锁是如何实现数据同步的？
锁通过 互斥性（Mutual Exclusion） 实现数据同步，确保同一时刻只有一个线程或进程能访问共享资源，防止并发操作导致的数据不一致。它将并行操作串行化，通过加锁和解锁机制控制访问权限，保障数据的正确性。
关键事实
- 目的：
- 解决竞争条件（Race Condition），如多线程同时修改变量。
- 原理：
- 锁被占用时，其他线程等待，直到锁释放。
- 实现：
- 依赖原子操作（如 CAS）或硬件支持（如
test-and-set）。 - 类型：
- 互斥锁（Mutex）、读写锁、分布式锁等。
实现原理
1. 基本流程
- 加锁（Lock）：
- 线程尝试获取锁，若成功则独占资源，若失败则等待。
- 访问共享资源：
- 执行临界区代码，操作数据。
- 解锁（Unlock）：
- 释放锁，其他线程可竞争获取。
2. 底层机制
- 原子性：
- 加锁操作不可中断，基于硬件指令（如
cmpxchg）。 - 示例：Java
synchronized用monitorenter指令。 - 状态标记：
- 锁维护状态（如 0=未锁，1=已锁）。
- 示例：CAS 修改锁状态。
- 等待队列：
- 未获取锁的线程阻塞或自旋，等待唤醒。
- 示例：AQS 的 CLH 队列。
3. 示例（Java）
class Counter {
private int count = 0;
private final Object lock = new Object();
public void increment() {
synchronized (lock) { // 加锁
count++; // 临界区
} // 解锁
}
}
- 无锁：多线程
count++可能丢失更新。 - 加锁：每次只一个线程修改，
count正确递增。
数据同步的具体实现
1. 互斥锁（Mutex）
- 原理：只有一个线程持有锁，其他线程阻塞。
- 场景：保护共享变量。
- Java：
synchronized或ReentrantLock。
ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
count++;
} finally {
lock.unlock();
}
2. 读写锁
- 原理：读共享，写独占，允许多线程同时读。
- 场景：读多写少。
- Java：
ReentrantReadWriteLock。
ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
rwLock.readLock().lock(); // 读锁
rwLock.writeLock().lock(); // 写锁
3. 分布式锁（Redis）
- 原理：用 Redis 键值对标记锁状态，
SETNX保证互斥。 - 场景：跨进程同步。
Jedis jedis = new Jedis();
if ("OK".equals(jedis.set("lock", "1", "NX", "PX", 30000))) {
// 获取锁，操作数据
jedis.del("lock"); // 释放锁
}
如何保证同步
- 互斥性：
- 锁确保单线程访问，防止并发冲突。
- 可见性：
- 锁释放后，内存屏障（Memory Barrier）刷新数据到主存。
- 示例：
synchronized保证变量更新对后续线程可见。 - 原子性：
- 临界区操作不可分割，避免中间状态。
延伸与面试角度
- 性能影响：
- 锁减少并发度，高竞争下可能瓶颈。
- 优化：细粒度锁、读写分离。
- 与无锁对比：
- CAS：无锁但适用简单场景。
- 锁：阻塞式，适合复杂逻辑。
- 死锁问题：
- 多锁嵌套可能循环等待。
- 解决：资源排序、超时。
- 面试点：
- 问“原理”时，提互斥和原子性。
- 问“实现”时，提 CAS 或 AQS。
总结
锁通过互斥性串行化访问，用原子操作和等待机制实现同步。Java 用 synchronized 或 AQS，分布式用 Redis 等。面试时，可写 ReentrantLock 示例或提内存屏障，展示理解深度。