StampedLock 能显著提升高读低写场景下的并发性能，但非万能替代品；其采用乐观读+必要时降级悲观读策略，通过戳记验证数据一致性，避免读线程锁竞争，适用于读多写少、读逻辑轻量的场景。
StampedLock 能显著提升高读低写场景下的并发性能，但它不是万能的“读写锁替代品”，用错反而更慢。
StampedLock 的核心设计思路
它抛弃了传统读写锁的阻塞等待模型，改用乐观读（optimistic reading）+ 必要时降级为悲观读的策略。线程先尝试无锁读取，通过戳记（stamp）验证数据是否被修改过；若未被改，直接返回结果；若被改，再加悲观读锁重读 —— 这样避免了大量读线程争抢读锁的开销。
关键点：
- 乐观读不阻塞、不加锁、不参与锁竞争，开销极低
- 每次乐观读必须调用 validate(stamp) 校验戳记有效性
- 戳记（long 类型）不是版本号，而是内部状态标记，不可手动构造或比较大小
- 写操作一定阻塞所有正在尝试乐观读或悲观读的线程
典型用法：安全地实现乐观读
以下是最常用且安全的模式，适用于读多写少、读逻辑轻量（如只读几个字段）的场景：
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long stamp = lock.tryOptimisticRead();
int current = x; // 读共享变量
if (!lock.validate(stamp)) { // 检查期间是否有写入
stamp = lock.readLock(); // 升级为悲观读锁
try {
current = x;
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 使用 current 做后续计算（注意：不能在此处再读其他依赖变量，否则可能不一致）
⚠️ 注意：
- 乐观读中只能读取**独立、无依赖的字段**；若需读多个字段并保证一致性，应直接用 readLock()
- validate 返回 false 不代表数据一定变了，只是“可能变了”，所以要降级重读
- 不要在 validate 为 true 后再做耗时操作，否则校验失去意义
写操作与锁升级的注意事项
StampedLock 支持写锁、悲观读锁，但不支持读锁到写锁的升级（会死锁）。必须先释放读锁，再尝试获取写锁：
// ❌ 错误：试图在持有读锁时直接 writeLock()
stamp = lock.readLock();
try {
if (needModify) {
long ws = lock.writeLock(); // 阻塞！且可能永远等不到（因为自己还占着读锁）
}
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
✅ 正确做法是：先释放读锁，再获取写锁，必要时重试
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
if (lock.validate(stamp) && !needModify) {
return x;
}
// 降级为悲观读，检查条件
stamp = lock.readLock();
try {
if (!needModify) return x;
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
// 真正需要写：干净地获取写锁
stamp = lock.writeLock();
try {
x = newValue;
} finally {
lock.unlockWrite(stamp);
}
什么时候不该用 StampedLock？
它优势明显，但适用边界清晰：
- 读逻辑复杂、涉及多次字段访问或外部调用 → 用 ReentrantReadWriteLock 更安全
- 写操作频繁（写占比 > 10%）→ 乐观读失败率高，反复重试反而比直接加读锁更慢
- 需要条件等待（await/signal）→ StampedLock 不支持 Condition，无法替代 synchronized 或 ReentrantLock
- 要求锁可重入 → StampedLock 所有锁均不支持重入，同一线程重复加锁会阻塞
基本上就这些。用对场景，StampedLock 是读性能的利器；套公式乱用，反而引入隐蔽 bug 和性能倒退。
