自旋锁原理及基于原子引用手写自旋锁

什么是自旋锁

        自旋锁(Spinlock)是一种用于多线程同步的机制,在尝试获取锁时,如果锁已经被其他线程持有,则当前线程不会立即被阻塞,而是会进入一个循环中反复尝试获取锁,直到成功为止。这种机制通过“自旋”等待锁释放,从而避免了线程的上下文切换,但在某些情况下也可能导致CPU资源的浪费。

工作原理

  1. 尝试获取锁:当一个线程需要访问共享资源时,它会尝试获取自旋锁。如果锁已经被其他线程持有,则当前线程不会立即进入阻塞状态。

  2. 自旋等待:当前线程会进入一个循环(通常称为“自旋”),在这个循环中它会不断检查锁是否已经被释放。这通常是通过一个原子操作(如CAS,Compare-And-Swap)来实现的,该操作会检查锁的状态并尝试将其设置为已锁定。

  3. 获取锁成功:如果锁已经被释放(即其他线程已经完成了对共享资源的访问并释放了锁),则当前线程会成功获取锁,并退出自旋循环。

  4. 执行临界区代码:一旦获取了锁,当前线程就可以安全地访问共享资源,并执行临界区代码。

  5. 释放锁:完成临界区代码的执行后,当前线程会释放锁,以便其他线程可以获取锁并访问共享资源。

优缺点

优点

  • 避免上下文切换:由于自旋锁不会使线程进入阻塞状态,因此可以避免线程上下文切换的开销。这对于锁持有时间较短且上下文切换开销较大的场景来说是有益的。

  • 减少线程调度开销:由于自旋锁不会使线程进入阻塞状态,因此线程调度器不需要为这些线程分配和回收资源,从而减少了线程调度的开销。

缺点

  • CPU资源浪费:如果锁持有时间较长,自旋锁会导致CPU资源的浪费。因为线程在不断自旋等待锁释放的过程中会占用CPU资源,而这些资源本可以用于其他有用的工作。

  • 可能导致优先级反转:在优先级反转的场景中,低优先级的线程可能持有锁,而高优先级的线程在等待锁。如果高优先级的线程不断自旋等待锁释放,它可能会消耗大量的CPU资源,而低优先级的线程却得不到足够的CPU时间来释放锁。

适用场景

自旋锁适用于以下场景:

  • 锁持有时间较短:如果锁的持有时间非常短(例如,几微秒到几十微秒),则自旋锁可以避免线程上下文切换的开销,并提高性能。

  • 多核处理器环境:在多核处理器环境中,自旋锁可以更好地利用CPU资源。因为即使一个线程在等待锁释放时占用了CPU资源,其他核心仍然可以执行其他有用的工作。

  • 避免线程切换开销较大的场景:在某些情况下,线程切换的开销可能非常大(例如,在实时系统中)。在这些情况下,使用自旋锁可以避免线程切换的开销,并提高系统的响应性。

自实现一个自旋锁

源码

package com.test;import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;/*** @ClassName : SpinLockTest* @Description: 自旋锁Case* @Author: liulianglin* @Date: 2024-10-27 9:30* @Version : 1.0*/
public class SpinLockTest {AtomicReference<Thread> reference = new AtomicReference<>(null);public void lock(){System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t  coming in  and try lock....");while (!reference.compareAndSet(null, Thread.currentThread())){}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t get lock succ....");}public void unlock(){reference.compareAndSet(Thread.currentThread(), null);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t unlock and coming out....");}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {SpinLockTest spinLockTest = new SpinLockTest();Thread t1 = new Thread(()->{spinLockTest.lock();try {Thread.sleep(5000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}spinLockTest.unlock();}, "t1");t1.start();// 等待t1启动完毕Thread.sleep(1000);Thread t2 = new Thread(()->{spinLockTest.lock();try {Thread.sleep(3000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}spinLockTest.unlock();}, "t2");t2.start();}}

运行效果

        t1线程首先启动运行并率先占有锁,然后持有锁5秒钟。t2线程启动运行后,先尝试获取锁,一直获取不到则会不停的进行while循环,直到获取到锁为止。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/457630.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

