前言
本篇主要講解如何去優化鎖機制
或者克服多執行緒因為鎖可導致效能下降的問題
threadlocal執行緒變數
有這樣乙個場景，前面是一大桶水，10個人去喝水，為了保證執行緒安全，我們要在杯子上加鎖
導致大家輪著排隊喝水，因為加了鎖的杯子是同步的，只能有乙個人拿著這個唯一的杯子喝水
這樣子大家都喝完一杯水需要很長的時間
如果我們給每個人分發乙個杯子呢?是不是每人喝到水的時間縮小到了十分之一
多執行緒併發也是乙個道理
在每個thread中都有自己的資料存放空間（threadlocalmap）
而threadlocal就是在當前執行緒的存放空間中存放資料
下面這個例子，在每個執行緒中存放乙個arraylist，而不是大家去公用乙個arraylist
public class threadlocaltest
@override
public void run()
}public static void main(string args) throws interruptedexception
thread.sleep(3000);
system.out.println(list.size());
es.shutdown();}}
可以看到，threadlocal採用set，get訪問值方式
只有執行緒完全關閉時，在threadlocalmap中的資料才會被gc**
這時有乙個值得考慮的問題
我們使用執行緒池來開發的時候，執行緒池中的執行緒並不會關閉，它只是處於空閒狀態
也就是說，我們如果把過大的資料儲存在當前執行緒的threadlocalmap中，執行緒不斷的呼叫，被空閒...
最後會導致記憶體溢位
解決方法是當不需要這些資料時
使用threadlocal.remove()方法將變數給移除
cas操作
還有一種脫離鎖的機制，那就是cas
cas帶著三個變數，分別是:
v更新變數：需要返回的變數
e預期值：原來的值
n新值，傳進來的新變數
只有當預期值和新值相等時，才會把v=n，如果不相等，說明該操作會讓資料無法同步
根據上面的解釋，大概就能知道cas其實也是在保護資料的同步性
當多個執行緒進行cas操作時，可想只有乙個執行緒能成功更新，之後其它執行緒的e和v會不地進行斷比較
所以cas的同步鎖的實現是一樣的
cas操作的並發包在atomic包中，atomic實現了很多態別
不管是atomicinteger還是atomicreference，都有相同點，請觀察它們的原始碼：
private volatile v value;
private static final long valueoffset;
private volatile int value;
private static final long valueoffset;
都有value，這是它們的當前實際值
valueoffset儲存的是value的偏移量
下面給出乙個簡單的atomicintege例子：
public class atomictest }}
public static void main(string args) throws interruptedexception
thread.sleep(5000);
system.out.println(atomicinteger);}}
使用cas操作比同步鎖擁有更好的效能
我們來看下incrementandget()的原始碼：
public final int incrementandget()public final int getandaddint(object var1, long var2, int var4) while(!this.compareandswapint(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
var5就是需要更新的變數，var1和var2是預設值和新值
死鎖講了那麼多無鎖的操作，我們來看一下乙個死鎖的現象
兩個執行緒互相佔著對方想得到的鎖，就會出現死鎖狀況
public class deadlock extends thread
@override
public void run()}}
if (suo==you)}}
}public static void main(string args) throws interruptedexception
thread.sleep(50000);}}
出現了兩個執行緒的死鎖現象，所以說去鎖不僅能提公升效能，也能防止死鎖的產生。
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