从classloader的变更说起

classloader从1.6到1.7整体分成了两个版本。重点区别就是并行类加载。

1.6版本

    protected synchronized Class loadClass(String name, boolean resolve)
        throws ClassNotFoundException
    {
        ……
        return c;
    }

1.6版本加了一个方法锁。

1.7版本

  private final ConcurrentHashMap parallelLockMap;
  
    protected Class loadClass(String name, boolean resolve)
        throws ClassNotFoundException
    {
        synchronized (getClassLoadingLock(name)) {
            ……
            return c;
        }
    }

    protected Object getClassLoadingLock(String className) {
        Object lock = this;
        if (parallelLockMap != null) {
            Object newLock = new Object();
            lock = parallelLockMap.putIfAbsent(className, newLock);
            if (lock == null) {
                lock = newLock;
            }
        }
        return lock;
    }

1.7之后就是用了两种模式getClassLoadingLock方法中，我们可以看出有两种模式，一种是parallelLockMap为空，锁的对象是classloader本身，另外一种是parallelLockMap不为null。这里会根据classname去获取锁，如果有返回的object不为null。说明已经有class使用过了，如果为null，就把新建的object当做锁，达到了一个classname一个锁的效果。

classloader加锁的原因

有很多classloader的例子直接复写了loadClass但是没有加锁，只有读取文件加载的过程，这种classloader都是特定场合使用的。并不具备通用性。众所周知的一个规则，一个classloader不能加载相同类的字节码，第二次加载就会在defineclass的时候报错。
场景1
不同的线程可以是相同的classloader,两个线程的都是A classloader加载的，当里面的有个方法里都有B类时，两个线程都会触发A加载B类
场景2
双亲委托的情况，A loader是B loader的parent。A能加载到C类。B loader加载c的时候委托给A，A也在同时加载C。此时触发了两次A加载C。

锁分离的好处

锁分离加快了并发，这个是显而易见的。还有一个好处是减少了死锁。在编写javaagent的时候，只要在transform加点锁，特别容易和classloader还有类初始化时候的锁造成死锁。基本死锁的场景都在1.6。

锁分离的案例

jdk中锁分离的实现特别多

读写分离

双锁读写分离
LinkedBlockingQueue有两把锁takeLock和putLock。
由于队列的特性——FIFO。在写入的时候，竞争takeLock。读取的时候竞争putLock。以此达到同事读写的增加吞吐量的目的。
副本机制读写分离
副本机制读写分离的典型就是copyonwrite。
CopyOnWriteArrayList。只有一把lock。但是使用的是数组存储。用volatile修饰。写入的时候获取锁，先用一个新的数组把旧的数据拷贝过来，然后把要加入的数据放入新数组中。最后替换 volatile的引用。读取的时候就直接获取volatile的数组。
这样读取的时候只是那一刻的副本，一旦开始遍历，直到结束都不会有新的数据加入了。

写写分离

写写分离的场景是锁细化。classloader的改进算是写写分离的情况。典型的场景就是ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap的每个槽位一把锁，当没有hash冲突的时候，元素的写的过程是并行的。

集群锁分离

集群的锁分离的场景我们也用到的特别多。主要目的是提供并发。

1. kafka 消费（读写分离）。kafka写log，达到一定限制就会开启新的文件，消费的时候，从旧的开始，就会从已经写好的开始读取。这种情况下，读文和写的文件是两个不同的文件。
2. kafka topic分区。（写写分离）。kafka写入根据分区算法。分别写入不同的partition。类似的还有分库，分表。只要是水平扩展的基本都是写写分离的。
3. 主从机制（副本机制读写分离）。数据库使用主备方案，并且备份库只提供读取操作。至于新入的数据的空缺，一般由redis等缓存弥补。