无竞争条件:两个具有不同锁但共享数据相同的块

No race condition: Two blocks with different locks but same shared data

我有两个线程 thread_1thread_2 在同一个对象上调用不同的方法 unsafeObj

这两个实例方法都有一个 synchronized 块,带有不同的锁(LOCK_1 和 LOCK_2)访问相同的实例字段 VAR.

public void icrementVAR_v1() {
  synchronized(LOCK_1) {
    ++VAR;
    print("Thread 1: "  + VAR)
  }
}

public void incrementVAR_v2() {
  synchronized(LOCK_2) {
    ++VAR;
    print("Thread 2: " + VAR);
  }
}

鉴于这两个 synchronized 块使用不同的锁,我预计 VAR 会被同时访问,从而导致更新丢失(VAR 小于 20)。然而,这不是我观察到的。有人可以向我解释为什么不是这样吗?

示例输出:

Thread 2: 2
Thread 1: 1
Thread 2: 3
Thread 1: 4
Thread 2: 5
Thread 1: 6
Thread 2: 7
Thread 1: 8
Thread 2: 9
Thread 1: 10
Thread 2: 11
Thread 1: 12
Thread 2: 13
Thread 1: 14
Thread 2: 15
Thread 1: 16
Thread 2: 17
Thread 1: 18
Thread 2: 19
Thread 1: 20

如我所料,字段VAR上的并发访问(由于有两个不同的锁)确实导致竞争条件,但为了观察它一个需要大量的迭代(在我的例子中,每个线程有 100'000 次迭代)。经验教训:

  • ☝ 竞争条件很难重现
  • 尝试重现时使用大量迭代

10 只玩玩(当然不保证)

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Thread t1=new Thread(()->{
            for(int i=0;i<10;i++){
                icrementVAR_v1();

            }
        }
        );
        Thread t2=new Thread(()->{
            for(int i=0;i<10;i++){
                incrementVAR_v2();

            }
        }
        );
        t1.start();
        t2.start();
    }
    static Object LOCK_1=new Object();
    static Object LOCK_2=new Object();
    static int VAR=0;
    public static void icrementVAR_v1() {
        synchronized(LOCK_1) {
            ++VAR;
            Thread.yield();
            System.out.println("Thread 1: "  + VAR);
        }
    }

    public static void incrementVAR_v2() {
        synchronized(LOCK_2) {
            ++VAR;
            Thread.yield();
            System.out.println("Thread 2: " + VAR);
        }
    }
    public static void print(String s){
        System.out.println(s);
    }

}

示例输出:

Thread 1: 2
Thread 2: 2
Thread 1: 4
Thread 2: 5
Thread 1: 6
Thread 2: 7
Thread 1: 8
Thread 2: 9
Thread 1: 10
Thread 1: 11
Thread 2: 12
Thread 1: 13
Thread 2: 14
Thread 1: 15
Thread 2: 16
Thread 1: 17
Thread 2: 18
Thread 1: 19
Thread 2: 19
Thread 2: 20