锁粒度的优化

优化锁的粒度是根据实际的代码逻辑来进行判断，分为锁粒度的细化和锁粒度的粗化2种优化方式。

锁粒度的细化

举个简单的例子，JDK自带的工具类ConcurrentHashMap就是一个典型的实现场景，它对锁的拆分方式提高了大大提高了它的吞吐量，ConcurrentHashMap将自身分成若干个段，每一段都是一个子HashMap。当需要新增一个的时候，并不是对整个对象进行加锁，而是先根据hashcode计算该数据应该被加入到哪个段中，然后对该段加锁，默认情况下ConcurrentHashMap有16个段，因此运气足够好的时候可以接受16个线程同时插入，大大提高了吞吐量。

但是减小锁的粒度也带来了新的问题，当锁粒度过于小的时候，获取全局锁消耗的资源也相应增加，以ConcurrentHashMap为例，如果它需要获取当前的size就需要对每一个段都加锁。

锁粒度的粗化

在一般情况下，为了保证多线程之间的高效并发，会要求线程持有锁的时间尽量短，但是过度的细化会产生大量的申请和释放锁的操作，这对性能的影响也是非常大的。

for(int i = 0; i < 10000; i++) {
  synchronized(this) {
    todo();
  }
}
synchronized(this) {
    for(int i = 0; i < 10000; i++) {
      todo();
    }
}