警告。

如上例所示，对隐藏锁的干扰最有可能发生在回调方法中。因此，建议保持回调简短、简单且不调用同步方法。如果这是不可能的，您应该始终牢记执行回调的线程可能持有一个或多个隐藏锁，并相应地计划同步。

结论

在本文中，我们探讨了多线程编程中的死锁问题。我们发现如果按照一定的设计模式编写同步代码，可以完全避免死锁。我们还研究了此类设计为何以及如何工作，其适用性的限制是什么，以及如何有效地发现和修复现有代码中的潜在死锁。预计所提供的材料为设计完美的无死锁同步提供了足够的实用指南。

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