Java 读写锁的应用场景
它能显著提高并发吞吐量，因为它允许：
- 多个线程同时持有读锁（读 - 读并发）
- 读和写互斥
- 写和写互斥
最经典的一句话总结：
'读多写少 + 数据量较大 + 读操作耗时相对明显' 的场景下，用
ReentrantReadWriteLock通常比直接用ReentrantLock/synchronized性能更好。
典型真实应用场景（按常见程度排序）
| 排名 | 场景 | 读:写比例 | 为什么适合 ReadWriteLock | 常见实现示例 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 本地缓存（本地二级缓存） | 100:1 ~ 10000:1 | 查询缓存极高频，写缓存（更新/失效）很低频 | Guava Cache、Caffeine、自己手写缓存 |
| 2 | 配置/元数据/字典表内存化 | 500:1 ~ 几千:1 | 配置基本不改，但几乎每个请求都要读 | 系统参数、枚举映射、黑白名单、路由规则 |
| 3 | 论坛/帖子/文章的浏览与回复 | 50:1 ~ 500:1 | 浏览（读）非常频繁，回复/编辑（写）相对少 | 社区系统、博客系统、问答平台 |
| 4 | 商品详情页的各种基础数据 | 100:1 ~ 1000:1 | 价格、库存快照、sku 属性等读非常多，修改低频 | 电商详情页多级缓存 |
| 5 | 排行榜（延迟更新型） | 极高 | 读排行榜极频繁，定时/批量更新一次排行榜 | 日榜、周榜、热搜榜（非实时） |
| 6 | 权限/角色/用户组缓存 | 很高 | 权限校验几乎每个接口都要读，修改权限很少 | RBAC 权限系统 |
| 7 | 路由表、灰度规则、开关配置 | 极高 | 几乎每个请求都要查一次，修改频率很低 | 网关、rpc 框架、中间件配置 |
| 8 | 统计报表查询的中间结果缓存 | 中高 | 报表数据读很频繁，数据更新周期长（天/小时级） | BI 系统、后台统计 |
什么时候不适合用 ReadWriteLock？
- 读写比例接近 1:1 或写更多 → 性能反而可能比普通锁差
- 读操作非常非常快（纳秒~微秒级别）→ 读写锁本身的开销反而可能成为瓶颈
- 数据量很小（几条~几十条记录）→ 锁竞争不严重，普通 synchronized 足够
- 需要严格公平调度 → 默认非公平，公平模式下性能下降明显
- 需要支持 condition 等待队列（读锁不支持 Condition）
快速记忆口诀
读写锁最香的场景就一句话：
'大量线程频繁读，很少线程偶尔写'
最常见的落地形式就是：
'高并发读的内存缓存/配置/元数据/字典表'
