iOS开发笔记之七十九——读写线程锁介绍（一）

一、读写锁

在多线程环境下，我们经常会遇到读写同步的问题。常见的做法就是将读写做成互斥操作，但是这样会降低读写性能。通常情况下我们希望读操作之间是不互斥的，这个时候就需要用到读写锁了。简单来说，读写锁要做的就是保证:

读与读不互斥
读与写互斥
写与写互斥

二、GCD提供的读写锁

GCD的并发队列有一个Barrier Block的概念，关于Barrier Block，Apple给出的解释如下:

Will not run until all blocks submitted earlier have completed
Blocks submitted later will not run until barrier block has completed

Barrier Block的这种同步机制给我们提供了一个很好的途径来解决临界资源的读写问题。将读写操作放入一个并发队列，同时写操作放入Barrier Block中，就能实现一个读写锁的功能了。由于写操作是一个Barrier Block，它会等待之前的所有读操作结束后才能执行，在写操作之后的读操作也需要等待写操作结束后才能执行，以下是Apple给出的官方写法：

- (id)objectAtIndex:(NSUInteger)index
{__block id obj;dispatch_sync(self.concurrent_queue,^{obj = [self.array objectAtIndex:index];});return obj;
}- (void)insertObject:(id)obj atIndex:(NSUInteger)index
{dispatch_barrier_async(self.concurrent_queue,^{[self.array insertObject:obj atIndex:index];});
}

详情可以参考Apple在WWDC 2011上关于GCD的讲解内容:WWDC 2011 - Session 210 - iOS, OS X。可以直接跳到7:30处开始观看。然而在实际使用过程中，上述形式在并发量很大的时候，会大概率遇到死锁，下面给出测试代码：

//  MultiThreadCache.m
//  MDHomeProject
//
//  Created by Leon on 2019/11/26.
//#import "MDMultiThreadCache.h"@interface MDMultiThreadCache ()
@property (nonatomic, strong) NSMutableDictionary *data;
@property (nonatomic, strong) dispatch_queue_t concurrentQueue;
@end@implementation MDMultiThreadCache- (instancetype)init
{self = [super init];if (self) {_data = [NSMutableDictionary dictionary];_concurrentQueue = dispatch_queue_create("MultiThreadCacheRWQueue",DISPATCH_QUEUE_CONCURRENT);}return self;
}- (id)objectForKey:(NSString *)key
{__block id obj = nil;dispatch_sync(self.concurrentQueue, ^{NSLog(@"读操作来了。。。");obj = [self.data objectForKey:key];});return obj;
}- (void)setObject:(id)object ForKey:(NSString *)key
{dispatch_barrier_async(self.concurrentQueue, ^{NSLog(@"写操作来了。。。");[self.data setObject:object forKey:key];});
}@end

调用处代码：

- (void)gcdTest
{dispatch_queue_t testQueue = dispatch_queue_create([@"MyGCDTest" UTF8String], DISPATCH_QUEUE_CONCURRENT);for (NSInteger index = 0; index < TIMES; index++) {if (index%10 == 9) {dispatch_async(testQueue, ^{[self.cache setObject:@(index) ForKey:[@(index) stringValue]];});} else {dispatch_async(testQueue, ^{[self.cache objectForKey:[@(index) stringValue]];});}}
}

我们发现大量的线程都在读操作的地方被阻塞了，并且写操作一次都没有执行过，如图：

我们尝试减小TIMES的值，将并发数给降下来。结果发现TIMES在70左右的时候，基本就不会发生死锁了。同时，在这个过程中，我们发现一个很有趣的现象，每次发生死锁时，系统调用栈中都存在“66个线程”。如图：

这个现象给了我们一个思路，推测是系统的线程资源被消耗完了，导致写操作无法执行，后续的读操作也因为需要等待写操作的
结束，进而发生了死锁。通过分析之前的调用栈可以发现，”66个线程中”有64个都被测试队列“MyGCDTest”所占有(另外两个线程属于系统线程)，通过简单的计算可以 得出，如果写操作在真正执行前，这“64个线程”都被读操作占用了，那么写操作就会因为却少线程资源而无法执行，进而发生死锁。

在实际的几次测试中，我们发现，针对TIMES ，我们无法找到一个准确的临界值来让死锁一定产生或一定不产生。因为GCD队列嵌套的原因，我们无法保证读写操作的准确先后顺序。但是，一个比较模糊的临界值（70左右）还是存在的。

通过这一轮的测试，我们可以初步得出一个结论:通过GCD Barrier来保证读写同步在一定程度上是可行的，但在并发量很大的情况，会因为线程资源消耗而导致死锁，需要根据实际情况来选择性使用。

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