這篇文章通過實例討論了：

- java.concurrent.Lock創(chuàng)建的垃圾
- 比較Lock和synchronized
- 如何通過編程方式計算延時
- Lock和synchronized競爭帶來的影響
- 延遲測試中由于遺漏（co-ordinated omission）可能對結(jié)果的影響

回到我最喜歡的一個主題：垃圾的創(chuàng)建與分配?？梢詮奈乙郧暗奈恼拢ㄈ纾?a target="_blank" >性能優(yōu)化的首要法則和重視性能優(yōu)化首要法則：逃逸分析的效果）獲取更多關于這個議題的細節(jié)。尤其弄懂在性能問題上，為什么分配是如此重要的因素。

幾天前，當我診斷一些 JIT 編譯期間奇怪的分配問題時，發(fā)現(xiàn) java.util.concurrent.locks.ReentrantLock 的分配有問題，不過這只在競爭條件下出現(xiàn)。（這一點很容易證明，只要運行一個在 Lock 上建立競爭并指定 –verbosegc 參數(shù)測試程序（類似下面的程序））。

示例是在有 Lock 競爭時 GC 的輸出結(jié)果：

[GC (Allocation Failure) 16384K->1400K(62976K), 0.0016854 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17784K->1072K(62976K), 0.0011939 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17456K->1040K(62976K), 0.0008452 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17424K->1104K(62976K), 0.0008338 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17488K->1056K(61952K), 0.0008799 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17440K->1024K(61952K), 0.0010529 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17408K->1161K(61952K), 0.0012381 secs] 
[GC (Allocation Failure) 17545K->1097K(61440K), 0.0004592 secs] 
[GC (Allocation Failure) 16969K->1129K(61952K), 0.0004500 secs] 
 
[GC (Allocation Failure) 17001K->1129K(61952K), 0.0003857 secs] 

我懷疑是否是在垃圾回收時必須對清理 Lock 上分配的空間，在高度競爭的環(huán)境下，將會選擇一種比內(nèi)建的 ‘synchronized‘ 更壞的同步策略。

當然，這個問題比其他任何問題都更加學術。如果你確實非常關心延遲，你會發(fā)現(xiàn)自己從來不會（或者絕不應該）有這樣一種情況會需要這么多的線程鎖。不過，請繼續(xù)跟我一起探究這個問題，因為這個過程和結(jié)果都非常有趣。

簡史：鎖是2004年，在Java 1.5中引入的。由于對簡單并發(fā)結(jié)構(gòu)的迫切需要，鎖以及其他并發(fā)工具因此而誕生。在這之前，你不得不通過內(nèi)建的 synchronized 和 Object 的 wait()、notify() 方法來控制并發(fā)。

ReentrantLock 提供許多比 synchronized 更好的功能，下面是一些例子：

• 變得非結(jié)構(gòu)化——比如，不會受塊或方法的限制，允許你跨多個方法持有鎖。

• 輪詢鎖

• 等待鎖超時

• 配置失敗策略

但是它們在延遲測試中有什么作用呢？

我寫了一個簡單的測試來比較 Lock 和 synchronized 的性能。

這段代碼允許改變線程的數(shù)量（1個線程意味著不存在競爭）及競爭的數(shù)量。通過有遺漏（coordinated omission）和沒有遺漏來衡量。
采用 Lock 或者 synchronised 來運行測試。

為了記錄結(jié)果，我使用了 Histogram 類。該類是 Peter Lawrey 創(chuàng)建的。你可以在 Chronicle-Core 的工具類中找到該類。

import org.junit.Test; 
 
import java.util.concurrent.locks.Lock; 
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; 
 
public class LockVsSync { 
    private static final boolean COORDINATED_OMISSION = Boolean.getBoolean("coordinatedOmission"); 
    //Either run testing Lock or testing synchronized 
    private static final boolean IS_LOCK = Boolean.getBoolean("isLock"); 
    private static final int NUM_THREADS = Integer.getInteger("numThreads"); 
 
