因为偏向锁,锁住对象时,会写入对象头相应的标识,我们先把对象头(官方叫法为:Mark Word)的图示如下(借用了网友的图片):

通过上面的图片,我们可以知道,对象处于偏向锁时,mark word中的偏向锁标记为1,锁标志位为01;下面是分析过jvm源码(biasedLocking.cpp)解析的偏向锁升级流程(忽略一些细节),示例中:线程1当前拥有偏向锁对象,线程2是需要竞争到偏向锁。

  1. 线程2来竞争锁对象;
  2. 判断当前对象头是否是偏向锁;
  3. 判断拥有偏向锁的线程1是否还存在;
  4. 线程1不存在,直接设置偏向锁标识为0(线程1执行完毕后,不会主动去释放偏向锁);
  5. 使用cas替换偏向锁线程ID为线程2,锁不升级,仍为偏向锁;
  6. 线程1仍然存在,暂停线程1;
  7. 设置锁标志位为00(变为轻量级锁),偏向锁为0;
  8. 从线程1的空闲monitor record中读取一条,放至线程1的当前monitor record中;
  9. 更新mark word,将mark word指向线程1中monitor record的指针;
  10. 继续执行线程1的代码;
  11. 锁升级为轻量级锁;
  12. 线程2自旋来获取锁对象;

java 偏向锁怎么升级为轻量级锁的更多相关文章

  1. Java并发之彻底搞懂偏向锁升级为轻量级锁

    网上有许多讲偏向锁,轻量级锁的文章,但对偏向锁如何升级讲的不够明白,有些文章还相互矛盾,经过对jvm源码(biasedLocking.cpp)的仔细分析和追踪,基本升级过程有了一个清晰的过程,现将升级 ...

  2. JAVA对象分析之偏向锁、轻量级锁、重量级锁升级过程

    在HotSpot虚拟机里,对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分: 对象头(Header) 实例数据(Instance Data) 对齐填充(Padding). 对象头 HotSpot虚拟机(后面 ...

  3. java 中的锁 -- 偏向锁、轻量级锁、自旋锁、重量级锁(转载)

    之前做过一个测试,详情见这篇文章<多线程 +1操作的几种实现方式,及效率对比>,当时对这个测试结果很疑惑,反复执行过多次,发现结果是一样的: 1. 单线程下synchronized效率最高 ...

  4. java 中的锁 -- 偏向锁、轻量级锁、自旋锁、重量级锁

    之前做过一个测试,详情见这篇文章<多线程 +1操作的几种实现方式,及效率对比>,当时对这个测试结果很疑惑,反复执行过多次,发现结果是一样的: 1. 单线程下synchronized效率最高 ...

  5. Java锁---偏向锁、轻量级锁、自旋锁、重量级锁

    之前做过一个测试,反复执行过多次,发现结果是一样的: 1. 单线程下synchronized效率最高(当时感觉它的效率应该是最差才对): 2. AtomicInteger效率最不稳定,不同并发情况下表 ...

  6. Synchronized关键字和锁升级,详细分析偏向锁和轻量级锁的升级

    原文链接:https://blog.csdn.net/tongdanping/article/details/79647337 1.锁升级锁的4中状态:无锁状态.偏向锁状态.轻量级锁状态.重量级锁状态 ...

  7. Synchronized偏向锁和轻量级锁的升级

    原文:https://blog.csdn.net/tongdanping/article/details/79647337 锁的优化1.锁升级锁的4中状态:无锁状态.偏向锁状态.轻量级锁状态.重量级锁 ...

  8. java多线程之锁 -- 偏向锁、轻量级锁、自旋锁、重量级锁

    转载至:https://blog.csdn.net/zqz_zqz/article/details/70233767 之前做过一个测试,详情见这篇文章<多线程 +1操作的几种实现方式,及效率对比 ...

  9. 通俗易懂 悲观锁、乐观锁、可重入锁、自旋锁、偏向锁、轻量/重量级锁、读写锁、各种锁及其Java实现!

    网上关于Java中锁的话题可以说资料相当丰富,但相关内容总感觉是一大串术语的罗列,让人云里雾里,读完就忘.本文希望能为Java新人做一篇通俗易懂的整合,旨在消除对各种各样锁的术语的恐惧感,对每种锁的底 ...

随机推荐

  1. Pyscripter 不能正确调用另一文件中模块的问题的解析(Internal Engine 和 Remote Engine)

    背景 Pyscripter是python下一个非常流行的开源IDE,笔者一直使用Pyscripter来来编写python脚本. 关于IDE的一些特性本文不在赘述,主要是分享一下今天遇到的一个问题. 问 ...

  2. Aop检查Session,全局过滤器和No全局过滤器

    全局过滤器: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using Sy ...

  3. PARSEC測试集的应用领域和working set的大小

    參考:tp=&arnumber=4636090">PARSEC vs. SPLASH-2: A Quantitative Comparison of Two Multithre ...

  4. 细节取胜的javadoc

    今个以为开发经验丰富的同事提出有个改动有问题,希望改一下.老前辈发话,心虚的紧,立即看了下,问题说是我的方法凝视中写了一个 ** doesn't ** 建议改为 does not 说这个生成javad ...

  5. js json ie不支持json

    JSON是包含在JScript 5.8中,而为了向下兼容ie8只有在文档模式是”Internet Explorer 8 Standards”的时候才使用JScripte 5.8,其他时候使用JScri ...

  6. wpf datagrid 中按钮 动态显示

    /若datagrid出现滚动条可能会出现问题需要加上下面俩句话.//因为出滚动条时,为了显示加速,datagrid会加载一部分数据.另一些数据当滚动时在加载进去 这样初始化获取不到这些数据.//在da ...

  7. 【链接】LINUX SHELL脚本攻略笔记[速查]

    LINUX SHELL脚本攻略笔记[速查]

  8. hdu 3001(状压dp)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3001 思路:这道题类似于TSP问题,只不过题目中说明每个城市至少要走一次,至多走2次,因此要用到三进制 ...

  9. python3----模块(序列化(json&pickle)+XML+requests)

    一.序列化模块 Python中用于序列化的两个模块: json     跨平台跨语言的数据传输格式,用于[字符串]和 [python基本数据类型] 间进行转换 pickle   python内置的数据 ...

  10. 大数据技术大合集:Hadoop家族、Cloudera系列、spark、storm【转】

    大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好 的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师 ...