JUC学习笔记——并发工具JUC

在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习，本片将会介绍JUC的核心内容

我们会分为以下几部分进行介绍：

AQS 原理
ReentrantLock 原理
读写锁
Semaphore
CountdownLatch
CyclicBarrier
线程安全集合类概述

AQS原理

我们将在这一节简单介绍一下AQS原理

AQS概述

我们首先来介绍AQS：

全称是 AbstractQueuedSynchronizer，是阻塞式锁和相关的同步器工具的框架

我们的AQS需要采用继承方法才能够实现（默认抛出 UnsupportedOperationException）：

tryAcquire （尝试获取锁）
tryRelease （尝试解开锁）
tryAcquireShared （尝试获得共享锁）
tryReleaseShared （尝试解开共享锁）
isHeldExclusively（判断是否是当前线程，用于实现可重入锁）

我们这里给出AQS的一些特点：

用 state 属性来表示资源的状态（分独占模式和共享模式），子类需要定义如何维护这个状态，控制如何获取锁和释放锁
- getState - 获取 state 状态
- setState - 设置 state 状态
- compareAndSetState - cas机制设置 state 状态
- 独占模式是只有一个线程能够访问资源，而共享模式可以允许多个线程访问资源
提供了基于 FIFO 的等待队列，类似于 Monitor 的 EntryList
条件变量来实现等待、唤醒机制，支持多个条件变量，类似于 Monitor 的 WaitSet

我们给出AQS的两个基本操作：

/*获得锁*/

// 如果获取锁失败
if (!tryAcquire(arg)) {
    // 入队, 可以选择阻塞当前线程 park unpark
}

/*释放锁*/

// 如果释放锁成功
if (tryRelease(arg)) {
    // 让阻塞线程恢复运行
}

自定义同步器

我们采用AQS来实现一个简单的锁机制：

// 我们使用AQS就需要继承AbstractQueuedSynchronizer并实现对应方法
final class MySync extends AbstractQueuedSynchronizer {
    
    // 尝试获得锁
    @Override
    protected boolean tryAcquire(int acquires) {
        // 这里的acquire类似于一个令牌，就相比于owner之前的争夺区域概念
        if (acquires == 1){
            // 我们尝试获得锁
            if (compareAndSetState(0, 1)) {
                // 获得成功，修改状态，并将该线程加入该锁的owner
                setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
                return true;
            }
        }
        // 获取失败
        return false;
    }
    
    // 尝试解开锁
    @Override
    protected boolean tryRelease(int acquires) {
        // 如果当前线程拥有权限
        if(acquires == 1) {
            // 判断状态
            if(getState() == 0) {
                // 如果为0说明当前无锁，抛出异常（不是正常状态，正常状态应该是当前锁被该线程占用，由该线程解锁）
                throw new IllegalMonitorStateException();
            }
            // 将owner设为空，并修改state
            setExclusiveOwnerThread(null);
            setState(0);
            return true;
        }
        // 失败
        return false;
    }
    
    // 创建新条件变量存放await线程
    protected Condition newCondition() {
        return new ConditionObject();
    }
    
    // 判断是否是同个线程
    @Override
    protected boolean isHeldExclusively() {
        return getState() == 1;
    }
}

自定义锁

我们根据同步器进行修改完成一个自定义锁：

/*测试代码*/

MyLock lock = new MyLock();
new Thread(() -> {
    lock.lock();
    try {
        log.debug("locking...");
        sleep(1);
    } finally {
        log.debug("unlocking...");
        lock.unlock();
    }
},"t1").start();
new Thread(() -> {
    lock.lock();
    try {
        log.debug("locking...");
    } finally {
        log.debug("unlocking...");
        lock.unlock();
    }
},"t2").start();

/*自定义锁*/

class MyLock implements Lock {
    
    // 这就是我们的自定义同步器，根据AQS修改出来的
    static MySync sync = new MySync();
    
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列
    public void lock() {
        sync.acquire(1);
    }
    
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列，可打断
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        sync.acquireInterruptibly(1);
    }
    
    @Override
    // 尝试一次，不成功返回，不进入队列
    public boolean tryLock() {
        return sync.tryAcquire(1);
    }
    
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列，有时限
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        return sync.tryAcquireNanos(1, unit.toNanos(time));
    }
    
    @Override
    // 释放锁
    public void unlock() {
        sync.release(1);
    }
    
    @Override
    // 生成条件变量
    public Condition newCondition() {
        return sync.newCondition();
    }
}

/*测试结果*/

22:29:28.727 c.TestAqs [t1] - locking... 
22:29:29.732 c.TestAqs [t1] - unlocking... 
22:29:29.732 c.TestAqs [t2] - locking... 
22:29:29.732 c.TestAqs [t2] - unlocking... 
    
/*注意我们上述采用的isHeldExclusively默认state为1，也就说我们采用的是不可重入锁，我们如果两次lock就会导致死锁*/
    
// 同一线程两次上锁
lock.lock();
log.debug("locking...");
lock.lock();
log.debug("locking...");

// 会导致只输出一次locking
locking...

ReentrantLock 原理

我们将在这一节简单介绍一下ReentrantLock原理部分

原理图

首先我们给出ReentrantLock的继承图：

我们可以发现ReentrantLock是由Sync发展过来的，和AQS有一定异曲同工之处

非公平锁实现原理

我们首先来介绍一下非公平锁的实现原理

加锁解锁流程

我们首先给出流程图：

先从构造器开始看，默认为非公平锁实现

// NonfairSync 继承自 AQS
public ReentrantLock() {
    sync = new NonfairSync();
}

没有竞争时

第一个竞争出现时

Thread-1 执行了
- CAS 尝试将 state 由 0 改为 1，结果失败
- 进入 tryAcquire 逻辑，这时 state 已经是1，结果仍然失败
- 接下来进入 addWaiter 逻辑，构造 Node 队列
- 图中黄色三角表示该 Node 的 waitStatus 状态，其中 0 为默认正常状态
- 其中第一个 Node 称为 Dummy（哑元）或哨兵，用来占位，并不关联线程
- Node 的创建是懒惰的

当前线程进入 acquireQueued 逻辑
- acquireQueued 会在一个死循环中不断尝试获得锁，失败后进入 park 阻塞
- 如果自己是紧邻着 head（排第二位），那么再次 tryAcquire 尝试获取锁，当然这时 state 仍为 1，失败
- 进入 shouldParkAfterFailedAcquire 逻辑，将前驱 node，即 head 的 waitStatus 改为 -1，这次返回 false

继续acquireQueued 逻辑
- shouldParkAfterFailedAcquire 执行完毕回到 acquireQueued ，再次 tryAcquire 尝试获取锁，当然这时 state 仍为 1，失败
- 当再次进入 shouldParkAfterFailedAcquire 时，这时因为其前驱 node 的 waitStatus 已经是 -1，这次返回 true
- 进入 parkAndCheckInterrupt， Thread-1 park（灰色表示）

再次有多个线程经历上述过程竞争失败，变成这个样子

Thread-0 释放锁，进入 tryRelease 流程，如果成功
- 设置 exclusiveOwnerThread 为 null
- state = 0

当前队列不为 null，并且 head 的 waitStatus = -1，进入 unparkSuccessor 流程
- 找到队列中离 head 最近的一个 Node（没取消的），unpark 恢复其运行，本例中即为 Thread-1
- 回到 Thread-1 的 acquireQueued 流程
- 如果加锁成功（没有竞争），会设置
  - exclusiveOwnerThread 为 Thread-1，state = 1
  - head 指向刚刚 Thread-1 所在的 Node，该 Node 清空 Thread
  - 原本的 head 因为从链表断开，而可被垃圾回收

如果这时候有其它线程来竞争（非公平的体现），例如这时有 Thread-4 来了
- 如果不巧又被 Thread-4 占了先
  - Thread-4 被设置为 exclusiveOwnerThread，state = 1
  - Thread-1 再次进入 acquireQueued 流程，获取锁失败，重新进入 park 阻塞

加锁源码

// Sync 继承自 AQS
static final class NonfairSync extends Sync {
    private static final long serialVersionUID = 7316153563782823691L;

    // 加锁实现
    final void lock() {
        // 首先用 cas 尝试（仅尝试一次）将 state 从 0 改为 1, 如果成功表示获得了独占锁
        if (compareAndSetState(0, 1))
            setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
        else
            // 如果尝试失败，进入 ㈠
            acquire(1);
    }

    // ㈠ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquire(int arg) {
        // ㈡ tryAcquire 
        if (
            !tryAcquire(arg) &&
            // 当 tryAcquire 返回为 false 时, 先调用 addWaiter ㈣, 接着 acquireQueued ㈤
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
        ) {
            selfInterrupt();
        }
    }

    // ㈡ 进入 ㈢
    protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
        return nonfairTryAcquire(acquires);
    }

    // ㈢ Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
        final Thread current = Thread.currentThread();
        int c = getState();
        // 如果还没有获得锁
        if (c == 0) {
            // 尝试用 cas 获得, 这里体现了非公平性: 不去检查 AQS 队列
            if (compareAndSetState(0, acquires)) {
                setExclusiveOwnerThread(current);
                return true;
            }
        }
        // 如果已经获得了锁, 线程还是当前线程, 表示发生了锁重入
        else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
            // state++
            int nextc = c + acquires;
            if (nextc < 0) // overflow
                throw new Error("Maximum lock count exceeded");
            setState(nextc);
            return true;
        }
        // 获取失败, 回到调用处
        return false;
    }

