[Java知识库] synchronized 原理进阶

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[Java知识库]synchronized 原理进阶

方便理解的小故事
小故事
故事角色

老王 - JVM
小南 - 线程
小女 - 线程
房间 - 对象
房间门上 - 防盗锁 - Monitor
房间门上 - 小南书包 - 轻量级锁
房间门上 - 刻上小南大名 - 偏向锁
批量重刻名 - 一个类的偏向锁撤销到达 20 阈值
不能刻名字 - 批量撤销该类对象的偏向锁，设置该类不可偏向

小南要使用房间保证计算不被其它人干扰（原子性），最初，他用的是防盗锁，当上下文切换时，锁住门。这样，
即使他离开了，别人也进不了门，他的工作就是安全的。

但是，很多情况下没人跟他来竞争房间的使用权。小女是要用房间，但使用的时间上是错开的，小南白天用，小女
晚上用。每次上锁太麻烦了，有没有更简单的办法呢？

小南和小女商量了一下，约定不锁门了，而是谁用房间，谁把自己的书包挂在门口，但他们的书包样式都一样，因
此每次进门前得翻翻书包，看课本是谁的，如果是自己的，那么就可以进门，这样省的上锁解锁了。万一书包不是
自己的，那么就在门外等，并通知对方下次用锁门的方式。

后来，小女回老家了，很长一段时间都不会用这个房间。小南每次还是挂书包，翻书包，虽然比锁门省事了，但仍
然觉得麻烦。

于是，小南干脆在门上刻上了自己的名字：【小南专属房间，其它人勿用】，下次来用房间时，只要名字还在，那
么说明没人打扰，还是可以安全地使用房间。如果这期间有其它人要用这个房间，那么由使用者将小南刻的名字擦
掉，升级为挂书包的方式。

同学们都放假回老家了，小南就膨胀了，在 20 个房间刻上了自己的名字，想进哪个进哪个。后来他自己放假回老
家了，这时小女回来了（她也要用这些房间），结果就是得一个个地擦掉小南刻的名字，升级为挂书包的方式。老
王觉得这成本有点高，提出了一种批量重刻名的方法，他让小女不用挂书包了，可以直接在门上刻上自己的名字

后来，刻名的现象越来越频繁，老王受不了了：算了，这些房间都不能刻名了，只能挂书包

1. 轻量级锁
轻量级锁的使用场景：如果一个对象虽然有多线程要加锁，但加锁的时间是错开的（也就是没有竞争），那么可以
使用轻量级锁来优化。
轻量级锁对使用者是透明的，即语法仍然是 synchronized
假设有两个方法同步块，利用同一个对象加锁

static final Object obj = new Object();
public static void method1() {
 synchronized( obj ) {
 // 同步块 A
 method2();
 }
}
public static void method2() {
 synchronized( obj ) {
 // 同步块 B
 }
}

创建锁记录（Lock Record）对象，每个线程都的栈帧都会包含一个锁记录的结构，内部可以存储锁定对象的
Mark Word
在这里插入图片描述
让锁记录中 Object reference 指向锁对象，并尝试用 cas 替换 Object 的 Mark Word，将 Mark Word 的值存
入锁记录

如果 cas 替换成功，对象头中存储了锁记录地址和状态 00 ，表示由该线程给对象加锁，这时图示如下
在这里插入图片描述
如果 cas 失败，有两种情况
如果是其它线程已经持有了该 Object 的轻量级锁，这时表明有竞争，进入锁膨胀过程
如果是自己执行了 synchronized 锁重入，那么再添加一条 Lock Record 作为重入的计数

当退出 synchronized 代码块（解锁时）如果有取值为 null 的锁记录，表示有重入，这时重置锁记录，表示重
入计数减一
在这里插入图片描述
当退出 synchronized 代码块（解锁时）锁记录的值不为 null，这时使用 cas 将 Mark Word 的值恢复给对象
头
成功，则解锁成功
失败，说明轻量级锁进行了锁膨胀或已经升级为重量级锁，进入重量级锁解锁流程
2. 锁膨胀
如果在尝试加轻量级锁的过程中，CAS 操作无法成功，这时一种情况就是有其它线程为此对象加上了轻量级锁（有
竞争），这时需要进行锁膨胀，将轻量级锁变为重量级锁。

static Object obj = new Object();
public static void method1() {
 synchronized( obj ) {
 // 同步块
 }
}

当 Thread-1 进行轻量级加锁时，Thread-0 已经对该对象加了轻量级锁
在这里插入图片描述
这时 Thread-1 加轻量级锁失败，进入锁膨胀流程
即为 Object 对象申请 Monitor 锁，让 Object 指向重量级锁地址
然后自己进入 Monitor 的 EntryList BLOCKED

