面试题答案
一键面试1. 粗粒度锁
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策略描述：对整个资源或较大范围的操作加锁，一个锁保护多个操作或大量数据。例如在一个包含多个方法操作共享数据的类中，使用
synchronized修饰整个类或一个大的方法块，这样其他线程访问该类任何涉及共享数据的操作都需获取这把锁。 -
优点：
- 实现简单：只需在关键位置加一把锁，代码逻辑相对清晰，易于理解和维护。
- 锁竞争开销低：锁的获取和释放次数少，减少了因频繁加锁、解锁带来的性能开销。
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缺点：
- 并发度低：同一时间只有一个线程能执行被锁保护的代码，其他线程都需等待，即使不同线程操作的是不相关部分数据，也会互相阻塞，影响系统整体性能。
- 死锁风险高：当多个线程获取锁的顺序不一致时，容易产生死锁。
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应用场景：适用于对共享资源操作频率较低，且操作时间较短的场景，例如初始化操作等。
2. 细粒度锁
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策略描述：将锁的范围细化，对不同部分的数据或较小的操作分别加锁。例如在一个包含多个成员变量的类中，每个变量或相关的一小部分操作都有自己独立的锁。
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优点：
- 并发度高：不同线程可以同时访问不同锁保护的资源，提高了系统的并发处理能力。
- 灵活性高：可以根据不同的业务需求，对不同的数据块或操作设置不同的锁机制，如读写锁等。
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缺点：
- 实现复杂：需要仔细设计锁的划分和管理，否则容易出现死锁、数据不一致等问题。
- 锁竞争开销高：由于锁的数量增多，线程获取和释放锁的频率增加，带来额外的性能开销。
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应用场景：适用于对共享资源操作频繁，且操作可以细粒度划分的场景，如数据库的行级锁。
3. 读写锁
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策略描述：区分读操作和写操作，读操作可以共享锁（多个读线程可以同时持有读锁），写操作独占锁（只有一个写线程可以持有写锁）。在Java中可以使用
ReentrantReadWriteLock实现。 -
优点：
- 提高读并发性能：读操作不修改数据，多个读线程同时进行不会产生数据冲突，所以可以共享锁，大大提高了读操作的并发度。
- 保证数据一致性：写操作时独占锁，避免了写操作期间其他读或写操作对数据的干扰，保证了数据的一致性。
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缺点：
- 增加锁管理复杂度：需要分别处理读锁和写锁的获取与释放，增加了代码的复杂性。
- 可能产生写操作饥饿：如果读操作频繁，写操作可能长时间无法获取锁，导致写操作饥饿。
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应用场景：适用于读多写少的场景，如缓存系统，大量线程读取缓存数据，偶尔有线程更新缓存。
4. 分段锁
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策略描述：将一个大的数据结构或资源分成多个段，每个段有自己的锁。例如
ConcurrentHashMap中，将哈希表分成多个段（Segment），每个段都有一把锁，不同线程可以同时对不同段进行操作。 -
优点：
- 提高并发度：在一定程度上避免了对整个数据结构加锁带来的性能瓶颈，不同线程可以同时操作不同段的数据，提高了并发处理能力。
- 减少锁竞争：相比于对整个数据结构加锁，锁的粒度更小，锁竞争的概率降低。
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缺点：
- 增加内存开销：每个段都需要额外的锁资源，增加了内存开销。
- 实现复杂：需要合理划分段，并且处理好段之间可能存在的边界问题，实现相对复杂。
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应用场景：适用于对大型数据结构操作频繁且需要较高并发度的场景，如大规模缓存系统的实现。