    // ㈣ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    //将当前node加入等待队列末尾等待，并返回当前node
    private Node addWaiter(Node mode) {
        // 将当前线程关联到一个 Node 对象上, 模式为独占模式
        Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode);
        //非公平同步器中有head和tail两个引用分别指向了等待队列的第一个和最后一个节点
        //pred指的是node的前驱，从队尾插入，所以pred为tail
        Node pred = tail;
        // 如果 tail 不为 null, 说明已经有了等待队列了，cas 尝试将 Node 对象加入 AQS 队列尾部
        if (pred != null) {
            //将node的前驱节点设置为pred
            node.prev = pred;
            //尝试将队列的tial从当前的pred修改为node
            if (compareAndSetTail(pred, node)) {
                // 双向链表
                pred.next = node;
                return node;
            }
        }
        //如果pred为null，说明等待队列还未创建，调用enq方法创建队列
        // 尝试将 Node 加入 AQS, 进入 ㈥
        enq(node);
        return node;
    }

    // ㈥ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    //该方法就是创建等待队列，并将node插入队列的尾部。
    private Node enq(final Node node) {
        for (;;) {
            Node t = tail;
            if (t == null) {
                // 还没有, 设置 head 为哨兵节点（不对应线程，状态为 0）
                if (compareAndSetHead(new Node())) {
                    //将head赋值给tail，head和tail同时指向哨兵节点
                    tail = head;
                }
            } else {
                // cas 尝试将 Node 对象加入 AQS 队列尾部
                //设置node的前驱节点为队列的最后一个节点
                node.prev = t;
                //尝试将队列的尾部从当前的tail设置为node
                if (compareAndSetTail(t, node)) {
                    //将node设为上一个tail的后继节点
                    t.next = node;
                    return t;
                }
            }
        }
    }

    // ㈤ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    //在队列中循环等待，只有当排队排到第一名并且获得了锁才能出队并从方法中退出。
    //返回打断状态
    final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
        boolean failed = true;
        try {
            boolean interrupted = false;
            for (;;) {
                //找到当前node的前驱节点
                final Node p = node.predecessor();
                // 上一个节点是 head, 表示轮到自己（当前线程对应的 node）了, 尝试获取
                if (p == head && tryAcquire(arg)) {
                    // 获取成功, 设置自己（当前线程对应的 node）为 head
                    setHead(node);
                    // 上一个节点 help GC
                    p.next = null;
                    failed = false;
                    // 返回中断标记 false
                    return interrupted;
                }
                if (
                    // 判断是否应当 park, 进入 ㈦
                    shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    // park 等待, 此时 Node 的状态被置为 Node.SIGNAL ㈧
                    parkAndCheckInterrupt()
                ) {
                    interrupted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    // ㈦ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    //判断acquire失败以后是否应该阻塞等待。从规则上来讲：
    //1.如果前驱节点都阻塞了，那么当前节点也应该阻塞
    //2.如果前驱节点取消，那么应该将前驱节点前移，直到其状态不为取消为止。
    //3.如果前两种情况都不是，尝试将前驱节点状态设为SIGNAL，返回false（不用阻塞，等到下次在阻塞）
    private static boolean shouldParkAfterFailedAcquire(Node pred, Node node) {
        // 获取上一个节点的状态
        int ws = pred.waitStatus;
        if (ws == Node.SIGNAL) {
            // 上一个节点都在阻塞, 那么自己也阻塞好了
            return true;
        }
        // > 0 表示取消状态
        if (ws > 0) {
            // 上一个节点取消, 那么重构删除前面所有取消的节点, 返回到外层循环重试
            do {
                node.prev = pred = pred.prev;
            } while (pred.waitStatus > 0);
            pred.next = node;
        } else {
            // 这次还没有阻塞
            // 但下次如果重试不成功, 则需要阻塞，这时需要设置上一个节点状态为 Node.SIGNAL
            compareAndSetWaitStatus(pred, ws, Node.SIGNAL);
        }
        return false;
    }

    // ㈧ 阻塞当前线程
    private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
        LockSupport.park(this);
        return Thread.interrupted();
    }
}

注意

是否需要 unpark 是由当前节点的前驱节点的 waitStatus == Node.SIGNAL 来决定，而不是本节点的 waitStatus 决定

总结：

调用lock，尝试将state从0修改为1
- 成功：将owner设为当前线程
- 失败：调用acquire->tryAcquire->nonfairTryAcquire，判断state=0则获得锁，或者state不为0但当前线程持有锁则重入锁，以上两种情况tryAcquire返回true，剩余情况返回false。
  - true：获得锁
  - false：调用acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg),其中addwiter将关联线程的节点插入AQS队列尾部，进入acquireQueued中的for循环:
    - 如果当前节点是头节点，并尝试获得锁成功，将当前节点设为头节点，清除此节点信息，返回打断标记。
    - 调用shoudParkAfterFailure,第一次调用返回false，并将前驱节点改为-1，第二次循环如果再进入此方法，会进入阻塞并检查打断的方法。

解锁源码

// Sync 继承自 AQS
static final class NonfairSync extends Sync {
    // 解锁实现
    public void unlock() {
        sync.release(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final boolean release(int arg) {
        // 尝试释放锁, 进入 ㈠
        if (tryRelease(arg)) {
            // 队列头节点 unpark
            Node h = head; 
            if (
                // 队列不为 null
                h != null &&
                // waitStatus == Node.SIGNAL 才需要 unpark
                h.waitStatus != 0
            ) {
                // unpark AQS 中等待的线程, 进入 ㈡
                unparkSuccessor(h);
            }
            return true;
        }
        return false;
    }

    // ㈠ Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryRelease(int releases) {
        // state--
        int c = getState() - releases;
        if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        boolean free = false;
        // 支持锁重入, 只有 state 减为 0, 才释放成功
        if (c == 0) {
            free = true;
            setExclusiveOwnerThread(null);
        }
        setState(c);
        return free;
    }

    // ㈡ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void unparkSuccessor(Node node) {
        // 如果状态为 Node.SIGNAL 尝试重置状态为 0
        // 不成功也可以
        int ws = node.waitStatus;
        if (ws < 0) {
            compareAndSetWaitStatus(node, ws, 0);
        }
        // 找到需要 unpark 的节点, 但本节点从 AQS 队列中脱离, 是由唤醒节点完成的
        Node s = node.next;
        // 不考虑已取消的节点, 从 AQS 队列从后至前找到队列最前面需要 unpark 的节点
        if (s == null || s.waitStatus > 0) {
            s = null;
            for (Node t = tail; t != null && t != node; t = t.prev)
                if (t.waitStatus <= 0)
                    s = t;
        }
        if (s != null)
            LockSupport.unpark(s.thread);
    }
}

总结：

unlock->syn.release(1)->tryRelease(1),如果当前线程并不持有锁，抛异常。state减去1,如果之后state为0，解锁成功，返回true；如果仍大于0，表示解锁不完全，当前线程依旧持有锁，返回false。
返回true：检查AQS队列第一个节点状态图是否为SIGNAL(意味着有责任唤醒其后记节点)，如果有，调用unparkSuccessor。
- 再unparkSuccessor中，不考虑已取消的节点, 从 AQS 队列从后至前找到队列最前面需要 unpark 的节点，如果有，将其唤醒。
返回false：

可重入原理

我们下面介绍一下可重入原理：

// 当持有锁的线程再次尝试获取锁时，会将state的值加1，state表示锁的重入量。

/*代码展示*/

static final class NonfairSync extends Sync {
    // ...

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
        // 先把当前线程固定下来设为变量
        final Thread current = Thread.currentThread();
        
        // 判断状态（正常的抢断owner）
        int c = getState();
        if (c == 0) {
            if (compareAndSetState(0, acquires)) {
                setExclusiveOwnerThread(current);
                return true;
            }
        }
        
        // 如果已经获得了锁, 线程还是当前线程, 表示发生了锁重入
        else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
            // state++
            int nextc = c + acquires;
            if (nextc < 0) // overflow
                throw new Error("Maximum lock count exceeded");
            setState(nextc);
            return true;
        }
        return false;
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryRelease(int releases) {
        // 释放时首先将state--，用于表示去除了一层锁
        int c = getState() - releases;
        if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        boolean free = false;
        // 支持锁重入, 只有 state 减为 0, 才释放成功
        if (c == 0) {
            free = true;
            setExclusiveOwnerThread(null);
        }
        setState(c);
        return free;
    }
}

可打断原理

我们分别给出不可打断和可打断的源码进行分析：

/*不可打断源码*/

// 在此模式下，即使它被打断，仍会驻留在 AQS 队列中，并将打断信号存储在一个interrupt变量中。
// 一直要等到获得锁后方能得知自己被打断了,并且调用`selfInterrupt`方法打断自己。

// Sync 继承自 AQS
static final class NonfairSync extends Sync {
    // ...