当 Thread-0 退出同步块解锁时，使用 cas 将 Mark Word 的值恢复给对象头，失败。这时会进入重量级解锁
流程，即按照 Monitor 地址找到 Monitor 对象，设置 Owner 为 null，唤醒 EntryList 中 BLOCKED 线程
3. 自旋优化
重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经退出了同步
块，释放了锁），这时当前线程就可以避免阻塞。
自旋重试成功的情况
在这里插入图片描述

自旋会占用 CPU 时间，单核 CPU 自旋就是浪费，多核 CPU 自旋才能发挥优势。
在 Java 6 之后自旋锁是自适应的，比如对象刚刚的一次自旋操作成功过，那么认为这次自旋成功的可能性会
高，就多自旋几次；反之，就少自旋甚至不自旋，总之，比较智能。
Java 7 之后不能控制是否开启自旋功能
4. 偏向锁
轻量级锁在没有竞争时（就自己这个线程），每次重入仍然需要执行 CAS 操作。
Java 6 中引入了偏向锁来做进一步优化：只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的 Mark Word 头，之后发现
这个线程 ID 是自己的就表示没有竞争，不用重新 CAS。以后只要不发生竞争，这个对象就归该线程所有
例如：

static final Object obj = new Object();
public static void m1() {
 synchronized( obj ) {
 // 同步块 A
 m2();
 }
}
public static void m2() {
 synchronized( obj ) {
 // 同步块 B
 m3();
 }
}
public static void m3() {
 synchronized( obj ) {
  // 同步块 C
 }
}

在这里插入图片描述

偏向状态
回忆一下对象头格式

一个对象创建时：
如果开启了偏向锁（默认开启），那么对象创建后，markword 值为 0x05 即最后 3 位为 101，这时它的
thread、epoch、age 都为 0
偏向锁是默认是延迟的，不会在程序启动时立即生效，如果想避免延迟，可以加 VM 参数 -
XX:BiasedLockingStartupDelay=0 来禁用延迟
如果没有开启偏向锁，那么对象创建后，markword 值为 0x01 即最后 3 位为 001，这时它的 hashcode、
age 都为 0，第一次用到 hashcode 时才会赋值
1）测试延迟特性
2）测试偏向锁

class Dog {}
// 添加虚拟机参数 -XX:BiasedLockingStartupDelay=0 
public static void main(String[] args) throws IOException {
 Dog d = new Dog();
 ClassLayout classLayout = ClassLayout.parseInstance(d);
 new Thread(() -> {
 log.debug("synchronized 前");
 System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug("synchronized 中");
 System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));
 }
 log.debug("synchronized 后");
 System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));
 }, "t1").start()
}

输出结果

11:08:58.117 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000101 
11:08:58.121 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11101011 11010000 00000101 
11:08:58.121 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11101011 11010000 00000101

注意
处于偏向锁的对象解锁后，线程 id 仍存储于对象头中

3）测试禁用
在上面测试代码运行时在添加 VM 参数 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁
输出

11:13:10.018 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
11:13:10.021 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 00010100 11110011 10001000 
11:13:10.021 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

测试 hashCode
正常状态对象一开始是没有 hashCode 的，第一次调用才生成
撤销 - 调用对象 hashCode
调用了对象的 hashCode，但偏向锁的对象 MarkWord 中存储的是线程 id，如果调用 hashCode 会导致偏向锁被
撤销
轻量级锁会在锁记录中记录 hashCode
重量级锁会在 Monitor 中记录 hashCode
在调用 hashCode 后使用偏向锁，记得去掉 -XX:-UseBiasedLocking
输出

11:22:10.386 c.TestBiased [main] - 调用 hashCode:1778535015 
11:22:10.391 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 01101010 00000010 01001010 01100111 00000001 
11:22:10.393 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 11000011 11110011 01101000 
11:22:10.393 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 01101010 00000010 01001010 01100111 00000001

撤销 - 其它线程使用对象
当有其它线程使用偏向锁对象时，会将偏向锁升级为轻量级锁

private static void test2() throws InterruptedException {
 Dog d = new Dog();
 Thread t1 = new Thread(() -> {
 synchronized (d) {
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 synchronized (TestBiased.class) {
 TestBiased.class.notify();
 }
 // 如果不用 wait/notify 使用 join 必须打开下面的注释
 // 因为：t1 线程不能结束，否则底层线程可能被 jvm 重用作为 t2 线程，底层线程 id 是一样的
 /*try {
 System.in.read();
 } catch (IOException e) {
 e.printStackTrace();
 }*/
 }, "t1");
 t1.start();
 Thread t2 = new Thread(() -> {
 synchronized (TestBiased.class) {
 try {
 TestBiased.class.wait();
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }, "t2");
 t2.start();
}