探索CRM功能:六个解决方案助力企业发展

在当前竞争激烈的市场环境中&#xff0c;企业面临着客户关系管理的诸多挑战&#xff0c;CRM&#xff08;客户关系管理&#xff09;系统能够有效解决客户数据孤岛、提升客户互动效率、增强销售预测准确性等问题。通过整合客户信息和优化业务流程&#xff0c;CRM帮助企业实现更高…

解决JeecgBoot微服务通过Gateway访问Swagger资源出现“Knife4j文档请求异常”

1.问题描述 基于jeecgboot单体版本,参照官方推荐的纯微服务项目拆分指南,对jeecgboot项目进行微服务拆分,将gateway和system模块启动成功后,通过gateway访问访问Swagger接口文档,出现“Knife4j文档请求异常”,如下图: 2.问题定位: 1.浏览器F12打开控制台,查看异常请…

Kafka-Eagle(可视化监控平台)安装教程

Kafka Eagle 1. Install Mysql Kafka-Eagle 的安装依赖于 MySQL&#xff0c;MySQL 主要用来存储可视化展示的数据。 2.Kafka 环境准备 调整Kafka内存占用等参数&#xff0c;暴露JMX JMX(Java Management Extensions)是一个为应用程序植入管理功能的框架。JMX是一套标准的代理和…

在GeoTools中的Shapefile属性表读取效率之Shp与Dbf对比

目录 前言 一、POI测试数据简介 1、选用的POI数据 2、关于数据的属性数据 二、属性数据读取的两种方式实现 1、基于DbaseFileReader的读取 2、基于SimpleFeatureSource的读取 三、实际运行对比 1、内存和CPU占用情况 2、运行耗时情况 四、总结 前言 众所周知&#x…

《向量数据库指南》——text-embedding-3-large与Mlivus Cloud打造语义搜索新纪元

使用text-embedding-3-large生成向量并将向量插入Mlivus Cloud实现高效语义搜索的深度解析与实战操作 在数字化时代,数据的处理和存储方式正在经历前所未有的变革。特别是随着大数据和人工智能技术的快速发展,向量数据库作为一种新型的数据存储和查询方式,正逐渐受到越来越…

系统架构设计师教程 第2章 2.6 计算机语言 笔记

2.6计算机语言 ★★★★☆ 2.6.1计算机语言的组成 计算机语言 (Computer Language) 是指用于人与计算机之间交流的一种语言&#xff0c;是人与计算机之间传递信息的媒介。 计算机语言主要由一套指令组成&#xff0c;指令一般包括表达式、流程控制和集合三大部分内容。 表达…

Selenium爬虫技术:如何模拟鼠标悬停抓取动态内容

介绍 在当今数据驱动的世界中&#xff0c;抓取动态网页内容变得越来越重要&#xff0c;尤其是像抖音这样的社交平台&#xff0c;动态加载的评论等内容需要通过特定的方式来获取。传统的静态爬虫方法难以处理这些由JavaScript生成的动态内容&#xff0c;Selenium爬虫技术则是一…

测试造数,excel转insert语句

目录 excel转sql的insert语句一、背景二、直接上代码 excel转sql的insert语句 一、背景 在实际测试工作中&#xff0c;需要频繁地进行测试造数并插入数据库验证&#xff0c;常规的手写sql语句过于浪费时间&#xff0c;为此简单写个脚本&#xff0c;通过excel来造数&#xff0…

Flink CDC系列之:调研应用Flink CDC将 ELT 从 MySQL 流式传输到 StarRocks方案

Flink CDC系列之&#xff1a;调研应用Flink CDC将 ELT 从 MySQL 流式传输到 StarRocks方案 准备准备 Flink Standalone 集群准备 docker compose为 MySQL 准备记录使用 Flink CDC CLI 提交作业 同步架构和数据更改路由变更清理 本教程将展示如何使用 Flink CDC 快速构建从 MySQ…

Rust 力扣 - 1. 两数相加

文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 我们使用一个全局的备忘录&#xff0c;然后我们遍历数组&#xff0c;如果当前元素在备忘录里面找到了&#xff0c;就返回备忘录里面记录的下标和当前下标记录&#xff0c;没找到就把当前元素匹配的元素和当前元素…