    private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
        // 如果打断标记已经是 true, 则 park 会失效
        LockSupport.park(this);
        // interrupted 会清除打断标记
        return Thread.interrupted();
    }

    final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
        boolean failed = true;
        try {
            boolean interrupted = false;
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head && tryAcquire(arg)) {
                    setHead(node);
                    p.next = null;
                    failed = false;
                    // 还是需要获得锁后, 才能返回打断状态
                    return interrupted;
                }
                if (
                    shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt()
                ) {
                    // 如果是因为 interrupt 被唤醒, 返回打断状态为 true
                    interrupted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    public final void acquire(int arg) {
        if (
            !tryAcquire(arg) &&
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
        ) {
            // 如果打断状态为 true
            selfInterrupt();
        }
    }
	
    //响应打断标记，打断自己
    static void selfInterrupt() {
        // 重新产生一次中断
        Thread.currentThread().interrupt();
    }
}

/*可打断源码*/

// 此模式下即使线程在等待队列中等待，一旦被打断，就会立刻抛出打断异常。

static final class NonfairSync extends Sync {
    public final void acquireInterruptibly(int arg) throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted())
            throw new InterruptedException();
        // 如果没有获得到锁, 进入 ㈠
        if (!tryAcquire(arg))
            doAcquireInterruptibly(arg);
    }

    // ㈠ 可打断的获取锁流程
    private void doAcquireInterruptibly(int arg) throws InterruptedException {
        final Node node = addWaiter(Node.EXCLUSIVE);
        boolean failed = true;
        try {
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head && tryAcquire(arg)) {
                    setHead(node);
                    p.next = null; // help GC
                    failed = false;
                    return;
                }
                // 这里一直在判断是否被打断
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt()) {
                    // 在 park 过程中如果被 interrupt 会进入这里
                    // 这时候抛出异常, 而不会再次进入 for (;;)
                    throw new InterruptedException();
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }
}

公平锁实现原理

公平锁是如何实现的：

简而言之，公平与非公平的区别在于，公平锁中的tryAcquire方法被重写了
新来的线程即便得知了锁的state为0，也要先判断等待队列中是否还有线程等待，只有当队列没有线程等待式，才获得锁。

我们给出公平锁的源码：

static final class FairSync extends Sync {
    
    private static final long serialVersionUID = -3000897897090466540L;
    
    // 上锁
    final void lock() {
        acquire(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquire(int arg) {
        if (
            !tryAcquire(arg) &&
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
        ) {
            selfInterrupt();
        }
    }
    
    // 与非公平锁主要区别在于 tryAcquire 方法的实现
    protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
        final Thread current = Thread.currentThread();
        int c = getState();
        if (c == 0) {
            // 这里就是主要区别！！！
            // 公平锁：先检查 AQS 队列中是否有前驱节点, 没有才去竞争
            // 非公平锁：不会检查，直接竞争，可能就会导致当前线程和AQS队列中的线程进行竞争
            if (!hasQueuedPredecessors() &&
                compareAndSetState(0, acquires)) {
                setExclusiveOwnerThread(current);
                return true;
            }
        }
        else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
            int nextc = c + acquires;
            if (nextc < 0)
                throw new Error("Maximum lock count exceeded");
            setState(nextc);
            return true;
        }
        return false;
    }

    // ㈠ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final boolean hasQueuedPredecessors() {
        Node t = tail;
        Node h = head;
        Node s;
        // h != t 时表示队列中有 Node
        return h != t &&
            (
            // (s = h.next) == null 表示队列中还有没有老二
            (s = h.next) == null ||
            // 或者队列中老二线程不是此线程
            s.thread != Thread.currentThread()
        );
    }
}

条件变量实现原理

每个条件变量其实就对应着一个等待队列，其实现类是 ConditionObject

await 流程

我们首先给出await流程：

开始 Thread-0 持有锁，调用 await，进入 ConditionObject 的 addConditionWaiter 流程
- 创建新的 Node 状态为 -2（Node.CONDITION），关联 Thread-0，加入等待队列尾部

接下来进入 AQS 的 fullyRelease 流程，释放同步器上的锁

unpark AQS 队列中的下一个节点，竞争锁，假设没有其他竞争线程，那么 Thread-1 竞争成功

park 阻塞 Thread-0

总结：

创建一个节点，关联当前线程，并插入到当前Condition队列的尾部
调用fullRelease，完全释放同步器中的锁，并记录当前线程的锁重入数
唤醒(park)AQS队列中的第一个线程
调用park方法，阻塞当前线程。

signal 流程

我们给出signal流程：

假设 Thread-1 要来唤醒 Thread-0

进入 ConditionObject 的 doSignal 流程，取得等待队列中第一个 Node，即 Thread-0 所在 Node

执行 transferForSignal 流程，将该 Node 加入 AQS 队列尾部，将 Thread-0 的 waitStatus 改为 0，Thread-3 的 waitStatus 改为 -1
- Thread-1 释放锁，进入 unlock 流程，略

总结：

当前持有锁的线程唤醒等待队列中的线程，调用doSignal或doSignalAll方法，将等待队列中的第一个（或全部）节点插入到AQS队列中的尾部。
将插入的节点的状态从Condition设置为0，将插入节点的前一个节点的状态设置为-1（意味着要承担唤醒后一个节点的责任）
当前线程释放锁，parkAQS队列中的第一个节点线程。

源码展示

最后我们给出上述流程所使用的源码：

public class ConditionObject implements Condition, java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1173984872572414699L;

    // 第一个等待节点
    private transient Node firstWaiter;

    // 最后一个等待节点
    private transient Node lastWaiter;
    public ConditionObject() { }
    // ㈠ 添加一个 Node 至等待队列
    private Node addConditionWaiter() {
        Node t = lastWaiter;
        // 所有已取消的 Node 从队列链表删除, 见 ㈡
        if (t != null && t.waitStatus != Node.CONDITION) {
            unlinkCancelledWaiters();
            t = lastWaiter;
        }
        // 创建一个关联当前线程的新 Node, 添加至队列尾部
        Node node = new Node(Thread.currentThread(), Node.CONDITION);
        if (t == null)
            firstWaiter = node;
        else
            t.nextWaiter = node;
        lastWaiter = node;
        return node;
    }
    // 唤醒 - 将没取消的第一个节点转移至 AQS 队列
    private void doSignal(Node first) {
        do {
            // 已经是尾节点了
            if ( (firstWaiter = first.nextWaiter) == null) {
                lastWaiter = null;
            }
            first.nextWaiter = null;
        } while (
            // 将等待队列中的 Node 转移至 AQS 队列, 不成功且还有节点则继续循环 ㈢
            !transferForSignal(first) &&
            // 队列还有节点
            (first = firstWaiter) != null
        );
    }

    // 外部类方法, 方便阅读, 放在此处
    // ㈢ 如果节点状态是取消, 返回 false 表示转移失败, 否则转移成功
    final boolean transferForSignal(Node node) {
        // 如果状态已经不是 Node.CONDITION, 说明被取消了
        if (!compareAndSetWaitStatus(node, Node.CONDITION, 0))
            return false;
        // 加入 AQS 队列尾部
        Node p = enq(node);
        int ws = p.waitStatus;
        if (
            // 上一个节点被取消
            ws > 0 ||
            // 上一个节点不能设置状态为 Node.SIGNAL
            !compareAndSetWaitStatus(p, ws, Node.SIGNAL) 
        ) {
            // unpark 取消阻塞, 让线程重新同步状态
            LockSupport.unpark(node.thread);
        }
        return true;
    }
    // 全部唤醒 - 等待队列的所有节点转移至 AQS 队列
    private void doSignalAll(Node first) {
        lastWaiter = firstWaiter = null;
        do {
            Node next = first.nextWaiter;
            first.nextWaiter = null;
            transferForSignal(first);
            first = next;
        } while (first != null);
    }

    // ㈡
    private void unlinkCancelledWaiters() {
        // ...
    }
    // 唤醒 - 必须持有锁才能唤醒, 因此 doSignal 内无需考虑加锁
    public final void signal() {
        if (!isHeldExclusively())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        Node first = firstWaiter;
        if (first != null)
            doSignal(first);
    }
    // 全部唤醒 - 必须持有锁才能唤醒, 因此 doSignalAll 内无需考虑加锁
    public final void signalAll() {
        if (!isHeldExclusively())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        Node first = firstWaiter;
        if (first != null)
            doSignalAll(first);
    }
    // 不可打断等待 - 直到被唤醒
    public final void awaitUninterruptibly() {
        // 添加一个 Node 至等待队列, 见 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁, 见 ㈣
        int savedState = fullyRelease(node);
        boolean interrupted = false;
        // 如果该节点还没有转移至 AQS 队列, 阻塞
        while (!isOnSyncQueue(node)) {
            // park 阻塞
            LockSupport.park(this);
            // 如果被打断, 仅设置打断状态
            if (Thread.interrupted())
                interrupted = true;
        }
        // 唤醒后, 尝试竞争锁, 如果失败进入 AQS 队列
        if (acquireQueued(node, savedState) || interrupted)
            selfInterrupt();
    }
    private void doSignalAll(Node first) {
        lastWaiter = firstWaiter = null;
        do {
            Node next = first.nextWaiter;
            first.nextWaiter = null;
            transferForSignal(first);
            first = next;
        } while (first != null);
    }

