实际应用场景。频繁读、少量写的场景当共享资源被频繁读取，而写入操作相对较少时，使用读写锁可以大幅提升并发性能。例如在一个网站中，缓存是经常被读取的，而很少被写入。使用读写锁可以使得多个 goroutine 同时读取缓存，提升并发访问能力，而写操作则只能一个 goroutine 进行。数据库连接池在一个数据库连接池中，多个 goroutine 可以同时获取数据库连接，但是在写入操作时需要互斥。使用读
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2023-08-08 01:22:37
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目录1. java内存屏障2.java内存屏障的使用一. java内存屏障1.1 什么是内存屏障（Memory Barrier）？ 内存屏障（memory barrier）是一个CPU指令。基本上，它是这样一条指令： a) 确保一些特定操作执行的顺序； b) 影响一些数据的可见性(可能是某些指令执行后的结果)。编译器和CPU可以在保证输出结果一样的情况下对指令重排序，使性能得到
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2023-07-22 00:03:07
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前言上篇我们介绍了ConcurrentHashMap的原理与实现，提到了get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable，Collections.synchronizedMap效率高的原因之一。但Get没有加锁的话，ConcurrentHashMap是如何保证读到的数据不是脏数据的呢？ //会发现源码中没有一处加了锁 volatile普通的共享变量不能保证可见性，因为普通
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2023-09-07 08:00:29
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# Java 读写锁的应用场景
在多线程编程中，读写锁是一个非常重要的概念，特别是在需要对共享资源进行高并发读操作和低并发写操作的时候。Java提供了`ReentrantReadWriteLock`类来实现读写锁。本文将指导您如何在Java中实现读写锁的基本应用场景。
## 流程概述
下面是实现读写锁的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 05:22:43
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Java锁源码分析-ReentrantReadWriteLock（可重入的读写锁）使用场景基本用法源码解析结构：源码解析第一部分：成员变量和构造器第二部分：内部类第三部分：方法 本文分析了可重入的读写锁的使用场景，基本用法，源码解析。 使用场景首先了解下读锁与写锁的互斥性：读锁-读锁 不互斥 读锁-写锁 互斥 写锁-写锁 互斥也就是说在多个线程都加读锁，不存在写锁的情况下，多个线程可以并发执行
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2023-12-14 15:04:48
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ReadWriteLockReadWriteLock介绍实例代码和性能对比使用场景以及注意事项锁降级 ReadWriteLock介绍ReadWriteLock 被称为读写锁，通过读读不加锁的方式区分业务，从而提高效率读写锁与ReentLock锁的效率对比 我们用如下代码进行一个简单的对比非公平模式（默认） 当以非公平初始化时，读锁和写锁的获取的顺序是不确定的。非公平锁主张竞争获取，可能会延缓一个
DB结构体 Redis默认有16个数据库，存储数据前必须先通过SELECT INDEX来指定DB（默认index为0，DB结构体对应server.h/redisDb），DB主要存储并维护键值对信息。值得注意的是Redis目前没有命令可以获取当前正在操作的库，所以比较好的做法是每次操作前select。typedef struct redisDb {
dict *dict;
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2024-05-28 13:18:14
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目录一、用例二、读写锁的核心思想三、写锁的操作3.1 写锁加锁-acquire3.2 写锁-释放锁操作四、读锁的操作4.1 读锁的加锁操作4.2 加锁-扔到队列准备阻塞操作一、用例将原来的锁，分割为两把锁：读锁、写锁。适用于读多写少的场景，读锁可以并发，写锁与其他锁互斥。写写互斥、写读互斥、读读兼容。单个线程获取写锁后，再次获取读锁，可以拿到。（写读可重入）单个线程获取读锁后，再次获取写锁，拿不到
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2024-09-29 23:04:31
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背景和意义java.util.concurrent中有很多的同步工具类，比如ReentrantLock、Semaphore、CountLatch、CyclicBarrier、BlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue等等，其中，很多使用的是排他锁的实现，即，同一时间只有一个线程能够访问共享的变量或临界区。因此，在某些场景下，大部分的同步工具类的性能都不尽人意。想想一下这
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2023-09-27 11:11:56
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开发者（KaiFaX）
面向全栈工程师的开发者
专注于前端、Java/Python/Go/PHP的技术社区
作者 | Vt正文-开门见山谈起redis锁，下面三个，算是出现最多的高频词汇：setnxredLockredissonsetnx其实目前通常所说的setnx命令，并非单指redis的 setnx key value这条命令。一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使