输出

[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 01000001 00010000 00000101 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 01000001 00010000 00000101 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 10110101 11110000 01000000 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

撤销 - 调用 wait/notify

 Dog d = new Dog();
 Thread t1 = new Thread(() -> {
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 try {
 d.wait();
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 }, "t1");
 t1.start();
 new Thread(() -> {
 try {
 Thread.sleep(6000);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 synchronized (d) {
 log.debug("notify");
 d.notify();
 }
 }, "t2").start();
}

输出

[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000101 
[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 10110011 11111000 00000101 
[t2] - notify 
[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011100 11010100 00001101 11001010

批量重偏向
如果对象虽然被多个线程访问，但没有竞争，这时偏向了线程 T1 的对象仍有机会重新偏向 T2，重偏向会重置对象
的 Thread ID
当撤销偏向锁阈值超过 20 次后，jvm 会这样觉得，我是不是偏向错了呢，于是会在给这些对象加锁时重新偏向至
加锁线程

private static void test3() throws InterruptedException {
 Vector<Dog> list = new Vector<>();
 Thread t1 = new Thread(() -> {
 for (int i = 0; i < 30; i++) {
 Dog d = new Dog();
 list.add(d);
 synchronized (d) {
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 }
 synchronized (list) {
 list.notify();
 } 
 }, "t1");
 t1.start();
 
 Thread t2 = new Thread(() -> {
 synchronized (list) {
 try {
 list.wait();
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 log.debug("===============> ");
 for (int i = 0; i < 30; i++) {
 Dog d = list.get(i);
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 }, "t2");
 t2.start();
}

输出

[t1] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 12 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 13 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 14 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 15 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 16 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 18 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 19 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 20 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 21 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 22 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 23 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 24 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 26 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 27 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 28 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 29 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - ===============> 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 12 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 12 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 12 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 13 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 13 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 13 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 14 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 14 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 14 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 15 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 15 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 15 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 16 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 16 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 16 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 18 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 18 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 18 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 19 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 19 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 19 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 20 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 20 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 20 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 21 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 21 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 21 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 22 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 22 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 22 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 23 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 23 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 23 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 24 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 24 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 24 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101
[t2] - 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 26 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 26 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 26 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 27 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 27 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 27 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 28 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 28 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 28 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 29 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 29 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101 
[t2] - 29 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11110001 00000101

批量撤销
当撤销偏向锁阈值超过 40 次后，jvm 会这样觉得，自己确实偏向错了，根本就不该偏向。于是整个类的所有对象
都会变为不可偏向的，新建的对象也是不可偏向的

static Thread t1,t2,t3;
private static void test4() throws InterruptedException {
 Vector<Dog> list = new Vector<>();
 int loopNumber = 39;
 t1 = new Thread(() -> {
 for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {
 Dog d = new Dog();
 list.add(d);
 synchronized (d) {
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 }
 LockSupport.unpark(t2);
 }, "t1");
 t1.start();
 t2 = new Thread(() -> {
 LockSupport.park();
 log.debug("===============> ");
 for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {
 Dog d = list.get(i);
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 LockSupport.unpark(t3);
 }, "t2");
 t2.start();
 t3 = new Thread(() -> {
 LockSupport.park();
 log.debug("===============> ");
 for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {
 Dog d = list.get(i);
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 synchronized (d) {
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));
 }
 }, "t3");
 t3.start();
 t3.join();
 log.debug(ClassLayout.parseInstance(new Dog()).toPrintableSimple(true));
}

参考资料
https://github.com/farmerjohngit/myblog/issues/12
https://www.cnblogs.com/LemonFive/p/11246086.html
https://www.cnblogs.com/LemonFive/p/11248248.html
偏向锁论文

5. 锁消除

@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations=3)
@Measurement(iterations=5)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class MyBenchmark {
 static int x = 0;
 @Benchmark
 public void a() throws Exception {
 x++;
 }
 @Benchmark
 public void b() throws Exception {
 Object o = new Object();
 synchronized (o) {
 x++;
  }
 }
}

java -jar benchmarks.jar

Benchmark Mode Samples Score Score error Units 
c.i.MyBenchmark.a avgt 5 1.542 0.056 ns/op 
c.i.MyBenchmark.b avgt 5 1.518 0.091 ns/op

java -XX:-EliminateLocks -jar benchmarks.jar 禁用锁消除

Benchmark Mode Samples Score Score error Units 
c.i.MyBenchmark.a avgt 5 1.507 0.108 ns/op 
c.i.MyBenchmark.b avgt 5 16.976 1.572 ns/op

锁粗化
对相同对象多次加锁，导致线程发生多次重入，可以使用锁粗化方式来优化，这不同于之前说的的细分锁的粒度。

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