    // ㈡
    private void unlinkCancelledWaiters() {
        // ...
    }
    // 唤醒 - 必须持有锁才能唤醒, 因此 doSignal 内无需考虑加锁
    public final void signal() {
        if (!isHeldExclusively())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        Node first = firstWaiter;
        if (first != null)
            doSignal(first);
    }
    // 全部唤醒 - 必须持有锁才能唤醒, 因此 doSignalAll 内无需考虑加锁
    public final void signalAll() {
        if (!isHeldExclusively())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        Node first = firstWaiter;
        if (first != null)
            doSignalAll(first);
    }
    // 不可打断等待 - 直到被唤醒
    public final void awaitUninterruptibly() {
        // 添加一个 Node 至等待队列, 见 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁, 见 ㈣
        int savedState = fullyRelease(node);
        boolean interrupted = false;
        // 如果该节点还没有转移至 AQS 队列, 阻塞
        while (!isOnSyncQueue(node)) {
            // park 阻塞
            LockSupport.park(this);
            // 如果被打断, 仅设置打断状态
            if (Thread.interrupted())
                interrupted = true;
        }
        // 唤醒后, 尝试竞争锁, 如果失败进入 AQS 队列
        if (acquireQueued(node, savedState) || interrupted)
            selfInterrupt();
    }

    // 外部类方法, 方便阅读, 放在此处
    // ㈣ 因为某线程可能重入，需要将 state 全部释放
    final int fullyRelease(Node node) {
        boolean failed = true;
        try {
            int savedState = getState();
            if (release(savedState)) {
                failed = false;
                return savedState;
            } else {
                throw new IllegalMonitorStateException();
            }
        } finally {
            if (failed)
                node.waitStatus = Node.CANCELLED;
        }
    }
    // 打断模式 - 在退出等待时重新设置打断状态
    private static final int REINTERRUPT = 1;
    // 打断模式 - 在退出等待时抛出异常
    private static final int THROW_IE = -1;
    // 判断打断模式
    private int checkInterruptWhileWaiting(Node node) {
        return Thread.interrupted() ?
            (transferAfterCancelledWait(node) ? THROW_IE : REINTERRUPT) :
        0;
    }
    // ㈤ 应用打断模式
    private void reportInterruptAfterWait(int interruptMode)
        throws InterruptedException {
        if (interruptMode == THROW_IE)
            throw new InterruptedException();
        else if (interruptMode == REINTERRUPT)
            selfInterrupt();
    }
    // 等待 - 直到被唤醒或打断
    public final void await() throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted()) {
            throw new InterruptedException();
        }
        // 添加一个 Node 至等待队列, 见 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁
        int savedState = fullyRelease(node);
        int interruptMode = 0;
        // 如果该节点还没有转移至 AQS 队列, 阻塞
        while (!isOnSyncQueue(node)) {
            // park 阻塞
            LockSupport.park(this);
            // 如果被打断, 退出等待队列
            if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
                break;
        }
        // 退出等待队列后, 还需要获得 AQS 队列的锁
        if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
            interruptMode = REINTERRUPT;
        // 所有已取消的 Node 从队列链表删除, 见 ㈡
        if (node.nextWaiter != null) 
            unlinkCancelledWaiters();
        // 应用打断模式, 见 ㈤
        if (interruptMode != 0)
            reportInterruptAfterWait(interruptMode);
    }
    //向Condition中的等待队列中新增节点，并将此节点返回
    private Node addConditionWaiter() {
        Node t = lastWaiter;
        // If lastWaiter is cancelled, clean out.
        if (t != null && t.waitStatus != Node.CONDITION) {
            unlinkCancelledWaiters();
            t = lastWaiter;
        }
        Node node = new Node(Thread.currentThread(), Node.CONDITION);
        if (t == null)
            firstWaiter = node;
        else
            t.nextWaiter = node;
        lastWaiter = node;
        return node;
    }
    
    //判断当前节点是否在同步器中的队列中等待锁
    final boolean isOnSyncQueue(Node node) {
        if (node.waitStatus == Node.CONDITION || node.prev == null)
            return false;
        if (node.next != null) // If has successor, it must be on queue
            return true;
        /*
         * node.prev can be non-null, but not yet on queue because
         * the CAS to place it on queue can fail. So we have to
         * traverse from tail to make sure it actually made it.  It
         * will always be near the tail in calls to this method, and
         * unless the CAS failed (which is unlikely), it will be
         * there, so we hardly ever traverse much.
         */
        return findNodeFromTail(node);
    }
    // 等待 - 直到被唤醒或打断或超时
    public final long awaitNanos(long nanosTimeout) throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted()) {
            throw new InterruptedException();
        }
        // 添加一个 Node 至等待队列, 见 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁
        int savedState = fullyRelease(node);
        // 获得最后期限
        final long deadline = System.nanoTime() + nanosTimeout;
        int interruptMode = 0;
        // 如果该节点还没有转移至 AQS 队列, 阻塞
        while (!isOnSyncQueue(node)) {
            // 已超时, 退出等待队列
            if (nanosTimeout <= 0L) {
                transferAfterCancelledWait(node);
                break;
            }
            // park 阻塞一定时间, spinForTimeoutThreshold 为 1000 ns
            if (nanosTimeout >= spinForTimeoutThreshold)
                LockSupport.parkNanos(this, nanosTimeout);
            // 如果被打断, 退出等待队列
            if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
                break;
            nanosTimeout = deadline - System.nanoTime();
        }
        // 退出等待队列后, 还需要获得 AQS 队列的锁
        if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
            interruptMode = REINTERRUPT;
        // 所有已取消的 Node 从队列链表删除, 见 ㈡
        if (node.nextWaiter != null)
            unlinkCancelledWaiters();
        // 应用打断模式, 见 ㈤
        if (interruptMode != 0)
            reportInterruptAfterWait(interruptMode);
        return deadline - System.nanoTime();
    }
    // 等待 - 直到被唤醒或打断或超时, 逻辑类似于 awaitNanos
    public final boolean awaitUntil(Date deadline) throws InterruptedException {
        // ...
    }
    // 等待 - 直到被唤醒或打断或超时, 逻辑类似于 awaitNanos
    public final boolean await(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        // ...
    }
    // 工具方法 省略 ...
}

读写锁

我们将在这一节简单介绍一下读写锁

ReentrantReadWriteLock

ReentrantLock为我们提供了专用于读和写的锁：

ReentrantReadWriteLock

ReentrantReadWriteLock具有以下特点：

首先需要创建，本体会带有两个锁ReadLock和WriteLock，分别采用方法获取
该锁支持读读同步，读写互斥，写写互斥操作

我们下面进行简单的测试：

/*读写方法*/

class DataContainer {
    
    private Object data;
    
    private ReentrantReadWriteLock rw = new ReentrantReadWriteLock();
    private ReentrantReadWriteLock.ReadLock r = rw.readLock();
    private ReentrantReadWriteLock.WriteLock w = rw.writeLock();
    
    public Object read() {
        log.debug("获取读锁...");
        r.lock();
        try {
            log.debug("读取");
            sleep(1);
            return data;
        } finally {
            log.debug("释放读锁...");
            r.unlock();
        }
    }
    
    public void write() {
        log.debug("获取写锁...");
        w.lock();
        try {
            log.debug("写入");
            sleep(1);
        } finally {
            log.debug("释放写锁...");
            w.unlock();
        }
    }
}

/*读读并发*/

DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t2").start();

/*读写互斥*/

DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
    dataContainer.read();
}, "t1").start();
Thread.sleep(100);
new Thread(() -> {
    dataContainer.write();
}, "t2").start();

/*写写互斥*/

// 这里不再测试了~

下面我们再给出部分注意点：

读锁不支持条件变量
重入时升级不支持：即持有读锁的情况下去获取写锁，会导致获取写锁永久等待

r.lock();
try {
    // ...
    w.lock();
    try {
        // ...
    } finally{
        w.unlock();
    }
} finally{
    r.unlock();
}

重入时降级支持：即持有写锁的情况下去获取读锁

class CachedData {
    Object data;
    // 是否有效，如果失效，需要重新计算 data
    volatile boolean cacheValid;
    final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    void processCachedData() {
        rwl.readLock().lock();
        if (!cacheValid) {
            // 获取写锁前必须释放读锁
            rwl.readLock().unlock();
            rwl.writeLock().lock();
            try {
                // 判断是否有其它线程已经获取了写锁、更新了缓存, 避免重复更新
                if (!cacheValid) {
                    data = ...
                        cacheValid = true;
                }
                // 降级为读锁, 释放写锁, 这样能够让其它线程读取缓存
                rwl.readLock().lock();
            } finally {
                rwl.writeLock().unlock();
            }
        }
        // 自己用完数据, 释放读锁 
        try {
            use(data);
        } finally {
            rwl.readLock().unlock();
        }
    }
}

