一文全面梳理各种锁机制
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乐观锁
分为三个阶段：数据读取、写入校验、数据写入。
假设数据一般情况下不会造成冲突，只有在数据进行提交更新时，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回错误信息，让用户决定如何去做。fail-fast机制。
悲观锁
正如其名，它指对数据被外界（可能是本机的其他事务，也可能是来自其它服务器的事务处理）的修改持保守态度。在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。如果加锁的时间过长，其他用户长时间无法访问，影响程序的并发访问性，同时这样对数据库性能开销影响也很大，特别是长事务而言，这样的开销往往无法承受。
分布式锁
分布式集群中，对锁接口QPS性能要求很高，单台服务器满足不了要求，可以考虑将锁服务部署在独立的分布式系统中，比如借助分布式缓存来实现。
可重入锁
可重入锁，也叫做递归锁，是指在同一个线程在调外层方法获取锁的时候，再进入内层方法会自动获取锁。ReentrantLock 和synchronized 都是 可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。
自旋锁
自旋锁是采用让当前线程不停地在循环体内执行，当循环的条件被其他线程改变时才能进入临界区。
自旋锁只是将当前线程不停地执行循环体，不进行线程状态的改变，所以响应速度更快。但当线程数不断增加时，性能下降明显，因为每个线程都需要执行，会占用CPU时间片。如果线程竞争不激烈，并且保持锁的时间段。适合使用自旋锁。
独享锁
独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。
共享锁
共享锁是指该锁可被多个线程所持有。ReentrantReadWriteLock，其读锁是共享锁，其写锁是独享锁。读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的，读写、写读、写写的过程是互斥的。独享锁与共享锁也是通过AQS（AbstractQueuedSynchronizer）来实现的，通过实现不同的方法，来实现独享或者共享。
互斥锁
独享锁/共享锁就是一种广义的说法，互斥锁/读写锁指具体的实现。
读写锁
读写锁在Java中的具体实现就是ReentrantReadWriteLock
阻塞锁
阻塞锁，可以说是让线程进入阻塞状态进行等待，当获得相应的信号（唤醒，时间） 时，才可以进入线程的准备就绪状态，准备就绪状态的所有线程，通过竞争进入运行状态。
JAVA中，能够进入\退出、阻塞状态或包含阻塞锁的方法有 ，synchronized 关键字（其中的重量锁），ReentrantLock，Object.wait()/notify()，LockSupport.park()/unpark()
公平锁
公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁
非公平锁
非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。
可能造成优先级反转或者饥饿现象。对于Java ReentrantLock而言，通过构造函数 ReentrantLock(boolean fair) 指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。
非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。对于Synchronized而言，也是一种非公平锁。
分段锁
分段锁其实是一种锁的设计，目的是细化锁的粒度，并不是具体的一种锁，对于ConcurrentHashMap而言，其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap（JDK7 中HashMap的实现）的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表；同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put元素的时候，并不是对整个HashMap加锁，而是先通过hashcode知道要放在哪一个分段中，然后对这个分段加锁，所以当多线程put时，只要不是放在同一个分段中，可支持并行插入。
对象锁
一个线程可以多次对同一个对象上锁。对于每一个对象，java虚拟机维护一个加锁计数器，线程每获得一次该对象，计数器就加1，每释放一次，计数器就减 1，当计数器值为0时，锁就被完全释放了。
在java程序中，只需要使用synchronized块或者synchronized方法就可以标志一个监视区域。当每次进入一个监视区域时，java 虚拟机都会自动锁上对象或者类。
synchronized修饰非静态方法、同步代码块的synchronized (this)、synchronized (非this对象)，锁的是对象，线程想要执行对应同步代码，需要获得对象锁。
类锁
synchronized修饰静态方法或者同步代码块的synchronized (类.class)，线程想要执行对应同步代码，需要获得类锁。
信号量
Semaphore是用来保护一个或者多个共享资源的访问，Semaphore内部维护了一个计数器，其值为可以访问的共享资源的个数。一个线程要访问共享资源，先获得信号量，如果信号量的计数器值大于1，意味着有共享资源可以访问，则使其计数器值减去1，再访问共享资源。
如果计数器值为0,线程进入休眠。当某个线程使用完共享资源后，释放信号量，并将信号量内部的计数器加1，之前进入休眠的线程将被唤醒并再次试图获得信号量。
条件变量Condition
条件变量很大一个程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题。
有人会问，如果一个线程lock() 后被挂起还没有执行unlock()，那么另外一个线程就拿不到锁，那么就无法唤醒前一个线程signal()，这样岂不是“死锁”了？
解释：进入lock.lock()后唯一可能释放锁的操作就是await()。也就是说await()操作实际上就是释放锁，然后挂起线程，一旦条件满足就被唤醒，再次获取锁！行级锁
行级锁是数据库引擎中对记录更新的时候引擎本身上的锁，是数据库引擎的一部分，在数据库引擎更新一条数据的时候，本身就会对记录上锁，这时候即使有多个请求更新，也不会产生脏数据，行级锁的粒度非常细，上锁的时间窗口也最少，只有更新数据记录的那一刻，才会对记录上锁，因此，能大大减少数据库操作的冲突，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
通常在扣减库存的场景下使用行级锁，这样可以通过数据库引擎本身对记录加锁的控制，保证数据库的更新的安全性，并且通过where语句的条件，保证库存不会被减到0以下，也就是能够有效的控制超卖的场景。
update ... set amount = amount - 1 where id = $id and amount - 1 >=0另外一种场景是在状态转换的时候使用行级锁，例如交易引擎中，状态只能从init流转到doing状态，任何重复的从init到doing的流转，或者从init到finished等其他状态的流转都会失败。
boolean result = executeSql("update ... set status = 'doing' where id = $id and status = 'init'"); if (result) { // process sucessful logic } else { // process failure logic }行级锁的并发性较高，性能是最好的，适用于高并发下扣减库存和控制状态流转的方向的场景。
但是，有人说这种方法是不能保证幂等的，比如说，在扣减余额场景，多次提交可能会扣减多次，这确实是实际存在的，但是，我们是有应对方案的，我们可以记录扣减的操作日志，如果有非幂等的场景出现，通过比较操作记录。
boolean result = executeSql("update ... set amount = amount - 1 where id = $id and amount > 1"); if (result) { executeSql("insert into hist (pre_amout, post_amout) values ($amount, $amount -1)"); // process successful logic } else { // process failure logic }在支付平台架构设计中，通常对交易和支付系统的流水表的状态流转的控制、对账户系统的状态控制，分账和退款余额的更新等，都推荐使用行级锁，而单独使用乐观锁和悲观锁是不推荐的。
文中的一些示例代码，https://github.com/aalansehaiyang/Lock-Learning