重要说明：以下内容和观点基于本人PC的测试结果，数据量不大，并且分析也不够深入。仅供学习参考。

最近写了个例子，比较了一下synchronized和ReentrantLock的性能，分享一下数据和个人观点。

例子

public class SycTest {
  private Object ob = new Object();

  static synchronized void abc(String x){
    print(x);
  }
  synchronized void cde(String y){
    print(y);
  }

  synchronized void def(String y){
    print(y);
  }

  void fgh(String z){
    synchronized (ob){
      print(z);
    }
  }

  static void print(String c){
    for(int i=0;i<4 ;i++){
      System.out.print(c+",");
      try {
        Thread.sleep(1000);
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    SycTest test = new SycTest();
    Thread t1 = new Thread(()->{test.cde("t1");});
    Thread t2 = new Thread(()->{test.def("t2");});
    Thread t3 = new Thread(()->{abc("t3");});
    Thread t4 = new Thread(()->{test.cde("t4");});
    Thread t5 = new Thread(()->{test.fgh("t5");});
   
    List<Thread> threads = new ArrayList<>(5);
    threads.add(t1);
    threads.add(t2);
    threads.add(t3);
    threads.add(t4);
    threads.add(t5);
    threads.parallelStream().forEach(t->t.start());
  }
}

本例中有位移运算和写文件操作。本人PC处理器是4核，java version "1.8.0_231"，例子中创建20个线程，每次测试循环500遍。

其实我也想测试更多的，但是一是慢，二是再多的数据会让Excel更卡。我做了N次测试，取了几次的数据，做成简易图表。

图中Y轴单位是纳秒，同时我删掉了部分数值特别大的，否则全挤到一块了。

首先是位移运算

第一次synchronized耗时3097800ns

132-sync.png

第一次ReentrantLock耗时10469300ns

132-lock.png

第二次synchronized耗时1902600ns

132-sync2.png

第二次ReentrantLock耗时8310800ns

132-lock2.png

小结

synchronized有更好的稳定性和性能，更多点集中在底部，普遍低于500ns，数值高的点比Lock少很多。

然后是写文件

第一次synchronized耗时97618604400ns

filesync1.png

第一次ReentrantLock耗时87893170600ns

filelock1.png

第二次synchronized耗时97205823500ns

filesync2.png

第二次ReentrantLock耗时89710725000ns

filelock2.png

小结

ReentrantLock性能相对稳定且更好，但是synchronized的点有很多点集中在底部，而ReentrantLock分散的均匀。

底部数据的比较

取第一次位运算的底部放大
synchronized

1sync.png

ReentrantLock

1lock.png
能看刚开始普遍耗时多，猜测是1.大量线程启动，2.在获得锁之前需要做运算，CPU繁忙，3竞争激烈。但是在这之后由synchronized做同步的操作都能在100~300之间完成。

我的总结

众所周知，synchronized由于偏向锁等优化性能有明显提高，所以现在单纯的说synchronized性能一定差就不一定准确了。
经过这几天我的反复测试，个人觉得synchronized在轻量化的操作，比如简单运算，变量递增/减，赋值等情况有更好的性能。ReentrantLock更适用于复杂度相对高的操作，比如循环遍历，插入，IO等。

在低并发，特别同时是轻量化的操作，synchronized可能可以获得更好的性能。现实情况中虽然我们可能有几百个线程，但是大多数情况下，对于共享资源的修改，同时只有几个或者十几个，那么使用synchronized也不失为一种好选择。

带来了更多的问题

例子中文件操作受IO干扰比较大，不合理，改成遍历长度100的数组并赋值会怎么样？(经简单测试，lock更快)

在线程重入的情况下两者性能如何呢？(位运算，遍历数组并赋值synchronized更快，高近3个数量级)

组合synchronized和volatile对变量的增减操作和直接使用Atomicxxxx哪个更快（本人PC上是前者快，特别是并发很小的时候）

这里不得再次提一下以上结果都是基于本人PC的测试数据。因为还有10核一台云主机，测试中发现对于本例中文件操作结果是不确定的，对于synchronized+volatile的例子是低并发比如5个线程，那是前者快，否则是后这快。

后记

测试中的数据还可以继续挖掘，比如在某一区间内的分布等。