初级技巧 – 乐观锁
乐观锁适合这样的场景：读不会冲突，写会冲突。同时读的频率远大于写。
以下面的代码为例，悲观锁的实现：
public Object get(Object key) {
synchronized(map) {
if(map.get(key) == null) {
// set some values
}
return map.get(key);
}
}
乐观锁的实现：
public Object get(Object key) {
Object val = null;
if((val = map.get(key) == null) {
// 当map取值为null时再加锁判断
synchronized(map) {
if(val = map.get(key) == null) {
// set some value to map…
}
}
}
return map.get(key);
}
中级技巧 – String.intern()
乐观锁不能很好解决大量写冲突问题，但是如果很多场景下，锁实际上只是针对某个用户或者某个订单。比如一个用户必须先创建session，才能进行后面的操作。但是由于网络原因，创建用户session的请求和后续请求几乎同时达到，而并行线程可能会先处理后续请求。一般情况，需要对用户sessionMap加锁，比如上面的乐观锁。在这种场景下，可以讲锁限定到用户本身上，即从原来的
lock.lock();
int num=storage.get(key);
storage.set(key,num+1);
lock.unlock();
更改为：
lock.lock(key);
int num=storage.get(key);
storage.set(key,num+1);
lock.unlock(key);
这个比较类似于数据库表锁和行锁的概念，显然行锁的并发能力比表锁高很多。
使用String.inter()是这种思路的一种具体实现。类 String 维护一个字符串池。 当调用 intern 方法时，如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串（该对象由 equals(Object) 方法确定），则返回池中的字符串。可见，当String相同时，String.intern()总是返回同一个对象，因此就实现了对同一用户加锁。由于锁的粒度局限于具体用户，使系统获得了最大程度的并发。
public void doSomeThing(String uid) {
synchronized(uid.intern()) {
// …
}
}
CopyOnWriteMap？
既然说到了“类似于数据库中的行锁的概念”，就不得不提一下MVCC，Java中CopyOnWrite类实现了MVCC。Copy On Write是这样一种机制。当我们读取共享数据的时候，直接读取，不需要同步。当我们修改数据的时候，我们就把当前数据Copy一份副本，然后在这个副本 上进行修改，完成之后，再用修改后的副本，替换掉原来的数据。这种方法就叫做Copy On Write。
但是，，，JDK并没有提供CopyOnWriteMap，为什么？下面有个很好的回答，那就是已经有了ConcurrentHashMap，为什么还需要CopyOnWriteMap？
Fredrik Bromee 写道
I guess this depends on your use case, but why would you need a CopyOnWriteMap when you already have a ConcurrentHashMap?
For a plain lookup table with many readers and only one or few updates it is a good fit.
Compared to a copy on write collection:
Read concurrency:
Equal to a copy on write collection. Several readers can retrieve elements from the map concurrently in a lock-free fashion.
Write concurrency:
Better concurrency than the copy on write collections that basically serialize updates (one update at a time). Using a concurrent hash map you have a good chance of doing several updates concurrently. If your hash keys are evenly distributed.
If you do want to have the effect of a copy on write map, you can always initialize a ConcurrentHashMap with a concurrency level of 1.
高级技巧 – 类ConcurrentHashMap
String.inter()的缺陷是类 String 维护一个字符串池是放在JVM perm区的，如果用户数特别多，导致放入字符串池的String不可控，有可能导致OOM错误或者过多的Full GC。怎么样能控制锁的个数，同时减小粒度锁呢？直接使用Java ConcurrentHashMap？或者你想加入自己更精细的控制？那么可以借鉴ConcurrentHashMap的方式，将需要加锁的对象分为多个bucket，每个bucket加一个锁，伪代码如下：
Map locks = new Map();
List lockKeys = new List();
for(int number : 1 – 10000) {
Object lockKey = new Object();
lockKeys.add(lockKey);
locks.put(lockKey, new Object());
}
public void doSomeThing(String uid) {
Object lockKey = lockKeys.get(uid.hash() % lockKeys.size());
Object lock = locks.get(lockKey);
synchronized(lock) {
// do something
}
}
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