为什么StampedLock这么神奇？能够达到这种效果，它的核心思想在于，在读的时候如果发生了写，应该通过重试的方式来获取新的值，而不应该阻塞写操作。这种模式也就是典型的无锁编程思想，和CAS自旋的思想一样。这种操作方式决定了StampedLock在读线程非常多而写线程非常少的场景下非常适用，同时还避免了写饥饿情况的发生。这篇文章将通过以下几点来分析StampedLock。
StampedLock的官方使用示例分析
源码分析：读写锁共享的状态量
源码分析：写锁的释放和获取
源码分析：悲观读锁的释放和获取
性能测试
StampedLock的官方使用示例分析
先来看一个官方给出的StampedLock使用案例：
public class Point {
private double x, y;
private final StampedLock stampedLock = new StampedLock();
//写锁的使用
void move(double deltaX, double deltaY){
long stamp = stampedLock.writeLock(); //获取写锁
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
stampedLock.unlockWrite(stamp); //释放写锁
}
}
//乐观读锁的使用
double distanceFromOrigin() {
long stamp = stampedLock.tryOptimisticRead(); //获得一个乐观读锁
double currentX = x;
double currentY = y;
if (!stampedLock.validate(stamp)) { //检查乐观读锁后是否有其他写锁发生，有则返回false
stamp = stampedLock.readLock(); //获取一个悲观读锁
try {
currentX = x;
} finally {
stampedLock.unlockRead(stamp); //释放悲观读锁
}
}
return Math.sqrt(currentXcurrentX + currentYcurrentY);
}
//悲观读锁以及读锁升级写锁的使用
void moveIfAtOrigin(double newX,double newY) {
long stamp = stampedLock.readLock(); //悲观读锁
try {
while (x == 0.0 && y == 0.0) {
long ws = stampedLock.tryConvertToWriteLock(stamp); //读锁转换为写锁
if (ws != 0L) { //转换成功
stamp = ws; //票据更新
x = newX;
y = newY;
break;
} else {
stampedLock.unlockRead(stamp); //转换失败释放读锁
stamp = stampedLock.writeLock(); //强制获取写锁
}
}
} finally {
stampedLock.unlock(stamp); //释放所有锁
}
}
}
首先看看第一个方法move，可以看到它和ReentrantReadWriteLock写锁的使用基本一样，都是简单的获取释放，可以猜测这里也是一个独占锁的实现。需要注意的是 在获取写锁是会返回个只long类型的stamp，然后在释放写锁时会将stamp传入进去。这个stamp是做什么用的呢？如果我们在中间改变了这个值又会发生什么呢？这里先暂时不做解释，后面分析源码时会解答这个问题。
第二个方法distanceFromOrigin就比较特别了，它调用了tryOptimisticRead，根据名字判断这是一个乐观读锁。首先什么是乐观锁？乐观锁的意思就是先假定在乐观锁获取期间，共享变量不会被改变，既然假定不会被改变，那就不需要上锁。在获取乐观读锁之后进行了一些操作，然后又调用了validate方法，这个方法就是用来验证tryOptimisticRead之后，是否有写操作执行过，如果有，则获取一个读锁，这里的读锁和ReentrantReadWriteLock中的读锁类似，猜测也是个共享锁。
第三个方法moveIfAtOrigin，它做了一个锁升级的操作，通过调用tryConvertToWriteLock尝试将读锁转换为写锁，转换成功后相当于获取了写锁，转换失败相当于有写锁被占用，这时通过调用writeLock来获取写锁进行操作。
看过了上面的三个方法，估计大家对怎么使用StampedLock有了一个初步的印象。下面就通过对StampedLock源码的分析来一步步了解它背后是怎么解决锁饥饿问题的。
源码分析：读写锁共享的状态量
从上面的使用示例中我们看到，在StampedLock中，除了提供了类似ReentrantReadWriteLock读写锁的获取释放方法，还提供了一个乐观读锁的获取方式。那么这三种方式是如何交互的呢？根据AQS的经验，StampedLock中应该也是使用了一个状态量来标志锁的状态。通过下面的源码可以证明这点：
// 用于操作state后获取stamp的值
private static final int LG_READERS = 7;
private static final long RUNIT = 1L; //0000 0000 0001