缓存应用

我们在多次使用数据库时，如果多次采用同一个数据库搜索语句可能会导致数据库拥塞

所以我们可以选择将调用的数据库语句以及结果全部都缓存下来，但当遇到更新时我们需要撤销缓存防止读取之前的数据导致错误

我们首先需要思考，当多线程时，我们应该先清除缓存还是先更新数据：

先更新数据库

我们分别给出两种展示图：

先清缓存

先更新数据库

补充一种情况，假设查询线程 A 查询数据时恰好缓存数据由于时间到期失效，或是第一次查询

但是我们为了保险起见，我们采用ReentrantReadWriteLock锁来进行处理：

class GenericCachedDao<T> {
    
    // HashMap 作为缓存非线程安全, 需要保护
    HashMap<SqlPair, T> map = new HashMap<>();
    ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); 
    GenericDao genericDao = new GenericDao();
    
    // 更新操作，写锁
    public int update(String sql, Object... params) {
        SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
        // 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
        lock.writeLock().lock();
        try {
            int rows = genericDao.update(sql, params);
            map.clear();
            return rows;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
    
    // 查找操作，读锁，若缓存查找失败，去数据库读取并将数据放入缓存，写锁
    public T queryOne(Class<T> beanClass, String sql, Object... params) {
        SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
        // 加读锁, 防止其它线程对缓存更改
        lock.readLock().lock();
        try {
            T value = map.get(key);
            if (value != null) {
                return value;
            }
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
        // 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
        lock.writeLock().lock();
        try {
            // get 方法上面部分是可能多个线程进来的, 可能已经向缓存填充了数据
            // 为防止重复查询数据库, 再次验证
            T value = map.get(key);
            if (value == null) {
                // 如果没有, 查询数据库
                value = genericDao.queryOne(beanClass, sql, params);
                map.put(key, value);
            }
            return value;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
    
    // 作为 key 保证其是不可变的
    class SqlPair {
        private String sql;
        private Object[] params;
        public SqlPair(String sql, Object[] params) {
            this.sql = sql;
            this.params = params;
        }
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) {
                return true;
            }
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
                return false;
            }
            SqlPair sqlPair = (SqlPair) o;
            return sql.equals(sqlPair.sql) &&
                Arrays.equals(params, sqlPair.params);
        }
        @Override
        public int hashCode() {
            int result = Objects.hash(sql);
            result = 31 * result + Arrays.hashCode(params);
            return result;
        }
    }
}

读写锁原理

读写锁用的是同一个 Sycn 同步器，因此等待队列、state 等也是同一个

图片解释

首先我们给出四个简单的例子并给出图片解释

t1 w.lock，t2 r.lock

我们给出展示图：

t1 成功上锁，流程与 ReentrantLock 加锁相比没有特殊之处
- 不同是写锁状态占了 state 的低 16 位，而读锁使用的是 state 的高 16 位

t2 执行 r.lock，这时进入读锁的 sync.acquireShared(1) 流程，首先会进入 tryAcquireShared 流程。
- 如果有写锁占据，那么 tryAcquireShared 返回 -1 表示失败
- tryAcquireShared 返回值表示
  - -1 表示失败
  - 0 表示成功，但后继节点不会继续唤醒
  - 正数表示成功，而且数值是还有几个后继节点需要唤醒，读写锁返回 1

这时会进入 sync.doAcquireShared(1) 流程，首先也是调用 addWaiter 添加节点，
- 不同之处在于节点被设置为 Node.SHARED 模式而非 Node.EXCLUSIVE 模式，注意此时 t2 仍处于活跃状态

t2 会看看自己的节点是不是老二，如果是，还会再次调用 tryAcquireShared(1) 来尝试获取锁
- 如果没有成功，在 doAcquireShared 内 for (;😉 循环一次，把前驱节点的 waitStatus 改为 -1
- 再 for (;😉 循环一次尝试 tryAcquireShared(1) 如果还不成功，那么在 parkAndCheckInterrupt() 处 park

t3 r.lock，t4 w.lock

这种状态下，假设又有 t3 加读锁和 t4 加写锁，这期间 t1 仍然持有锁，就变成了下面的样子:

t1 w.unlock

我们给出展示图：

这时会走到写锁的 sync.release(1) 流程，调用 sync.tryRelease(1) 成功，变成下面的样子

执行唤醒流程 sync.unparkSuccessor，让老二恢复运行，这时t2在doAcquireShared内parkAndCheckInterrupt() 处恢复运行
- 这回再来一次 for (;😉 执行 tryAcquireShared 成功则让读锁计数加一

这时 t2 已经恢复运行，接下来 t2 调用 setHeadAndPropagate(node, 1)，它原本所在节点被置为头节点
事情还没完，在 setHeadAndPropagate 方法内还会检查下一个节点是否是 shared
- 如果是则调用 doReleaseShared() 将 head 的状态从 -1 改为 0 并唤醒老二
- 这时t3在 doAcquireShared 内 parkAndCheckInterrupt() 处恢复运行

这回再来一次 for (;😉 执行 tryAcquireShared 成功则让读锁计数加一

这时 t3 已经恢复运行，接下来 t3 调用 setHeadAndPropagate(node, 1)，它原本所在节点被置为头节点
- 下一个节点不是 shared 了，因此不会继续唤醒 t4 所在节点

t2 r.unlock，t3 r.unlock

我们给出展示图：

t2 进入 sync.releaseShared(1) 中，调用 tryReleaseShared(1) 让计数减一，但由于计数还不为零

t3 进入 sync.releaseShared(1) 中，调用 tryReleaseShared(1) 让计数减一，这回计数为零了
- 进入 doReleaseShared() 将头节点从 -1 改为 0 并唤醒老二，即

之后 t4 在 acquireQueued 中 parkAndCheckInterrupt 处恢复运行，再次 for (;😉 这次自己是老二，并且没有其他竞争
- tryAcquire(1) 成功，修改头结点，流程结束

源码分析

我们对上面四个例子进行流程代码解释

写锁上锁流程

static final class NonfairSync extends Sync {
    // ... 省略无关代码

    // 外部类 WriteLock 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void lock() {
        sync.acquire(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquire(int arg) {
        if (
            // 尝试获得写锁失败
            !tryAcquire(arg) &&
            // 将当前线程关联到一个 Node 对象上, 模式为独占模式
            // 进入 AQS 队列阻塞
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
        ) {
            selfInterrupt();
        }
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
        
        Thread current = Thread.currentThread();
        int c = getState();
        // 获得低 16 位, 代表写锁的 state 计数
        int w = exclusiveCount(c);
		//表示有写锁或者有读锁
        if (c != 0) {
            if (
                // c != 0 and w == 0 表示有读锁, 或者
                w == 0 ||
                // 如果 exclusiveOwnerThread 不是自己
                current != getExclusiveOwnerThread()
            ) {
                // 获得锁失败
                return false;
            }
            // 写锁计数超过低 16 位, 报异常
            if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
                throw new Error("Maximum lock count exceeded");
            // 写锁重入, 获得锁成功
            setState(c + acquires);
            return true;
        } 
        if (
            // 判断写锁是否该阻塞, 或者
            //非公平锁下，总是返回false
            writerShouldBlock() ||
            // 尝试更改计数失败
            !compareAndSetState(c, c + acquires)
        ) {
            // 获得锁失败
            return false;
        }
        // 获得锁成功
        setExclusiveOwnerThread(current);
        return true;
    }

    // 非公平锁 writerShouldBlock 总是返回 false, 无需阻塞
    final boolean writerShouldBlock() {
        return false;
    }
}

总结：

lock -> syn.acquire ->tryAquire
- 如果有锁：
  - 如果是写锁或者锁持有者不为自己，返回false
  - 如果时写锁且为自己持有，则重入
- 如果无锁：
  - 判断无序阻塞并设置state成功后，将owner设为自己，返回true
成功，则获得了锁
失败：
- 调用acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)进入阻塞队列，将节点状态设置为EXCLUSIVE，之后的逻辑与之前的aquireQueued类似。

写锁释放流程

static final class NonfairSync extends Sync {
    // ... 省略无关代码

    // WriteLock 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void unlock() {
        sync.release(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final boolean release(int arg) {
        // 尝试释放写锁成功
        if (tryRelease(arg)) {
            // unpark AQS 中等待的线程
            Node h = head;
            if (h != null && h.waitStatus != 0)
                unparkSuccessor(h);
            return true;
        }
        return false;
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryRelease(int releases) {
        if (!isHeldExclusively())
            throw new IllegalMonitorStateException();
        int nextc = getState() - releases;
        // 因为可重入的原因, 写锁计数为 0, 才算释放成功
        boolean free = exclusiveCount(nextc) == 0;
        if (free) {
            setExclusiveOwnerThread(null);
        }
        setState(nextc);
        return free;
    }
}

总结：

unlock->syn.release->tryRelease
- state状态减少
  - 如果减为零，表示解锁成功，返回true
  - 没有减为0，当前线程依旧持有锁
成功：解锁成功
- 如果ASQ队列不为空，则唤醒第一个节点。
失败：解锁失败。

读锁上锁流程

static final class NonfairSync extends Sync {

    // ReadLock 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void lock() {
        sync.acquireShared(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquireShared(int arg) {
        // tryAcquireShared 返回负数, 表示获取读锁失败
        //大于0的情况在读写锁这里无区别，后面信号量会做进一步处理。
        if (tryAcquireShared(arg) < 0) {
            doAcquireShared(arg);
        }
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final int tryAcquireShared(int unused) {
        Thread current = Thread.currentThread();
        int c = getState();
        // 如果是其它线程持有写锁, 获取读锁失败
        if ( 
            exclusiveCount(c) != 0 &&
            getExclusiveOwnerThread() != current
        ) {
            return -1;
        }
        int r = sharedCount(c);
        if (
            // 读锁不该阻塞(如果老二是写锁，读锁该阻塞), 并且
            !readerShouldBlock() &&
            // 小于读锁计数, 并且
            r < MAX_COUNT &&
            // 尝试增加计数成功
            compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)
        ) {
            // ... 省略不重要的代码
            return 1;
        }
        return fullTryAcquireShared(current);
    }

