锁的性能和优化

###避免死锁
死锁满足的条件：

1. 互斥条件：一个资源每次只能被一个线程使用。

2. 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已经获得的资源保持不放

3. 不剥夺条件：进程已经获得的资源，在未使用之前，不能强行剥夺

4. 循环等待：若干进程直接形成一种头尾相接的循环等待关系

解决死锁：
​ 只要打破死锁必要条件中的一个就可以解决死锁问题

###减小锁的持有时间

public synchronized void someMethod(){
    method1();
    method2();
    method3();
}

如果只有method2是需要同步的，而method1和method3不需要同步的话，直接在method2执行时进行同步，这样可明显减少锁的持有时间，提高系统的吞吐量。

public void someMethod() {
    method1();
    synchronized (this) {
        method2();
    }
    method3();
}

###减少锁粒度
JDK并发中的ConcurrentHashMap很好的使用拆分锁对象的方式提高ConcurrentHashMap的吞吐量，ConcurrentHashMap将整个HashMap分成若干个段(Segment),
每一个段都是一个子HashMap，如果需要在ConcurrentHashMap中增加一个新的表列，并不是整个ConcurrentHashMap加锁，而是根据hashcode得到该表的项应该放
到哪个段中，然后对这个段加锁，并完成put()操作,只要加入的表项不存在同一个段中，则线程之间可以实现真正的并行。

然而减少锁粒度会引入一个新的问题，如果要获取全局锁的时候，消耗的资源会比较多。如ConcurrentHashMap中put()方法很好的分离了锁，但是在获取全局信息
如获取size()的时候，它将返回所有段的数量之和，而获取的时候需要获取所有段的锁，事实上，size()方法先使用无锁的方式求和，如果失败后才会尝试使用加锁
的方式获取。但在高并发的场景中，size()方法的性能仍然差于SynchronizedHashMap,因此，只有在类似于size()获取全局信息调用不频繁的时候，这种减小锁
粒度的方法才能真正的提高系统吞吐量。