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偏向锁撤销

news 2025/8/28 9:25:14

偏向状态

一个对象创建时：

  • 如果开启了偏向锁（默认开启），那么对象创建后，markword 值为 0x05 即最后 3 位为 101，这时它的thread、epoch、age 都为 0。
  • 偏向锁是默认是延迟的，不会在程序启动时立即生效，如果想避免延迟，可以加 VM 参数 -XX:BiasedLockingStartupDelay=0 来禁用延迟。
  • 如果没有开启偏向锁，那么对象创建后，markword 值为 0x01 即最后 3 位为 001，这时它的 hashcode、 age 都为 0，第一次用到 hashcode 时才会赋值。

1> 测试延迟特性

2> 测试偏向锁

class Dog {}

利用 jol 第三方工具来查看对象头信息

// 添加虚拟机参数 -XX:BiasedLockingStartupDelay=0 public static void main(String[] args) throws IOException {Dog d = new Dog();ClassLayout classLayout = ClassLayout.parseInstance(d);new Thread(() -> {log.debug("synchronized 前");System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug("synchronized 中");System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));}log.debug("synchronized 后");System.out.println(classLayout.toPrintableSimple(true));}, "t1").start();}

输出

11:08:58.117 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000101 
11:08:58.121 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11101011 11010000 00000101 
11:08:58.121 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11101011 11010000 00000101

注意:

处于偏向锁的对象解锁后，线程 id 仍存储于对象头中。

3> 测试禁用

在上面测试代码运行时在添加 VM 参数 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁。

输出

11:13:10.018 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
11:13:10.021 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 00010100 11110011 10001000 
11:13:10.021 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

4> 测试 hashCode

  • 正常状态对象一开始是没有 hashCode 的，第一次调用才生成。

撤销 - 调用对象 hashCode

调用了对象的 hashCode，但偏向锁的对象 MarkWord 中存储的是线程 id，如果调用 hashCode 会导致偏向锁被撤销。

  • 轻量级锁会在锁记录中记录 hashCode
  • 重量级锁会在 Monitor 中记录 hashCode

在调用 hashCode 后使用偏向锁，记得去掉 -XX:-UseBiasedLocking。

输出

11:22:10.386 c.TestBiased [main] - 调用 hashCode:1778535015 
11:22:10.391 c.TestBiased [t1] - synchronized 前
00000000 00000000 00000000 01101010 00000010 01001010 01100111 00000001 
11:22:10.393 c.TestBiased [t1] - synchronized 中
00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 11000011 11110011 01101000 
11:22:10.393 c.TestBiased [t1] - synchronized 后
00000000 00000000 00000000 01101010 00000010 01001010 01100111 00000001

撤销 - 其它线程使用对象

当有其它线程使用偏向锁对象时，会将偏向锁升级为轻量级锁。

 private static void test2() throws InterruptedException {Dog d = new Dog();Thread t1 = new Thread(() -> {synchronized (d) {log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}synchronized (TestBiased.class) {TestBiased.class.notify();}// 如果不用 wait/notify 使用 join 必须打开下面的注释// 因为：t1 线程不能结束，否则底层线程可能被 jvm 重用作为 t2 线程，底层线程 id 是一样的/*try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}*/}, "t1");t1.start();Thread t2 = new Thread(() -> {synchronized (TestBiased.class) {try {TestBiased.class.wait();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}, "t2");t2.start();}

输出

[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 01000001 00010000 00000101 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 01000001 00010000 00000101 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 10110101 11110000 01000000 
[t2] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001

撤销 - 调用 wait/notify

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Dog d = new Dog();Thread t1 = new Thread(() -> {log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));try {d.wait();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.debug(ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}}, "t1");t1.start();new Thread(() -> {try {Thread.sleep(6000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (d) {log.debug("notify");d.notify();}}, "t2").start();}

输出

[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000101 
[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 10110011 11111000 00000101 
[t2] - notify 
[t1] - 00000000 00000000 00000000 00000000 00011100 11010100 00001101 11001010

批量重偏向

如果对象虽然被多个线程访问，但没有竞争，这时偏向了线程 T1 的对象仍有机会重新偏向 T2，重偏向会重置对象
的 Thread ID。

当撤销偏向锁阈值超过 20 次后，jvm 会这样觉得，我是不是偏向错了呢，于是会在给这些对象加锁时重新偏向至加锁线程。

   private static void test3() throws InterruptedException {Vector<Dog> list = new Vector<>();Thread t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 30; i++) {Dog d = new Dog();list.add(d);synchronized (d) {log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}}synchronized (list) {list.notify();}}, "t1");t1.start();Thread t2 = new Thread(() -> {synchronized (list) {try {list.wait();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}log.debug("===============> ");for (int i = 0; i < 30; i++) {Dog d = list.get(i);log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}}, "t2");t2.start();}

输出

[t1] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 12 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 13 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 14 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 15 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 16 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 18 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 19 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 20 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 21 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 22 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 23 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 24 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 26 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 27 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 28 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t1] - 29 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - ===============> 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 0 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 1 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 2 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 3 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 4 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 5 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 6 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 7 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 8 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 9 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00100000 01011000 11110111 00000000 
[t2] - 10 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 
[t2] - 11 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111 11110011 11100000 00000101 
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批量撤销

当撤销偏向锁阈值超过 40 次后，jvm 会这样觉得，自己确实偏向错了，根本就不该偏向。于是整个类的所有对象都会变为不可偏向的，新建的对象也是不可偏向的。

  private static void test4() throws InterruptedException {Vector<Dog> list = new Vector<>();int loopNumber = 39;t1 = new Thread(() -> {for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {Dog d = new Dog();list.add(d);synchronized (d) {log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}}LockSupport.unpark(t2);}, "t1");t1.start();t2 = new Thread(() -> {LockSupport.park();log.debug("===============> ");for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {Dog d = list.get(i);log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}LockSupport.unpark(t3);}, "t2");t2.start();t3 = new Thread(() -> {LockSupport.park();log.debug("===============> ");for (int i = 0; i < loopNumber; i++) {Dog d = list.get(i);log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));synchronized (d) {log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}log.debug(i + "\t" + ClassLayout.parseInstance(d).toPrintableSimple(true));}}, "t3");t3.start();t3.join();log.debug(ClassLayout.parseInstance(new Dog()).toPrintableSimple(true));}

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编程新知 2025/7/5 11:09:46

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

编程新知 2025/8/21 5:14:59

macOS多出来了：Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

编程新知 2025/8/18 23:22:02

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

编程新知 2025/8/13 7:14:07

UR 协作机器人「三剑客」：精密轻量担当（UR7e）、全能协作主力（UR12e）、重型任务专家（UR15）

UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中&#xff0c;UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化&#xf…...

编程新知 2025/8/26 22:00:33

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-（2024）

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

编程新知 2025/8/21 19:01:21

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

编程新知 2025/8/26 22:28:46

2025季度云服务器排行榜

在全球云服务器市场&#xff0c;各厂商的排名和地位并非一成不变&#xff0c;而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势&#xff0c;对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析&#xff1a; 一、全球“三巨头”…...

编程新知 2025/8/26 14:46:52

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)

漏洞概览 漏洞名称&#xff1a;Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号&#xff1a;CVE-2020-17519CVSS评分&#xff1a;7.5影响版本&#xff1a;Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本&#xff1a;≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型&#xff1a;路径遍历&#x…...

编程新知 2025/8/28 0:02:00