    // 非公平锁 readerShouldBlock 看 AQS 队列中第一个节点是否是写锁
    // true 则该阻塞, false 则不阻塞
    final boolean readerShouldBlock() {
        return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    // 与 tryAcquireShared 功能类似, 但会不断尝试 for (;;) 获取读锁, 执行过程中无阻塞
    final int fullTryAcquireShared(Thread current) {
        HoldCounter rh = null;
        for (;;) {
            int c = getState();
            if (exclusiveCount(c) != 0) {
                if (getExclusiveOwnerThread() != current)
                    return -1;
            } else if (readerShouldBlock()) {
                // ... 省略不重要的代码
            }
            if (sharedCount(c) == MAX_COUNT)
                throw new Error("Maximum lock count exceeded");
            if (compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {
                // ... 省略不重要的代码
                return 1;
            }
        }
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void doAcquireShared(int arg) {
        // 将当前线程关联到一个 Node 对象上, 模式为共享模式
        final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
        boolean failed = true;
        try {
            boolean interrupted = false;
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head) {
                    // 再一次尝试获取读锁
                    int r = tryAcquireShared(arg);
                    // 成功
                    if (r >= 0) {
                        // ㈠
                        // r 表示可用资源数, 在这里总是 1 允许传播
                        //（唤醒 AQS 中下一个 Share 节点）
                        setHeadAndPropagate(node, r);
                        p.next = null; // help GC
                        if (interrupted)
                            selfInterrupt();
                        failed = false;
                        return;
                    }
                }
                if (
                    // 是否在获取读锁失败时阻塞（前一个阶段 waitStatus == Node.SIGNAL）
                    shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    // park 当前线程
                    parkAndCheckInterrupt()
                ) {
                    interrupted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    // ㈠ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
        Node h = head; // Record old head for check below
        // 设置自己为 head
        setHead(node);

        // propagate 表示有共享资源（例如共享读锁或信号量）
        // 原 head waitStatus == Node.SIGNAL 或 Node.PROPAGATE
        // 现在 head waitStatus == Node.SIGNAL 或 Node.PROPAGATE
        if (propagate > 0 || h == null || h.waitStatus < 0 ||
            (h = head) == null || h.waitStatus < 0) {
            Node s = node.next;
            // 如果是最后一个节点或者是等待共享读锁的节点
            if (s == null || s.isShared()) {
                // 进入 ㈡
                doReleaseShared();
            }
        }
    }

    // ㈡ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void doReleaseShared() {
        // 如果 head.waitStatus == Node.SIGNAL ==> 0 成功, 下一个节点 unpark
        // 如果 head.waitStatus == 0 ==> Node.PROPAGATE, 为了解决 bug, 见后面分析
        for (;;) {
            Node h = head;
            // 队列还有节点
            if (h != null && h != tail) {
                int ws = h.waitStatus;
                if (ws == Node.SIGNAL) {
                    if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
                        continue; // loop to recheck cases
                    // 下一个节点 unpark 如果成功获取读锁
                    // 并且下下个节点还是 shared, 继续 doReleaseShared
                    unparkSuccessor(h);
                }
                else if (ws == 0 &&
                         !compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
                    continue; // loop on failed CAS
            }
            if (h == head) // loop if head changed
                break;
        }
    }
}

总结：

lock->syn.acquireShare->tryAcquireShare
- 如果其他线程持有写锁：则失败，返回-1
- 否则：判断无需等待后，将state加上一个写锁的单位，返回1
返回值大于等于0：成功
返回值小于0：
- 调用doAcquireShare，类似之前的aquireQueued,将当前线程关联节点，状态设置为SHARE，插入AQS队列尾部。在for循环中判断当前节点的前驱节点是否为头节点
  - 是：调用tryAcquireShare
    - 如果返回值大于等于0，则获取锁成功，并调用setHeadAndPropagate，出队，并不断唤醒AQS队列中的状态为SHARE的节点，直到下一个节点为EXCLUSIVE。记录打断标记，之后退出方法（不返回打断标记）
- 判断是否在失败后阻塞
  - 是：阻塞住，并监测打断信号。
  - 否则：将前驱节点状态设为-1。（下一次循环就又要阻塞了）

读锁释放流程

static final class NonfairSync extends Sync {

    // ReadLock 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void unlock() {
        sync.releaseShared(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final boolean releaseShared(int arg) {
        if (tryReleaseShared(arg)) {
            doReleaseShared();
            return true;
        }
        return false;
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryReleaseShared(int unused) {
        // ... 省略不重要的代码
        for (;;) {
            int c = getState();
            int nextc = c - SHARED_UNIT;
            if (compareAndSetState(c, nextc)) {
                // 读锁的计数不会影响其它获取读锁线程, 但会影响其它获取写锁线程
                // 计数为 0 才是真正释放
                return nextc == 0;
            }
        }
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void doReleaseShared() {
        // 如果 head.waitStatus == Node.SIGNAL ==> 0 成功, 下一个节点 unpark
        // 如果 head.waitStatus == 0 ==> Node.PROPAGATE 
        for (;;) {
            Node h = head;
            if (h != null && h != tail) {
                int ws = h.waitStatus;
                // 如果有其它线程也在释放读锁，那么需要将 waitStatus 先改为 0
                // 防止 unparkSuccessor 被多次执行
                if (ws == Node.SIGNAL) {
                    if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
                        continue; // loop to recheck cases
                    unparkSuccessor(h);
                }
                // 如果已经是 0 了，改为 -3，用来解决传播性，见后文信号量 bug 分析
                else if (ws == 0 &&
                         !compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
                    continue; // loop on failed CAS
            }
            if (h == head) // loop if head changed
                break;
        }
    } 
}

总结：

unlock->releaseShared->tryReleaseShared,将state减去一个share单元，最后state为0则返回true，不然返回false。
返回tue：调用doReleaseShare,唤醒队列中的节点。
返回false：解锁不完全。

StampedLock

我们来简单介绍StampedLock：

StampedLock是为了加快锁的速度而产生的乐观锁
StampedLock必须搭配“戳”来使用，最开始是乐观锁（无锁状态），遇到争抢后才升级为锁

我们采用简单代码介绍一下具体使用：

/*StampedLock搭配时间戳上锁解锁*/

long stamp = lock.readLock();
lock.unlockRead(stamp);

/*写锁操作的上锁解锁*/

long stamp = lock.writeLock();
lock.unlockWrite(stamp);

/*乐观读写*/

// 乐观读，StampedLock 支持 tryOptimisticRead() 方法（乐观读）
// 读取完毕后需要做一次 戳校验
// 如果校验通过，表示这期间确实没有写操作，数据可以安全使用
// 如果校验没通过，需要重新获取读锁，保证数据安全。

long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 验戳
if(!lock.validate(stamp)){
    // 锁升级
}

/*StampedLock锁class类*/

class DataContainerStamped {
    
    // 互斥数据
    private int data;
    
    // StampedLock锁
    private final StampedLock lock = new StampedLock();
    
    // 初始化
    public DataContainerStamped(int data) {
        this.data = data;
    }
    
    // 读操作
    public int read(int readTime) {
        
        //获取戳
        long stamp = lock.tryOptimisticRead();
        log.debug("optimistic read locking...{}", stamp);
        
        //读取数据
        sleep(readTime);
        
        //读取数据之后再验戳
        if (lock.validate(stamp)) {
            // 如果没有其他写操作修改，stamp不会改变，顺利运行，返回data
            log.debug("read finish...{}, data:{}", stamp, data);
            return data;
        }
        
        //如果验戳失败，说明已经数据已经被修改，需要升级锁重新读。
        // 锁升级 - 读锁
        log.debug("updating to read lock... {}", stamp);
        try {
            stamp = lock.readLock();
            log.debug("read lock {}", stamp);
            sleep(readTime);
            log.debug("read finish...{}, data:{}", stamp, data);
            return data;
        } finally {
            log.debug("read unlock {}", stamp);
            lock.unlockRead(stamp);
        }
    }
    
    // 写操作
    public void write(int newData) {
        long stamp = lock.writeLock();
        log.debug("write lock {}", stamp);
        try {
            sleep(2);
            this.data = newData;
        } finally {
            log.debug("write unlock {}", stamp);
            lock.unlockWrite(stamp);
        }
    }
}

/*读读测试*/

// 测试代码

public static void main(String[] args) {
    DataContainerStamped dataContainer = new DataContainerStamped(1);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.read(1);
    }, "t1").start();
    sleep(0.5);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.read(0);
    }, "t2").start();
}

// 结果反馈

15:58:50.217 c.DataContainerStamped [t1] - optimistic read locking...256 
15:58:50.717 c.DataContainerStamped [t2] - optimistic read locking...256 
15:58:50.717 c.DataContainerStamped [t2] - read finish...256, data:1 
15:58:51.220 c.DataContainerStamped [t1] - read finish...256, data:1 