private static final long WBIT = 1L << LG_READERS; //0000 1000 0000
private static final long RBITS = WBIT - 1L; //0000 0111 1111
private static final long RFULL = RBITS - 1L; //0000 0111 1110
private static final long ABITS = RBITS | WBIT; //0000 1111 1111
private static final long SBITS = ~RBITS; //1111 1000 0000
//初始化时state的值
private static final long ORIGIN = WBIT << 1; //0001 0000 0000
//锁共享变量state
private transient volatile long state;
//读锁溢出时用来存储多出的毒素哦
private transient int readerOverflow;
上面的源码中除了定义state变量外，还提供了一系列变量用来操作state，用来表示读锁和写锁的各种状态。为了方便理解，我将他们都表示成二进制的值，长度有限，这里用低12位来表示64的long，高位自动用0补齐。要理解这些状态的作用，就需要具体分析三种锁操作方式是怎么通过state这一个变量来表示的，首先来看看获取写锁和释放写锁。
源码分析：写锁的释放和获取
public StampedLock() {
state = ORIGIN; //初始化state为 0001 0000 0000
}
public long writeLock() {
long s, next;
return ((((s = state) & ABITS) == 0L && //没有读写锁
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ? //cas操作尝试获取写锁
next : acquireWrite(false, 0L)); //获取成功后返回next，失败则进行后续处理，排队也在后续处理中
}
public void unlockWrite(long stamp) {
WNode h;
if (state != stamp || (stamp & WBIT) == 0L) //stamp值被修改，或者写锁已经被释放，抛出错误
throw new IllegalMonitorStateException();
state = (stamp += WBIT) == 0L ? ORIGIN : stamp; //加0000 1000 0000来记录写锁的变化，同时改变写锁状态
if ((h = whead) != null && h.status != 0)
release(h);
}
这里先说明两点结论：读锁通过前7位来表示，每获取一个读锁，则加1。写锁通过除前7位后剩下的位来表示，每获取一次写锁，则加1000 0000，这两点在后面的源码中都可以得倒证明。
初始化时将state变量设置为0001 0000 0000。写锁获取通过((s = state) & ABITS)操作等于0时默认没有读锁和写锁。写锁获取分三种情况：
没有读锁和写锁时，state为0001 0000 0000
0001 0000 0000 & 0000 1111 1111 = 0000 0000 0000 // 等于0L，可以尝试获取写锁
有一个读锁时，state为0001 0000 0001
0001 0000 0001 & 0000 1111 1111 = 0000 0000 0001 // 不等于0L
有一个写锁，state为0001 1000 0000
0001 1000 0000 & 0000 1111 1111 = 0000 1000 0000 // 不等于0L
获取到写锁，需要将s + WBIT设置到state，也就是说每次获取写锁，都需要加0000 1000 0000。同时返回s + WBIT的值
0001 0000 0000 + 0000 1000 0000 = 0001 1000 0000
释放写锁首先判断stamp的值有没有被修改过或者多次释放，之后通过state = (stamp += WBIT) == 0L ? ORIGIN : stamp来释放写锁，位操作表示如下：
stamp += WBIT
0010 0000 0000 = 0001 1000 0000 + 0000 1000 0000
这一步操作是重点！！！写锁的释放并不是像ReentrantReadWriteLock一样+1然后-1，而是通过再次加0000 1000 0000来使高位每次都产生变化，为什么要这样做？直接减掉0000 1000 0000不就可以了吗？这就是为了后面乐观锁做铺垫，让每次写锁都留下痕迹。
大家可以想象这样一个场景，字母A变化为B能看到变化，如果在一段时间内从A变到B然后又变到A，在内存中自会显示A，而不能记录变化的过程，这也就是CAS中的ABA问题。在StampedLock中就是通过每次对高位加0000 1000 0000来达到记录写锁操作的过程，可以通过下面的步骤理解：
第一次获取写锁：
0001 0000 0000 + 0000 1000 0000 = 0001 1000 0000
第一次释放写锁：
0001 1000 0000 + 0000 1000 0000 = 0010 0000 0000
第二次获取写锁：
