多数场景用 synchronized 更优，仅当需 trylock、响应中断、多条件队列或锁监控时才选 reentrantlock；atomicinteger 仅适用于单变量无冲突更新；db 锁与应用锁混用须对齐粒度并警惕事务边界；stampedlock 因不支持重入和易漏验证，业务中极少使用。
Java里什么时候该用 synchronized 而不是 ReentrantLock
多数场景下，synchronized 更轻量、更安全，JVM 层面优化成熟，比如锁消除、锁粗化、偏向锁（JDK 15+ 默认禁用，但仍有影响）。除非你需要 ReentrantLock 特有的能力，否则别过早切换。
必须用 ReentrantLock 的典型情况：
- 需要尝试获取锁但不阻塞：
lock.tryLock()或带超时的tryLock(long, TimeUnit) - 需要响应中断：
lock.lockInterruptibly() - 需要多个条件队列（
Condition）配合，比如生产者-消费者中区分「空」和「满」等待 - 需要监控锁状态（如
getHoldCount()、isLocked()），调试或诊断时有用
注意：ReentrantLock 是显式锁，lock() 后必须在 finally 块中调用 unlock()，漏写会导致死锁。而 synchronized 是 JVM 自动释放，无此风险。
AtomicInteger 和 CAS 实现乐观锁的边界在哪
AtomicInteger 底层靠 Unsafe.compareAndSwapInt（即 CAS）实现无锁更新，本质是乐观锁思路：假设无冲突，失败再重试。但它只适用于单个变量的原子更新，不能覆盖多字段、跨对象或含业务逻辑的复合操作。
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常见误用：
- 用
getAndIncrement()更新计数器没问题，但想「先查再改」（如余额 > 100 才扣款）就不能只靠AtomicInteger，因为读取和判断之间可能被其他线程修改 - 试图用多个
AtomicReference组合模拟事务，结果出现 ABA 问题（值从 A→B→A，CAS 误认为未变），需配合AtomicStampedReference或版本号 - 高竞争下 CAS 失败频繁重试，CPU 占用飙升，吞吐反而不如加锁——这时悲观锁更稳
简单示例：下面这段代码看似原子，实则不是「业务原子」：
int current = counter.get();
if (current > 100) {
counter.set(current - 100); // 中间可能已被其他线程改过
}数据库行锁 + Java 应用层锁混用时最容易踩的坑
典型错误是「以为数据库锁了，应用就安全了」，结果在事务外或事务未提交前，Java 层又做了非原子操作。
例如：用 SELECT ... FOR UPDATE 锁住某订单行，但在事务内又调用了外部 HTTP 接口，接口耗时长，导致数据库锁持有太久，拖垮整个 DB 连接池；或者事务提交后，才去发 MQ 消息，此时若消息发送失败，业务状态已不可逆。
关键原则：
- 数据库锁只保护数据库状态，不保护 Java 对象、缓存、文件、第三方服务等
- 应用层加锁（如
ReentrantLock）只在单 JVM 内有效，集群部署时完全失效，必须换分布式锁（如 Redis + Lua、ZooKeeper） - 混合使用时，锁粒度要对齐：DB 行锁对应「订单 ID」，应用层锁也必须用同一把 key，否则形同虚设
更隐蔽的问题：Spring 的 @Transactional 默认传播行为是 REQUIRED，嵌套方法若没声明事务，可能意外脱离锁范围。
为什么 StampedLock 很少在业务代码里真正用起来
StampedLock 支持乐观读、悲观读、写锁三种模式，理论上比 ReentrantReadWriteLock 更高效，尤其读多写少场景。但它有两个硬伤：
- 不支持重入：同一个线程重复获取读锁会阻塞，必须手动管理 stamp，极易出错
- 乐观读需二次验证：调用
validate(stamp)判断读期间是否有写操作，漏验或验错就会读到脏数据，而这个验证逻辑常被忽略或写错
一个典型错误写法：
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
int value = x; // 假设 x 是共享变量
if (!lock.validate(stamp)) { // 这里必须重新加悲观读锁再读一次
stamp = lock.readLock();
try {
value = x;
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}实际业务中，为规避这些复杂性，多数团队直接选用更稳妥的 ReentrantReadWriteLock 或干脆用 synchronized，除非压测明确卡在读写锁争用上，且愿意投入精力做充分验证。
真正难的从来不是选哪个锁，而是厘清「谁在什么范围里改什么数据」——边界模糊时，加再 fancy 的锁也没用。