/*读写测试*/
    
// 测试代码
    
public static void main(String[] args) {
    DataContainerStamped dataContainer = new DataContainerStamped(1);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.read(1);
    }, "t1").start();
    sleep(0.5);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.write(100);
    }, "t2").start();
}

// 结果反馈

15:57:00.219 c.DataContainerStamped [t1] - optimistic read locking...256 
15:57:00.717 c.DataContainerStamped [t2] - write lock 384 
15:57:01.225 c.DataContainerStamped [t1] - updating to read lock... 256 
15:57:02.719 c.DataContainerStamped [t2] - write unlock 384 
15:57:02.719 c.DataContainerStamped [t1] - read lock 513 
15:57:03.719 c.DataContainerStamped [t1] - read finish...513, data:1000 
15:57:03.719 c.DataContainerStamped [t1] - read unlock 513

但是我们需要注意StampedLock具有两个致命的特点：

StampedLock 不支持条件变量
StampedLock 不支持可重入

Semaphore

我们将在这一节简单介绍一下Semaphore

Semaphore基本入门

首先我们来介绍一下semaphore：

信号量，操作系统里的信号量概念
包含value属性，用来限制能同时访问共享资源的线程上限。

我们来介绍semaphore的基本使用：

/*基本使用*/

// 首先需要创建对象(参数是互斥量大小，赋给value)
Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

// 获得许可，将value--(如果value>0，可以获得许可，获得许可的同时会将value--)
semaphore.acquire();

// 释放许可(释放许可，将value++)
semaphore.release();

/*代码*/

public static void main(String[] args) {
    
    // 1. 创建 semaphore 对象
    Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
    
    // 2. 10个线程同时运行
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread(() -> {
            
            // 3. 获取许可
            try {
                semaphore.acquire();
            //对于非打断式获取，如果此过程中被打断，线程依旧会等到获取了信号量之后才进入catch块。
            //catch块中的线程依旧持有信号量，捕获该异常后catch块可以不做任何处理。
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                log.debug("running...");
                sleep(1);
                log.debug("end...");
            } finally {
                // 4. 释放许可
                semaphore.release();
            }
        }).start();
    }
}

/*结果*/

07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-2] - running... 
07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-1] - running... 
07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-0] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-2] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-0] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-1] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-3] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-5] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-4] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-5] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-4] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-3] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-6] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-7] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-9] - running... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-6] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-7] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-9] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-8] - running... 
07:35:19.492 c.TestSemaphore [Thread-8] - end...

说明：

Semaphore有两个构造器：Semaphore(int permits)和Semaphore(int permits,boolean fair)
permits表示允许同时访问共享资源的线程数。
fair表示公平与否，与之前的ReentrantLock一样。

Semaphore应用

我们首先给出Semaphore的主要应用：

semaphore 限制对共享资源的使用
使用 Semaphore 限流，在访问高峰期时，让请求线程阻塞，高峰期过去再释放许可，当然它只适合限制单机线程数量，并且仅是限制线程数，而不是限制资源数（例如连接数，请对比 Tomcat LimitLatch 的实现）
用 Semaphore 实现简单连接池，对比『享元模式』下的实现（用wait notify），性能和可读性显然更好，注意下面的实现中线程数和数据库连接数是相等的

我们给出连接池的限制代码：

/*代码展示*/

@Slf4j(topic = "c.Pool")
class Pool {
    
    // 1. 连接池大小
    private final int poolSize;
    // 2. 连接对象数组
    private Connection[] connections;
    // 3. 连接状态数组 0 表示空闲， 1 表示繁忙
    private AtomicIntegerArray states;
    // 创建Semaphore属性
    private Semaphore semaphore;
    
    // 4. 构造方法初始化
    public Pool(int poolSize) {
        this.poolSize = poolSize;
        // 让许可数与资源数一致
        this.semaphore = new Semaphore(poolSize);
        this.connections = new Connection[poolSize];
        this.states = new AtomicIntegerArray(new int[poolSize]);
        for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
            connections[i] = new MockConnection("连接" + (i+1));
        }
    }
    
    // 5. 借连接
    public Connection borrow() {// t1, t2, t3
        // 获取许可
        try {
            semaphore.acquire(); // 没有许可的线程，在此等待
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
            // 获取空闲连接
            if(states.get(i) == 0) {
                if (states.compareAndSet(i, 0, 1)) {
                    log.debug("borrow {}", connections[i]);
                    return connections[i];
                }
            }
        }
        // 不会执行到这里
        return null;
    }
    
    // 6. 归还连接
    public void free(Connection conn) {
        for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
            if (connections[i] == conn) {
                states.set(i, 0);
                log.debug("free {}", conn);
                // 在这里归还许可
                semaphore.release();
                break;
            }
        }
    }
}

Semaphore原理

首先我们介绍流程图：

刚开始，permits（state）为 3，这时 5 个线程来获取资源

假设其中 Thread-1，Thread-2，Thread-4 cas 竞争成功，而 Thread-0 和 Thread-3 竞争失败，进入 AQS 队列 park 阻塞

这时 Thread-4 释放了 permits，状态如下

接下来 Thread-0 竞争成功，permits 再次设置为 0，设置自己为 head 节点，断开原来的 head 节点，unpark 接下来的 Thread-3 节点，但由于 permits 是 0，因此 Thread-3 在尝试不成功后再次进入 park 状态

我们给出源码：

/*源码展示*/

static final class NonfairSync extends Sync {
    private static final long serialVersionUID = -2694183684443567898L;
    NonfairSync(int permits) {
        // permits 即 state
        super(permits);
    }

    // Semaphore 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void acquire() throws InterruptedException {
        sync.acquireSharedInterruptibly(1);
    }
    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
        throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted())
            throw new InterruptedException();
        if (tryAcquireShared(arg) < 0)
            doAcquireSharedInterruptibly(arg);
    }

    // 尝试获得共享锁
    protected int tryAcquireShared(int acquires) {
        return nonfairTryAcquireShared(acquires);
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {
        for (;;) {
            int available = getState();
            int remaining = available - acquires; 
            if (
                // 如果许可已经用完, 返回负数, 表示获取失败, 进入 doAcquireSharedInterruptibly
                remaining < 0 ||
                // 如果 cas 重试成功, 返回正数, 表示获取成功
                compareAndSetState(available, remaining)
            ) {
                return remaining;
            }
        }
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg) throws InterruptedException {
        final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
        boolean failed = true;
        try {
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head) {
                    // 再次尝试获取许可
                    int r = tryAcquireShared(arg);
                    if (r >= 0) {
                        // 成功后本线程出队（AQS）, 所在 Node设置为 head
                        // 如果 head.waitStatus == Node.SIGNAL ==> 0 成功, 下一个节点 unpark
                        // 如果 head.waitStatus == 0 ==> Node.PROPAGATE 
                        // r 表示可用资源数, 为 0 则不会继续传播
                        setHeadAndPropagate(node, r);
                        p.next = null; // help GC
                        failed = false;
                        return;
                    }
                }
                // 不成功, 设置上一个节点 waitStatus = Node.SIGNAL, 下轮进入 park 阻塞
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt())
                    throw new InterruptedException();
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    // Semaphore 方法, 方便阅读, 放在此处
    public void release() {
        sync.releaseShared(1);
    }

    // AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final boolean releaseShared(int arg) {
        if (tryReleaseShared(arg)) {
            doReleaseShared();
            return true;
        }
        return false;
    }

    // Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    protected final boolean tryReleaseShared(int releases) {
        for (;;) {
            int current = getState();
            int next = current + releases;
            if (next < current) // overflow
                throw new Error("Maximum permit count exceeded");
            if (compareAndSetState(current, next))
                return true;
        }
    }
}
private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
    Node h = head; // Record old head for check below
    // 设置自己为 head
    setHead(node);
    // propagate 表示有共享资源（例如共享读锁或信号量）
    // 原 head waitStatus == Node.SIGNAL 或 Node.PROPAGATE
    // 现在 head waitStatus == Node.SIGNAL 或 Node.PROPAGATE
    if (propagate > 0 || h == null || h.waitStatus < 0 ||
        (h = head) == null || h.waitStatus < 0) {
        Node s = node.next;
        // 如果是最后一个节点或者是等待共享读锁的节点
        if (s == null || s.isShared()) {
            doReleaseShared();
        }
    }
}
private void doReleaseShared() {
    for (;;) {
        Node h = head;
        if (h != null && h != tail) {
            int ws = h.waitStatus;
            if (ws == Node.SIGNAL) {
                if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
                    continue;            // loop to recheck cases
                unparkSuccessor(h);
            }
            else if (ws == 0 &&
                     !compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
                continue;                // loop on failed CAS
        }
        if (h == head)                   // loop if head changed
            break;
    }
}

