Java|伙计，提高自己的并发技能，从锁优化开始！( 二 ) Java

method1()和method2（）两个方法的耗时长，那么会导致整个程序的执行时间变长。因此我们可以选择下面这样优化：
这样做的好处就是，只针对mainMethod()方法做了同步控制，锁占用的时间相对较短，因此能够有较高的并发度。较少锁的持有时间有助于降低锁冲突的可能性，进而提升系统的并发能力。
减小锁粒度减小锁粒度也是一种削弱多线程锁竞争的有效手段。这种技术典型的使用场景就是ConcurrentHashMap类的实现。对ConcurrentHashMap有所了解的小伙伴应该知道，传统的HashTable之所以是线程安全的就是因为它是对整个方法加锁。而ConcurrentHashMap的性能比较高是因为它内部细分了若干个小的HashMap ，称之为段（SEGMENT）。在默认情况下，一个ConcurrentHashMap类可以细分为16个端，性能相当于提升了16倍。
在ConcurrentHashMap中增加一个数据，并不是对整个HashMap加锁，而是首先根据hashcode得出应该被存放在哪个段中，然后对该段加锁，并完成put()操作。当多个线程进行put()操作的时候，如果锁的不是同一个段，那么就可以实现并行操作。
但是，减小锁粒度会带来一个新的问题：当系统需要取得全局锁时，其消耗的资源会比较多。例如：当ConcurrentHashMap调用size()方法时，需要或者所有子段的锁。虽然事实上， size()方法会先使用无锁的方式求和，如果失败才会尝试这种方式，但是在高并发的情况下， ConcurrentHashMap的性能依然要弱于同步的HashMap 。
减小锁粒度，就是指缩小锁定对象的范围，从而降低锁冲突的可能性，进而提高系统的并发能力
用读写锁来替换独占锁读写分离锁可以有效地帮助减少锁竞争，提高系统性能。比如：A1、A2、A3三个线程进行写操作， B1、B2、B3三个线程进行读操作，如果使用重入锁或者内部锁，那么所有读之间，读与写之间，写之间都是串行操作。但是因为读操作并不会造成数据的完整性破坏，因此这种等待是不合理的。
因此可以使用读写分离锁ReadWriteLock来提高系统的性能。使用示例如下：

锁粗化通常情况下，为了保证多线程间的有效并发，会要求每个线程持有锁的时间尽量短，在使用完公共资源后，应该立即释放锁，只有这样，等待在这个锁上的其他线程才能尽早地获得资源执行任务。
错误示例：
优化后：
尤其是在循环中要注意锁的粗化
错误示例：
优化后：
JVM进行的锁优化

偏向锁锁偏向是一种针对加锁操作的优化手段。核心思想：如果一个线程获得了一个锁，那么这个锁就进入了***偏向模式*** ，当这个线程释放完这个锁后，下次同其他线程再次请求时，无须在做任何同步操作。这样就节省了大量的锁申请相关操作。
但是在锁竞争比较激烈的场合，效果不佳，因为在竞争激烈的场合，最有可能的情况就是每次都是不同的线程来请求，这样偏向模式会失效，因此还不如不启用偏向锁。可以通过 JVM参数 -XX:+UseBiasedLocking开启偏向锁。
轻量级锁如果偏向锁失败，那么虚拟机并不会立即挂起线程，它还会使用一种称为轻量级锁的优化手段。轻量级锁的操作也很方便，它只是简单地将对象头部作为指针指向持有锁的线程堆栈的头部，来判断一个线程是否持有对象锁。如果线程获得轻量级锁成功，则可以顺利进入临界区，如果轻量级锁加锁失败，则表示其他线程抢先争夺到了锁，那么当前线程的锁请求就会膨胀为重量级锁。