在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁，比如：4种常用Java线程锁的特点，性能比较、使用场景，这些锁有对应的种类：公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章来详细介绍各种锁的分类：
1.公平锁/非公平锁
2.可重入锁
3.独享锁/共享锁
4.乐观锁/悲观锁
5.分段锁
6.自旋锁
乐观锁 VS 悲观锁
乐观锁与悲观锁是一种广义上的概念，体现了看待线程同步的不同角度，在Java和数据库中都有此概念对应的实际应用。
1.乐观锁
顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。
乐观锁适用于多读的应用类型，乐观锁在Java中是通过使用无锁编程来实现，最常采用的是CAS算法，Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。
CAS全称 Compare And Swap（比较与交换），是一种无锁算法。在不使用锁（没有线程被阻塞）的情况下实现多线程之间的变量同步。java.util.concurrent包中的原子类就是通过CAS来实现了乐观锁。
简单来说，CAS算法有3个三个操作数：
- 需要读写的内存值 V。
- 进行比较的值 A。
- 要写入的新值 B。
当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则返回V。这是一种乐观锁的思路，它相信在它修改之前，没有其它线程去修改它；而Synchronized是一种悲观锁，它认为在它修改之前，一定会有其它线程去修改它，悲观锁效率很低。
2.悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。
传统的MySQL关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。详情可以参考：
再比如上面提到的Java的同步synchronized关键字的实现就是典型的悲观锁。
3.总之：
- 悲观锁适合写操作多的场景，先加锁可以保证写操作时数据正确。
- 乐观锁适合读操作多的场景，不加锁的特点能够使其读操作的性能大幅提升。
公平锁 VS 非公平锁
1.公平锁
就是很公平，在并发环境中，每个线程在获取锁时会先查看此锁维护的等待队列，如果为空，或者当前线程是等待队列的第一个，就占有锁，否则就会加入到等待队列中，以后会按照FIFO的规则从队列中取到自己。
公平锁的优点是等待锁的线程不会饿死。缺点是整体吞吐效率相对非公平锁要低，等待队列中除第一个线程以外的所有线程都会阻塞，CPU唤醒阻塞线程的开销比非公平锁大。
2.非公平锁
上来就直接尝试占有锁，如果尝试失败，就再采用类似公平锁那种方式。
非公平锁的优点是可以减少唤起线程的开销，整体的吞吐效率高，因为线程有几率不阻塞直接获得锁，CPU不必唤醒所有线程。缺点是处于等待队列中的线程可能会饿死，或者等很久才会获得锁。
3.典型应用:
java jdk并发包中的ReentrantLock可以指定构造函数的boolean类型来创建公平锁和非公平锁（默认）,比如：公平锁可以使用new ReentrantLock(true)实现。
独享锁 VS 共享锁
1.独享锁
是指该锁一次只能被一个线程所持有。
2.共享锁
是指该锁可被多个线程所持有。
3.独享锁比较共享锁
对于Java ReentrantLock而言，其是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock，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来实现的，通过实现不同的方法，来实现独享或者共享。
分段锁
分段锁其实是一种锁的设计，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。
我们以ConcurrentHashMap来说一下分段锁的含义以及设计思想，ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap（JDK7与JDK8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进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在一个分段中，就实现了真正的并行的插入。
但是，在统计size的时候，可就是获取hashmap全局信息的时候，就需要获取所有的分段锁才能统计。
分段锁的设计目的是细化锁的粒度，当操作不需要更新整个数组的时候，就仅仅针对数组中的一项进行加锁操作。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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