0010 0000 0000 + 0000 1000 0000 = 0010 1000 0000
第二次释放写锁：
0010 1000 0000 + 0000 1000 0000 = 0011 0000 0000
第n次获取写锁：
1110 0000 0000 + 0000 1000 0000 = 1110 1000 0000
第n次释放写锁：
1110 1000 0000 + 0000 1000 0000 = 1111 0000 0000
可以看到第8位在获取和释放写锁时会产生变化，也就是说第8位是用来表示写锁状态的，前7位是用来表示读锁状态的，8位之后是用来表示写锁的获取次数的。这样就有效的解决了ABA问题，留下了每次写锁的记录，也为后面乐观锁检查变化提供了基础。
关于acquireWrite方法这里不做具体分析，方法非常复杂，感兴趣的同学可以网上搜索相关资料。这里只对该方法做下简单总结，该方法分两步来进行线程排队，首先通过随机探测的方式多次自旋尝试获取锁，然后自旋一定次数失败后再初始化节点进行插入。
源码分析：悲观读锁的释放和获取
public long readLock() {
long s = state, next;
return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL && //队列为空，无写锁，同时读锁未溢出，尝试获取读锁
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ? //cas尝试获取读锁+1
next : acquireRead(false, 0L)); //获取读锁成功，返回s + RUNIT，失败进入后续处理，类似acquireWrite
}
public void unlockRead(long stamp) {
long s, m; WNode h;
for (;;) {
if (((s = state) & SBITS) != (stamp & SBITS) ||
(stamp & ABITS) == 0L || (m = s & ABITS) == 0L || m == WBIT)
throw new IllegalMonitorStateException();
if (m < RFULL) { //小于最大记录值（最大记录值127超过后放在readerOverflow变量中）
if (U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, s - RUNIT)) { //cas尝试释放读锁-1
if (m == RUNIT && (h = whead) != null && h.status != 0)
release(h);
break;
}
}
else if (tryDecReaderOverflow(s) != 0L) //readerOverflow - 1
break;
}
}
悲观读锁的获取和ReentrantReadWriteLock类似，不同在于StampedLock的读锁很容易溢出，最大只有127，超过后通过一个额外的变量readerOverflow来存储，这是为了给写锁留下更大的空间，因为写锁是在不停增加的。悲观读锁获取分下面四种情况：
没有读锁和写锁时，state为0001 0000 0000
// 小于 0000 0111 1110，可以尝试获取读锁
0001 0000 0000 & 0000 1111 1111 = 0000 0000 0000
有一个读锁时，state为0001 0000 0001
// 小于 0000 0111 1110，可以尝试获取读锁
0001 0000 0001 & 0000 1111 1111 = 0000 0000 0001
有一个写锁，state为0001 1000 0000
// 大于 0000 0111 1110，不可以获取读锁
0001 1000 0000 & 0000 1111 1111 = 0000 1000 0000
读锁溢出，state为0001 0111 1110
// 等于 0000 0111 1110，不可以获取读锁
0001 0111 1110 & 0000 1111 1111 = 0000 0111 1110
读锁的释放过程在没有溢出的情况下是通过s - RUNIT操作也就是-1来释放的，当溢出后则将readerOverflow变量-1。
乐观读锁的获取和验证
乐观读锁因为实际上没有获取过锁，所以也就没有释放锁的过程，只是在操作后通过验证检查和获取前的变化。源码如下：
//尝试获取乐观锁
public long tryOptimisticRead() {
long s;
return (((s = state) & WBIT) == 0L) ? (s & SBITS) : 0L;
}
//验证乐观锁获取之后是否有过写操作
public boolean validate(long stamp) {
//该方法之前的所有load操作在内存屏障之前完成，对应的还有storeFence()及fullFence()
U.loadFence();
return (stamp & SBITS) == (state & SBITS); //比较是否有过写操作
}
乐观锁基本原理就时获取锁时记录state的写状态，然后在操作完成之后检查写状态是否有变化，因为写状态每次都会在高位留下记录，这样就避免了写锁获取又释放后得不到准确数据。获取写锁记录有三种情况：
没有读锁和写锁时，state为0001 0000 0000