加锁流程总结

acquire->acquireSharedInterruptibly(1)->tryAcquireShared(1)->nonfairTryAcquireShared(1),如果资源用完了，返回负数，tryAcquireShared返回负数，表示失败。否则返回正数，tryAcquireShared返回正数,表示成功。
- 如果成功，获取信号量成功。
- 如果失败，调用doAcquireSharedInterruptibly,进入for循环：
  - 如果当前驱节点为头节点，调用tryAcquireShared尝试获取锁
    - 如果结果大于等于0，表明获取锁成功，调用setHeadAndPropagate，将当前节点设为头节点，之后又调用doReleaseShared，唤醒后继节点。
  - 调用shoudParkAfterFailure,第一次调用返回false，并将前驱节点改为-1，第二次循环如果再进入此方法，会进入阻塞并检查打断的方法。

解锁流程总结

release->sync.releaseShared(1)->tryReleaseShared(1),只要不发生整数溢出，就返回true
- 如果返回true，调用doReleaseShared，唤醒后继节点。
- 如果返回false，解锁失败。

CountdownLatch

我们将在这一节简单介绍一下CountdownLatch

CountdownLatch基本入门

首先我们来介绍一下CountdownLatch：

用来进行线程同步协作，等待所有线程完成倒计时。
其中构造参数用来初始化等待计数值，await() 用来等待计数归零，countDown() 用来让计数减一

我们给出简单示例：

/*基本使用*/

// 首先创建对象（后面是count值）
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);

// 使count值--
latch.countdown();

// 使当前线程等待，直到latch的count=0
latch.await();

/*案例展示*/

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
    
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(2);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1.5);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    
    log.debug("waiting...");
    latch.await();
    log.debug("wait end...");
}

/*结果展示*/

18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [main] - waiting... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-2] - begin... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-0] - begin... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-1] - begin... 
18:44:01.782 c.TestCountDownLatch [Thread-0] - end...2 
18:44:02.283 c.TestCountDownLatch [Thread-2] - end...1 
18:44:02.782 c.TestCountDownLatch [Thread-1] - end...0 
18:44:02.782 c.TestCountDownLatch [main] - wait end... 
    
/*线程池实现*/
    
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
    ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(4);
    
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1.5);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(2);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    
    service.submit(()->{
        try {
            log.debug("waiting...");
            latch.await();
            log.debug("wait end...");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
    
}

同步等待多线程准备完毕

我们可以利用CountdownLatch来完成"同步等待多线程准备完毕"的操作：

/*操作代码*/

AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);

ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10, (r) -> {
    return new Thread(r, "t" + num.getAndIncrement());
});

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);

String[] all = new String[10];

Random r = new Random();

// 模拟十个玩家，以不同休眠速度模拟网络延迟
for (int j = 0; j < 10; j++) {
    int x = j;
    service.submit(() -> {
        for (int i = 0; i <= 100; i++) {
            try {
                //随机休眠，模拟网络延迟
                Thread.sleep(r.nextInt(100));
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            all[x] = Thread.currentThread().getName() + "(" + (i + "%") + ")";
            //\r可以让当前输出覆盖上一次的输出。
            System.out.print("\r" + Arrays.toString(all));
        }
        // 当加载完成，count--
        latch.countDown();
    });
}

// 等待所有线程加载完毕，开始游戏
latch.await();
System.out.println("\n游戏开始...");
service.shutdown();

/*结果*/

// 中间输出
[t0(52%), t1(47%), t2(51%), t3(40%), t4(49%), t5(44%), t6(49%), t7(52%), t8(46%), t9(46%)] 

// 最终输出
[t0(100%), t1(100%), t2(100%), t3(100%), t4(100%), t5(100%), t6(100%), t7(100%), t8(100%), t9(100%)] 
游戏开始...

同步等待多个远程调用结束

我们可以利用CountdownLatch来完成"同步等待多个远程调用结束"的操作：

/*服务层*/

@RestController
public class TestCountDownlatchController {
    @GetMapping("/order/{id}")
    public Map<String, Object> order(@PathVariable int id) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("id", id);
        map.put("total", "2300.00");
        sleep(2000);
        return map;
    }
    @GetMapping("/product/{id}")
    public Map<String, Object> product(@PathVariable int id) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        if (id == 1) {
            map.put("name", "小爱音箱");
            map.put("price", 300);
        } else if (id == 2) {
            map.put("name", "小米手机");
            map.put("price", 2000);
        }
        map.put("id", id);
        sleep(1000);
        return map;
    }
    @GetMapping("/logistics/{id}")
    public Map<String, Object> logistics(@PathVariable int id) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("id", id);
        map.put("name", "中通快递");
        sleep(2500);
        return map;
    }
    private void sleep(int millis) {
        try {
            Thread.sleep(millis);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

/*代码*/

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
log.debug("begin");
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(4);
Future<Map<String,Object>> f1 = service.submit(() -> {
    Map<String, Object> r =
        restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/order/{1}", Map.class, 1);
    return r;
});
Future<Map<String, Object>> f2 = service.submit(() -> {
    Map<String, Object> r =
        restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 1);
    return r;
});
Future<Map<String, Object>> f3 = service.submit(() -> {
    Map<String, Object> r =
        restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 2);
    return r;
});
Future<Map<String, Object>> f4 = service.submit(() -> {
    Map<String, Object> r =
        restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/logistics/{1}", Map.class, 1);
    return r;
});
System.out.println(f1.get());
System.out.println(f2.get());
System.out.println(f3.get());
System.out.println(f4.get());
log.debug("执行完毕");
service.shutdown();

/*返回结果*/

19:51:39.711 c.TestCountDownLatch [main] - begin 
{total=2300.00, id=1} 
{price=300, name=小爱音箱, id=1} 
{price=2000, name=小米手机, id=2} 
{name=中通快递, id=1} 
19:51:42.407 c.TestCountDownLatch [main] - 执行完毕

我们简单说明：

这种等待多个带有返回值的任务的场景，还是用future比较合适，CountdownLatch适合任务没有返回值的场景。

CyclicBarrier

我们将在这一节简单介绍一下CyclicBarrier

CyclicBarrier基本入门

我们首先来简单介绍一下CyclicBarrier：

循环栅栏，用来进行线程协作，等待线程满足某个计数。
构造时设置『计数个数』,每个线程执行到某个需要“同步”的时刻调用 await() 方法进行等待
当等待的线程数满足『计数个数』时，继续执行

我们给出简单示例：

/*基本使用*/

// 首先需要new一个实体对象（后面的参数表示count，当count为0，所对应的线程才会执行）
CyclicBarrier cb = new CyclicBarrier(2);

// 我们的构造方法后面可以加一个lambda表达式，表示当count=0时执行的方法
CyclicBarrier cb = new CyclicBarrier(2,()->{
    System.out.println("全部执行完毕！");
});

// 等待并count--，直到count=0，开始执行
cb.await();

/*案例代码*/

CyclicBarrier cb = new CyclicBarrier(2); // 个数为2时才会继续执行

new Thread(()->{
    System.out.println("线程1开始.."+new Date());
    try {
        cb.await(); // 当个数不足时，等待
    } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("线程1继续向下运行..."+new Date());
}).start();

new Thread(()->{
    System.out.println("线程2开始.."+new Date());
    try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { }
    try {
        cb.await(); // 2 秒后，线程个数够2，继续运行
    } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("线程2继续向下运行..."+new Date());
}).start();

注意

CyclicBarrier 与 CountDownLatch 的主要区别在于 CyclicBarrier 是可以重用的 CyclicBarrier 可以被比喻为『人满发车』
CountDownLatch的计数和阻塞方法是分开的两个方法，而CyclicBarrier是一个方法。
CyclicBarrier的构造器还有一个Runnable类型的参数，在计数为0时会执行其中的run方法。

线程安全集合类概述

我们将在这一节简单介绍一下线程安全集合类

线程安全图

我们首先给出一张线程安全集合类的展示图：

线程安全类

线程安全集合类可以分为三大类：

遗留的线程安全集合如Hashtable，Vector
使用Collections装饰的线程安全集合，如：
- Collections.synchronizedCollection
- Collections.synchronizedList
- Collections.synchronizedMap
- Collections.synchronizedSet
- Collections.synchronizedNavigableMap
- Collections.synchronizedNavigableSet
- Collections.synchronizedSortedMap
- Collections.synchronizedSortedSet
- 说明：以上集合均采用修饰模式设计，将非线程安全的集合包装后，在调用方法时包裹了一层synchronized代码块。其并发性并不比遗留的安全集合好。
java.util.concurrent.*
- Blocking 大部分实现基于锁，并提供用来阻塞的方法
- CopyOnWrite 之类容器修改开销相对较重
- Concurrent 类型的容器
  - 内部很多操作使用 cas 优化，一般可以提供较高吞吐量
  - 弱一致性
    - 遍历时弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历，这时内容是旧的
    - 求大小弱一致性，size 操作未必是 100% 准确
    - 读取弱一致性

除此之外我们需要注意：

遍历时如果发生了修改，对于非安全容器来讲，使用 fail-fast 机制也就是让遍历立刻失败
抛出ConcurrentModificationException，不再继续遍历

结束语

到这里我们JUC的并发工具就结束了，希望能为你带来帮助~

附录

该文章属于学习内容，具体参考B站黑马程序员满老师的JUC完整教程

这里附上视频链接：08.101-aqs-概述_哔哩哔哩_bilibili

posted @ 2022-11-21 08:36 秋落雨微凉阅读(73) 评论(0) 编辑收藏举报

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