    <a href='http://www.jobbole.com/members/madao'>@Test</a> 
    public void test() throws InterruptedException { 
        Lock lock = new ReentrantLock(); 
        for (int t = 0; t &lt; NUM_THREADS; t++) { 
            if (t == 0) { 
                //Set the first thread as the master which will be measured 
                //設置***個線程作為測量的線程 
                //The other threads are only to cause contention 
                //其他線程只是引起競爭 
                Runner r = new Runner(lock, true); 
                r.start(); 
            } else { 
                Runner r = new Runner(lock, false); 
                r.start(); 
            } 
        } 
 
        synchronized(this){ 
            //Hold the main thread from completing 
            wait(); 
        } 
 
    } 
 
    private void testLock(Lock rlock) { 
        rlock.lock(); 
        try { 
            for (int i = 0; i &lt; 2; i++) { 
                double x = 10 / 4.5 + i; 
            } 
        } finally { 
            rlock.unlock(); 
        } 
    } 
 
    private synchronized void testSync() { 
        for (int i = 0; i &lt; 2; i++) { 
            double x = 10 / 4.5 + i; 
        } 
    } 
 
    class Runner extends Thread { 
        private Lock lock; 
        private boolean master; 
 
        public Runner(Lock lock, boolean master) { 
            this.lock = lock; 
            this.master = master; 
        } 
 
        @Override 
        public void run() { 
            Histogram histogram = null; 
            if (master) 
                histogram = new Histogram(); 
 
            long rate = 1000;//expect 1 every microsecond 
            long now =0; 
            for (int i = -10000; i 0){ 
                    if(!COORDINATED_OMISSION) { 
                        now += rate; 
                        while(System.nanoTime() =0 &amp;&amp; master){ 
                    histogram.sample(System.nanoTime() - now); 
                } 
            } 
            if (master) { 
                System.out.println(histogram.toMicrosFormat()); 
                System.exit(0); 
            } 
        } 
    } 
} 

結(jié)果如下：

這是沒有遺漏（co-ordinated omission）的結(jié)果：

• 采用微秒來衡量。

• 圖形的頂部就是延遲的分布。

• 這是有競爭的測試，使用四個線程執(zhí)行該程序。

• 這個測試是在8核的 MBP i7 上運行的。

• 每次測試迭代200,000,000次，并有10,000次預熱。

• 根據(jù)吞吐率為每微妙迭代一次來調(diào)整遺漏。

如我們所期望的一樣，沒有競爭時，結(jié)果是基本相同的。JIT 已經(jīng)對 Lock 和 synchronized 進行了優(yōu)化。在有競爭的情況下，占用百分比低的時候，使用 Lock 會稍微快一點，但是這種差別真的很小。所以，即使存在很多的年青代GC（minor GC），它們也沒有顯著的降低 Lock 效率。如果都是輕量級的 Lock，總體上就比較快了。

這是調(diào)整為有遺漏情況后的結(jié)果。

當然，在有遺漏的情況下延遲會更高。

再次可以看到，在無競爭情況下，lock 和 synchronized 的性能是相同——這就沒什么很驚奇了。

在競爭條件下，百分率為99%時，我們看到 synchronized 比 lock 表現(xiàn)好10X。在這之后，兩者的表現(xiàn)基本是一致的。

我猜測這是因為GC回收的效率導致 lock 比 synchronised 要慢，大概每300-1200微妙發(fā)生一次GC回收。尤其是到達99%之后，慢得就相當明顯了。在這個之后，延遲率可能與硬件和操作系統(tǒng)（OS）相關。但 是，這只是我個人的推斷，沒有做更深入的調(diào)查。

結(jié)論：

這篇文章更多的是怎么去測量和分析延遲。在競爭條件下，Lock的分配是一個非常有意思的話題，在真實世界里，這個問題也未必有什么實際的不同。