什么是读写锁？微服务注册中心是如何进行读写锁优化的？( 二 ) _读写锁

大家读到这里，先暂停一下，思考思考我们想要的效果是什么？
其实不就是在有人往服务注册表里写数据的时候，就不让其他人写了，同时也不让其他人读！
然后，有人在读服务注册表的数据的时候，其他人都可以随便同时读，但是此时不允许别人写服务注册表数据了！
对吧，我们想要的，其实不就是这个效果吗？
想清楚了这点，我们就不应该暴力的加一个synchronized，让所有读写线程全部串行化，因为那样会导致并发性非常的低。
大家看看下面的图，我们想要的第一个效果：一旦有人在写服务注册表数据，我们加个写锁，此时别人不能写，也不能读。

文章插图

如果有人在读数据呢？此时就可以让别人都可以读，但是不允许任何人写。
大家看下面的图：

文章插图

关键点来了，这样做有什么好处呢？
其实大部分时候都是读操作，所以使用读锁可以让大量的线程同时来读数据，不需要阻塞不需要排队，保证高并发读的性能是比较高的。
然后少量的时候是有服务上线要注册数据，写数据的场景是比较少的
此时写数据的时候，只能一个一个的加写锁然后写数据，同时写数据的时候就不允许别人来读数据了。
因此读写锁非常适合这种读多写少的场景的。
另外，我们能不能尽量在写数据期间还保证可以继续读数据呢？大量加读锁的时候，会阻塞人家写数据加写锁过长时间，这种情况能否避免呢？
可以的，采用多级缓存的机制，具体可以参加之前的一篇文章：【双11狂欢的背后】微服务注册中心是如何承载大型系统千万级访问的》。里面分析了Spring Cloud Eureka微服务注册中心里的多级缓存机制。
最后看一下，上面那段伪代码如果用读写锁来优化是怎么样的？