//((s = state) & WBIT) == 0L) true
0001 0000 0000 & 0000 1000 0000 = 0000 0000 0000
//(s & SBITS)
0001 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000
有一个读锁时，state为0001 0000 0001
//((s = state) & WBIT) == 0L) true
0001 0000 0001 & 0000 1000 0000 = 0000 0000 0000
//(s & SBITS)
0001 0000 0001 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000
有一个写锁，state为0001 1000 0000
//((s = state) & WBIT) == 0L) false
0001 1000 0000 & 0000 1000 0000 = 0000 1000 0000
//0L
0000 0000 0000
验证过程中是否有过写操作，分四种情况
写过一次
0001 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000
0010 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0010 0000 0000 //false
未写过，但读过
0001 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000
0001 0000 1111 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000 //true
正在写
0001 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0001 0000 0000
0001 1000 0000 & 1111 1000 0000 = 0001 1000 0000 //false
之前正在写，无论是否写完都不会为0L
0000 0000 0000 & 1111 1000 0000 = 0000 0000 0000 //false
性能测试
分析完了StampedLock的实现原理，这里对StampedLock、ReentrantReadWriteLock以及Synchronized分别在各种场景下进行性能测试，测试的基准代码采用https://blog.takipi.com/java-8-stampedlocks-vs-readwritelocks-and-synchronized/ 文章中的代码，首先贴出上述博客中的测试结果,文章中的OPTIMISTIC模式由于采用了“脏读”模式，这里不采用OPTIMISTIC的测试结果，只比较StampedLock、ReentrantReadWriteLock以及Synchronized。
5个读线程和5个写线程场景：表现最好的是StampedLock的正常模式以及ReentrantReadWriteLock。
10个读线程和10个写线程场景：表现最好的是StampedLock的正常模式以及Synchronized。
16个读线程和4个写线程场景：表现最好的是StampedLock的正常模式以及Synchronized。
19个读线程和1个写线程场景：表现最好的是Synchronized。
博客评论中还有一种测试场景2000读线程和1个写线程，测试结果如下：
StampedLock ... 12814.2 ReentrantReadWriteLock ... 18882.8 Synchronized ... 22696.4
表现最好的是StampedLock。
看完了上面的测试，前面3种场景表现最好的都为StampedLock，但第4种情况下StampedLock表现很差，于是我自己对代码又进行了一遍测试，同时鉴于读写锁的大量应用在缓存场景下，读写差距极大，我增加了100个读和1个写的场景。
测试机器：MAC OS(10.12.6),CPU : 2.4 GHz Intel Core i5,内存：8G 软件版本：JDK1.8
测试结果如下：
19个读线程和1个写线程场景：表现最好的是StampedLock以及Synchronized。
读线程: 19. 写线程: 1. 循环次数: 5. 计算总和: 1000000
100个读线程和1个写线程场景：表现最好的是StampedLock以及Synchronized。
读线程: 100. 写线程: 1. 循环次数: 5. 计算总和: 100000
通过上述测试，可以发现整体性能平均而言StampedLock和Synchronized相差不大，StampedLock在读写差距加大时稍微有点优势。而ReentrantReadWriteLock性能之差有点出乎意料，基本可以达到抛弃使用的地步了，不知道大家对ReentrantReadWriteLock的使用场景有什么建议？
同时鉴于原生的Synchronized后期可优化空间比较大，而且在代码复杂性以及安全性上面都具有一定优势，因此在绝大多数场景可以使用Synchronized来进行同步，对性能有一定要求的在某些特定场景下可以使用StampedLock。测试所用代码在我所引用的博客中都可以找到，大家可以自行尝试测试，如果对结果有什么疑问，欢迎在评论中提出。