开始时间：2022-09-11公平锁和非公平锁非公平锁:线程饿死 效率高 公平锁:阳光普照（先进先出） 效率相对低非公平锁可能会出现线程饿死的情况 他自己抢占到时间片后，一口气就执行完了，另外的线程就饿死了private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);可重入锁可重入锁又叫递归锁package com.bupt.syn;
pu
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2023-11-27 01:30:57
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同步器--读写锁java并发包中帮我们进行了一系列的封装，之前的重入锁需要我们手动的加锁和释放锁，而同步器只需要我们简单的去使用就可以了。之前我们无论是使用synchronized还是ReentrantLock，都是对整个操作进行了加锁，但我们可以想象到，如果两个线程都进行的知识读取的操作，那么实际上我们是不需要加锁的。而读写，包括写与写之间还是需要加锁的。而读写锁就是帮我们来做这件事情的，如果连
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2023-08-12 18:27:18
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读写锁（Read-Write Lock，也称为共享-独占锁）是一种特殊的同步机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但写入时必须是独占的。这
这一节主要是谈谈读写锁的实现。上一节中提到，ReadWriteLock看起来有两个锁：readLock/writeLock。如果真的是两个锁的话，它们之间又是如何相互影响的呢？事实上在ReentrantReadWriteLock里锁的实现是靠java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock.Sync完成的。这个类看起来比较眼熟，实际上它是AQS的
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2024-02-28 12:01:09
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本篇内容包括：ConcurrentHashMap 概述、ConcurrentHashMap 底层数据结构、ConcurrentHashMap 的使用以及相关知识点。一、ConcurrentHashMap 概述ConcurrentHashMap 是 HashMap 的线程安全版本，其内部和 HashMap 一样，也是采用了数组 + 链表 + 红黑树的方式来实现。如何实现线程的安全性？加锁。但是这个锁
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2023-08-09 10:29:57
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一、ConcurrentHashMapConcurrentHashMap相当于是HashMap的多线程版本，它的功能本质上和HashMap没什么区别。因为HashMap在并发操作的时候会出现各种问题，比如死循环问题、数据覆盖等问题。而这些问题，只要使用ConcurrentHashMap就可以完美地解决。二、JDK1.7ConcurrentHashMap在JDK 1.7中使用的数组 加 链表的结构，
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2023-09-30 10:26:04
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在JDK中提供了一种读写锁ReentrantReadWriteLock类，相比ReentrantLock类，使用前者可以加快运行效率。ReentrantLock类是具有完全互斥排他的效果，即同一时间只有一个线程在执行ReentrantLock.lock()方法后面的任务，这样做虽然保证了实例变量的线程安全性，但效率却是非常低下的。所以在某些不需要操作实例变量的方法中，完全可以使用读写锁Reentr
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2023-10-08 10:02:07
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老规矩–妹妹镇楼：
一． ConcurrentHashMap（一） 概述 HashMap是线程不安全的，put操作可能会产生死循环，在JDK1.8中更换了数据插入的顺序，解决了这个问题。但是线程安全问题依然未解决，因此Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashmap)两种解决方案被提出，这两种方案
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2023-07-22 00:02:56
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概述ConcurrentHashMap 是 HashMap 的升级版本，是 java.util.concurrent 包的重要成员。特点
是线程安全的、支持高并发。
在默认理想状态下，ConcurrentHashMap 可以支持 16 个线程执行并发写操作及任意数量线程的读操作。所以重点是 ConcurrentHashMap 高并发的具体实现机制：
包括其在 JDK 中的定义和结构、并发存取、重哈
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2023-07-23 22:03:51
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ConcurrentMap详解ConcurrentMapConcurrentMap是一个线程安全的Map,可以防止多线程并发安全问题.
HashTable也是线程安全的,但是ConcurrentMap性能要比HashTable好的多,所以推荐使用ConcurrentMap.
ConcurrentMap，它是一个接口，是一个能够支持并发访问的java.util.map集合；ConcurrentM
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2024-06-29 07:52:35
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