A、乐观锁、悲观锁B、偏向锁、轻量级锁、重量级锁C、互斥锁、自旋锁、适应性自旋D、可重入锁、读写锁E、公平锁、非公平锁F、总线锁、缓存锁（linux操作系统底层，由CPU提供的锁）G、锁优化：减少锁持有时间、减小锁粒度、锁分离、锁粗化、锁消除信号量与互斥量：信号

记录一下公平锁，非公平锁，可重入锁（递归锁），读写锁，自旋锁的概念，以及一些和锁有关的java类。公平锁与非公平锁：公平锁就是在多线程环境下，每个线程在获取锁时，先查看这个锁维护的队列，如果队列为空或者自身就是等待队列的第一个，就占有锁。否则就加入到等待队列中，按照FIFO的顺序依次占有锁。非公平锁会一上来就试图占

一.问题描述引言一般数组越界问题,往往是涉及多线程并发的情况下,某个或多个临界资源(比如类或对象的成员变量)多线程并发读写而导致的异常。出现这样情况,一般是该保护的地方没有用同步锁保护，或者是用错了同步锁，这类问题比较常规。但本文要分享的案例却是一个方法内的临界资源已被加锁保护的情况下仍然出现的数组越界问题,导致system\server挂掉，手

今天讲另一个并发工具，叫读写锁。读写锁是一种分离锁，是锁应用中的一种优化手段。考虑读多写少的情况，这时如果我们用synchronized或ReentrantLock直接修饰读/写方法未尝不可，如：publicstaticclassRw{privateintval;publicsynchr

Discuz7.2坑爹集锦SQL篇DZ使用的是MySQL的MyISAM引擎，特点是简单快速，非常适合网络扁平数据。当数据量超过一定规模（大概300万），数据关联复杂（表连接增多）后性能急剧下降。并且在高读写并发时锁表严重（MyISAM是表锁，InnoDB有行锁），甚至导致表损坏。DZ7.2代码中SQL写法存在不标准的问题，虽然不影响执行但对维

一、读写锁简介现实中有这样一种场景：对共享资源有读和写的操作，且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候，多个线程同时读一个资源没有任何问题，所以应该允许多个线程同时读取共享资源；但是如果一个线程想去写这些共享资源，就不应该允许其他线程对该资源进行读和写的操作了。　针对这种场景，JAVA的并发包提供了读写锁ReentrantReadW

ReadWriteLock是JDK中的读写锁接口ReentrantReadWriteLock是ReadWriteLock的一种实现读写锁非常适合读多写少的场景。读写锁与互斥锁的一个重要区别是读写锁允许多个线程同时读共享变量，这是读写锁在读多写少的情况下性能较高的原因。读写锁的原则：多个线程可同时读共享变量只允许一

<br1\.表锁表锁分为写锁，读锁，二者读读不阻塞，读写阻塞，写写阻塞<br<br2\.行锁行锁分为共享锁，排他锁，即读锁和写锁多粒度锁机制自动实现表、行锁共存，InnoDB内部有意向表锁意向共享锁（IS）：事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。

ReentrantReadWriteLock是JDK5中提供的读写分离锁。读写分离锁可以有效的帮助减少锁的竞争，以此来提升系统的性能。用锁分离的机制来提升性能也非常好理解，比如线程A，B，C进行写操作，D，E，F进行读操作，如果使用ReentrantLock或者synchronized关键字，这些线程都是串行执行的，即每次都只有一个线程做操作。但是当D进行读

　　在java并发包java.util.concurrent中，除了重入锁ReentrantLock外，读写锁ReentrantReadWriteLock也很常用。在实际开发场景中，在使用共享资源时，可能读操作远远多于写操作。这种情况下，如果对这部分共享资源能够让多个线程读的时候不受阻塞，仅仅在写的时候保证安全性，这样效率会得到显著提升。读写锁Reentra

基本概念LinkedBlockingQueue是一个用链表实现的有界阻塞队列。LinkedBlockingQueue按照先进先出的原则对元素进行排序。LinkedBlockingQueue采用了双锁、双条件队列来提高读写效率。内部构造LinkedBlockingQueue内部维

平时看博客或技术文章的时候，经常被各种锁搞得晕晕乎乎，包括在自旋锁、可重入锁、公平锁等等、乐观锁、悲观锁、行锁、表锁、意向锁、排它锁等。前段时间终于把Java多线程相关的锁有机会学习了一遍。现在开始整理mysql相关的锁概念。先从乐观锁和悲观锁开始聊聊。首先要知道，乐观锁和悲观锁不是真实存在的锁，只是两种抽象概念性的东西，就相当于Java中的接口，只

一、读写锁简介现实中有这样一种场景：对共享资源有读和写的操作，且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候，多个线程同时读一个资源没有任何问题，所以应该允许多个线程同时读取共享资源；但是如果一个线程想去写这些共享资源，就不应该允许其他线程对该资源进行读和写的操作了。　针对这种场景，JAVA的并发包提供了读写锁ReentrantReadW

本文内容：读写锁ReentrantReadWriteLock的源码分析，基于Java7/Java8。阅读建议：虽然我这里会介绍一些AQS的知识，不过如果你完全不了解AQS，看本文就有点吃力了。目录使用示例下面这个例子非常实用，我是javadoc的搬运工：//这是一个关于缓存操作的故事classCach

在读很多并发文章中，会提及各种各样锁如公平锁，乐观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类。介绍的内容如下：1.公平锁/非公平锁2.可重入锁/不可重入锁3.独享锁/共享锁4.互斥锁/读写锁5.乐观锁/悲观锁6.分段锁7.偏向锁/轻量级锁/重量级锁8.自旋锁上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的

ReadWriteLock也是一个接口，提供了readLock和writeLock两种锁的操作机制，一个资源可以被多个线程同时读，或者被一个线程写，但是不能同时存在读和写线程。基本规则：读读不互斥读写互斥写写互斥问题：既然读读不互斥，为何还要加读锁答：如果只是读，是不需要加锁的，加锁本身就有性能上的损耗如果读可以不是最新数据

背景PostgreSQL的读写是不冲突的，这听起来是件好事对吧，读和写相互不干扰，可以数据库提高读写并发能力。但是有些时候，用户也许想让读写冲突（需求：数据正在被更新或者删除时，不允许被读取）。那么有方法能实现读写冲突吗？PostgreSQL提供了一种锁advisorylock，可以实现读写堵塞的功能。使用advisoryloc

读写锁同一用户并发读取同一条数据，不会出现什么问题，因为读取不会修改数据，但是如果某个用户正在读取某张表，而同一时刻另一用户正在修改这张表的id为1的数据，会产生什么后果？答案是不确定的，读的用户可能会报错退出，也可能读到不一致的数据。 解决这类经典问题的就是并发控制。在处理并发读写的时候，可以通过实现一个由两种类型的锁组成锁系统来解决问题。

使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况：（1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发（2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择

hello，大家好呀，我是小楼。最近我又双叒叕写了个BUG，一个线上服务死锁了，不过幸亏是个新服务，没有什么大影响。出问题的是Go的读写锁，如果你是写Java的，不必划走，更要看看本文，本文的重点在于Java和Go的读写锁对比，甚至看完后你会有一个隐隐的感觉：Go的读写锁是不是有BUG？故障回放背景简单抽象一下：一个server服务（Go语言实现），提供了