一、并发控制的核心挑战与锁的进化

在多线程编程中，数据竞争与性能瓶颈始终是核心矛盾。传统synchronized的粗粒度锁在读写混合场景下效率低下，例如缓存系统需要频繁读取但偶尔更新的场景。Java并发工具包（JUC）为此提供了更精细的锁机制，其中ReentrantReadWriteLock与StempedLock是解决读写冲突的典型方案。

1.1 读写锁的必要性

读写锁的核心思想是将锁操作分为读锁（共享锁）和写锁（排他锁）。读操作之间不冲突，但写操作需要独占资源。例如，一个配置中心服务，每秒可能有上千次读取请求，但每天仅修改几次。若使用synchronized，每次读取都会阻塞其他线程，导致性能浪费。ReentrantReadWriteLock通过分离读写操作，允许并发读取，显著提升吞吐量。

1.2 锁的演进方向

从synchronized到ReentrantLock，再到ReentrantReadWriteLock，锁的粒度逐渐细化。而StempedLock（Java 8引入）进一步创新，通过版本号（stamp）机制支持乐观读，减少锁持有时间，尤其适合读多写少且读操作耗时短的场景。

二、ReentrantReadWriteLock：经典读写锁的深度剖析

2.1 核心特性与实现原理

ReentrantReadWriteLock基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）实现，支持公平与非公平模式。其关键特性包括：

• 读写分离：读锁可被多个线程同时持有，写锁独占。
• 重入性：同一线程可重复获取已持有的锁。
• 降级支持：写锁可降级为读锁（如线程持有写锁后，先释放写锁再获取读锁）。

代码示例：缓存服务实现

public class CachedData {
    private final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    private final Lock readLock = rwl.readLock();
    private final Lock writeLock = rwl.writeLock();
    private Object data;
    public Object getData() {
        readLock.lock();
        try {
            if (data == null) { // 双重检查
                readLock.unlock(); // 临时释放读锁以获取写锁
                writeLock.lock();
                try {
                    if (data == null) { // 再次检查
                        data = fetchDataFromDB();
                    }
                    readLock.lock(); // 降级为读锁
                } finally {
                    writeLock.unlock();
                }
            }
            return data;
        } finally {
            readLock.unlock();
        }
    }
}

此例展示了写锁降级的典型场景：当数据未初始化时，临时释放读锁获取写锁，初始化后降级为读锁，避免长时间阻塞其他读操作。

2.2 适用场景与局限性

• 适用场景：读多写少、读操作耗时较长（如数据库查询）、需要锁降级的场景。
• 局限性：
  • 写锁饥饿：高并发读可能导致写锁长时间等待。
  • 不可中断：lock()方法不可中断，可能引发死锁。
  • 性能瓶颈：锁的获取/释放涉及CAS操作，高竞争下可能成为瓶颈。

三、StempedLock：票据锁的创新与优化

3.1 核心机制：版本号与乐观读

StempedLock通过stamp（票据）实现三种模式：

• 写锁：独占访问，与ReentrantReadWriteLock的写锁类似。
• 悲观读锁：排他性读锁，适用于读操作可能修改数据的场景。
• 乐观读：不阻塞写操作，通过版本号校验数据一致性。

乐观读流程：

1. 读取数据前获取当前版本号（readLock()返回stamp）。
2. 读取数据后，通过validate(stamp)检查版本号是否变更。
3. 若未变更，使用数据；否则重试或获取悲观读锁。

代码示例：乐观读优化

public class OptimisticReader {
    private final StampedLock lock = new StampedLock();
    private volatile long version = 0;
    private Object data;
    public Object read() {
        long stamp = lock.tryOptimisticRead(); // 非阻塞获取版本号
        Object currentData = data;
        if (!lock.validate(stamp)) { // 检查版本号
            stamp = lock.readLock(); // 获取悲观读锁
            try {
                currentData = data;
            } finally {
                lock.unlockRead(stamp);
            }
        }
        return currentData;
    }
    public void write(Object newValue) {
        long stamp = lock.writeLock();
        try {
            data = newValue;
            version++; // 更新版本号
        } finally {
            lock.unlockWrite(stamp);
        }
    }
}

此例中，乐观读先尝试非阻塞读取，若数据被修改则回退到悲观读锁，平衡了性能与一致性。

3.2 性能优势与风险

• 优势：
  • 减少锁竞争：乐观读几乎无阻塞。
  • 高吞吐量：读操作不阻塞写操作（除非版本号变更）。
• 风险：
  • 版本号冲突：高并发写可能导致乐观读频繁失败。
  • 不可重入：同一线程多次获取锁需不同stamp，易引发错误。
  • 内存泄漏：未释放的stamp可能导致资源无法回收。

四、选择策略：如何权衡两种锁

4.1 场景对比表

维度	ReentrantReadWriteLock	StempedLock
读操作并发性	高（共享锁）	更高（乐观读无阻塞）
写操作延迟	中（可能饥饿）	低（乐观读不阻塞写）
重入性	支持	不支持（需手动管理stamp）
适用场景	读多写少、耗时较长	读多写少、读操作短且频繁
API复杂度	低（直接lock/unlock）	高（需处理stamp与版本号）

4.2 实践建议

1. 优先选择ReentrantReadWriteLock：

   • 需要锁降级或重入性。
   • 读操作耗时较长（如网络IO）。
   • 团队对JUC锁机制熟悉度较低。

2. 考虑StempedLock的场景：

   • 读操作极短（如内存计算）。
   • 可接受乐观读失败的重试成本。
   • 需要极致性能（如高频交易系统）。

3. 混合使用策略：

   • 在缓存服务中，对热点数据使用StempedLock乐观读，对冷数据使用ReentrantReadWriteLock。
   • 结合ConcurrentHashMap等无锁结构，进一步减少锁竞争。

五、总结与展望

ReentrantReadWriteLock与StempedLock代表了并发控制从粗粒度到细粒度、从悲观到乐观的演进。前者以稳定性见长，后者以性能为优。在实际开发中，需根据业务特点（读写比例、操作耗时、一致性要求）选择合适的锁机制，并通过性能测试验证效果。未来，随着Java对VarHandle和Unsafe的进一步优化，无锁编程与细粒度锁的结合将成为更高阶的并发控制方向。