DEVOPS: 容器与虚拟化与云原生

概述 传统虚拟机&#xff0c;利用 hypervisor&#xff0c;模拟出独立的硬件和系统&#xff0c;在此之上创建应用虚拟机是一个主机模拟出多个主机虚拟机需要先拥有独立的系统docker 是把应用及配套环境独立打包成一个单位docker 是在主机系统中建立多个应用及配套环境docker 是…

【WiFi7】 支持wifi7的手机

数据来源 Smartphones with WiFi 7 - list of all latest phones 2024 Motorola Moto X50 Ultra 6.7" 1220x2712 Snapdragon 8s Gen 3 16GB RAM 1024 GB 4500 mAh a/b/g/n/ac/6e/7 Sony Xperia 1 VI 6.5" 1080x2340 Snapdragon 8 Gen 3 12GB RAM 512 G…

基于JAVASE的题

字符集合 描述&#xff1a; 每组数据输入一个字符串&#xff0c;字符串最大长度为100&#xff0c;且只包含字母&#xff0c;不可能为空串&#xff0c;区分大小写。 每组数据一行&#xff0c;按字符串原有的字符顺序&#xff0c;输出字符集合&#xff0c;记重复出现并靠后的字…

【数学二】多元函数积分学-重积分-二重积分定义、性质、计算

考试要求 1、了解多元函数的概念&#xff0c;了解二元函数的几何意义. 2、了解二元函数的极限与连续的概念&#xff0c;了解有界闭区域上二元连续函数的性质. 3、了解多元函数偏导数与全微分的概念&#xff0c;会求多元复合函数一阶、二阶偏导数&#xff0c;会求全微分&#x…

以 6502 为例讲讲怎么阅读 CPU 电路图

开篇 你是否曾对 CPU 的工作原理充满好奇&#xff0c;以及简单的晶体管又是如何组成逻辑门&#xff0c;进而构建出复杂的逻辑电路实现&#xff1f;本文将以知名的 6502 CPU 的电路图为例&#xff0c;介绍如何阅读 CPU 电路图&#xff0c;并向你演示如何从晶体管电路还原出逻辑…

RISC-V笔记——显式同步

1. 前言 RISC-V的RVWMO模型主要包含了preserved program order、load value axiom、atomicity axiom、progress axiom和I/O Ordering。今天主要记录下preserved program order(保留程序顺序)中的Explicit Synchronization(显示同步)。 2. 显示同步 显示同步指的是&#xff1a…

ArcGIS计算落入面图层中的线的长度或面的面积

本文介绍在ArcMap软件中&#xff0c;计算落入某个指定矢量面图层中的另一个线图层的长度、面图层的面积等指标的方法。 如下图所示&#xff0c;现在有2个矢量要素集&#xff0c;其中一个为面要素&#xff0c;表示某些区域&#xff1b;另一个为线要素&#xff0c;表示道路路网。…

软考系统分析师知识点二四:错题集11-20

前言 今年报考了11月份的软考高级&#xff1a;系统分析师。 考试时间&#xff1a;11月9日。 倒计时&#xff1a;13天。 目标&#xff1a;优先应试&#xff0c;其次学习&#xff0c;再次实践。 复习计划第二阶段&#xff1a;刷选择题&#xff0c;搜集错题集反复查看&#x…

Pr 视频效果:波形变形

视频效果/扭曲/波形变形 Distort/Wave Warp 波形变形 Wave Warp效果用于在剪辑上创建类似波浪的动态变形效果。 此效果会自动动画化&#xff0c;波形以恒定速度移动。要改变速度或停止波动&#xff0c;需要设置关键帧。 ◆ ◆ ◆ 效果选项说明 通过调整波形的类型、高度、宽度…

《分布式机器学习模式》:解锁分布式ML的实战宝典

在大数据和人工智能时代&#xff0c;机器学习已经成为推动技术进步的重要引擎。然而&#xff0c;随着数据量的爆炸性增长和模型复杂度的提升&#xff0c;单机环境下的机器学习已经难以满足实际需求。因此&#xff0c;将机器学习应用迁移到分布式系统上&#xff0c;成为了一个不…