Java中的Lock和Condition
Lock和Condition(一)
Java SDK 并发包内容很丰富，包罗万象，但是我觉得最核心的还是其对管程的实现。因为理论上利用管程，你几乎可以实现并发包里所有的工具类。在《Java中的管程》中我们提到过在并发编程领域，有两大核心问题：一个是互斥，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源；另一个是同步，即线程之间如何通信、协作。这两大问题，管程都是能够解决的。Java SDK 并发包通过 Lock 和 Condition 两个接口来实现管程，其中 Lock 用于解决互斥问题，Condition 用于解决同步问题。
今天我们重点介绍 Lock 的使用，在介绍 Lock 的使用之前，有个问题需要你首先思考一下：Java 语言本身提供的 synchronized 也是管程的一种实现，既然 Java 从语言层面已经实现了管程了，那为什么还要在 SDK 里提供另外一种实现呢？难道 Java 标准委员会还能同意“重复造轮子”的方案？很显然它们之间是有巨大区别的。那区别在哪里呢？如果能深入理解这个问题，对你用好 Lock 帮助很大。下面我们就一起来剖析一下这个问题。
再造管程的理由
你也许曾经听到过很多这方面的传说，例如在 Java 的 1.5 版本中，synchronized 性能不如 SDK 里面的 Lock，但 1.6 版本之后，synchronized 做了很多优化，将性能追了上来，所以 1.6 之后的版本又有人推荐使用 synchronized 了。那性能是否可以成为“重复造轮子”的理由呢？显然不能。因为性能问题优化一下就可以了，完全没必要“重复造轮子”。
到这里，关于这个问题，你是否能够想出一条理由来呢？如果你细心的话，也许能想到一点。那就是破坏不可抢占条件方案可以解决死锁问题，但是这个方案 synchronized 没有办法解决。原因是 synchronized 申请资源的时候，如果申请不到，线程直接进入阻塞状态了，而线程进入阻塞状态，啥都干不了，也释放不了线程已经占有的资源。但我们希望的是：对于“不可抢占”这个条件，占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源，这样不可抢占这个条件就破坏掉了。
如果我们重新设计一把互斥锁去解决这个问题，那该怎么设计呢？我觉得有三种方案。
能够响应中断。synchronized 的问题是，持有锁 A 后，如果尝试获取锁 B 失败，那么线程就进入阻塞状态，一旦发生死锁，就没有任何机会来唤醒阻塞的线程。但如果阻塞状态的线程能够响应中断信号，也就是说当我们给阻塞的线程发送中断信号的时候，能够唤醒它，那它就有机会释放曾经持有的锁 A。这样就破坏了不可抢占条件了。
支持超时。如果线程在一段时间之内没有获取到锁，不是进入阻塞状态，而是返回一个错误，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
非阻塞地获取锁。如果尝试获取锁失败，并不进入阻塞状态，而是直接返回，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
这三种方案可以全面弥补 synchronized 的问题。到这里相信你应该也能理解了，这三个方案就是“重复造轮子”的主要原因，体现在 API 上，就是 Lock 接口的三个方法。详情如下：
// 支持中断的API
void lockInterruptibly() throws InterruptedException;
// 支持超时的API
boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
// 支持非阻塞获取锁的API
boolean tryLock();
如何保证可见性
Java SDK 里面 Lock 的使用，有一个经典的范例，就是try{}finally{}，需要重点关注的是在 finally 里面释放锁。这个范例无需多解释，你看一下下面的代码就明白了。但是有一点需要解释一下，那就是可见性是怎么保证的。你已经知道 Java 里多线程的可见性是通过 Happens-Before 规则保证的，而 synchronized 之所以能够保证可见性，也是因为有一条 synchronized 相关的规则：synchronized 的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。那 Java SDK 里面 Lock 靠什么保证可见性呢？例如在下面的代码中，线程 T1 对 value 进行了 +=1 操作，那后续的线程 T2 能够看到 value 的正确结果吗？
class X {
private final Lock rtl = new ReentrantLock();
int value;
public void addOne() {
// 获取锁
rtl.lock();
try {
value+=1;
} finally {
// 保证锁能释放
rtl.unlock();
}
}
}
答案必须是肯定的。Java SDK 里面锁的实现非常复杂，这里我就不展开细说了，但是原理还是需要简单介绍一下：它是利用了 volatile 相关的 Happens-Before 规则。Java SDK 里面的 ReentrantLock，内部持有一个 volatile 的成员变量 state，获取锁的时候，会读写 state 的值；解锁的时候，也会读写 state 的值（简化后的代码如下面所示）。也就是说，在执行 value+=1 之前，程序先读写了一次 volatile 变量 state，在执行 value+=1 之后，又读写了一次 volatile 变量 state。根据相关的 Happens-Before 规则：
volatile 变量规则：对于线程A而言由于lock和unlock都需要操作state变量，因此lock操作 Happens-Before value操作，而value 操作Happens-Before unlock操作。对于线程B而言，只有等线程A unlock之后才能lock，因此线程B lock Happens-Before 线程A unlock。
传递性规则：线程 T1 的 value+=1 Happens-Before 线程 T2 的 lock() 操作
class SampleLock {
volatile int state;
// 加锁
lock() {
// 省略代码无数
state = 1;
}
// 解锁
unlock() {
// 省略代码无数
state = 0;
}
}
所以说，后续线程 T2 能够看到 value 的正确结果。如果你觉得理解起来还有点困难，建议你重温一下前面我们讲过的Java中的可见性里面的相关内容。
什么是可重入锁
如果你细心观察，会发现我们创建的锁的具体类名是 ReentrantLock，这个翻译过来叫可重入锁，这个概念前面我们一直没有介绍过。所谓可重入锁，顾名思义，指的是线程可以重复获取同一把锁。例如下面代码中，当线程 T1 执行到 ① 处时，已经获取到了锁 rtl ，当在 ① 处调用 get() 方法时，会在 ② 再次对锁 rtl 执行加锁操作。此时，如果锁 rtl 是可重入的，那么线程 T1 可以再次加锁成功；如果锁 rtl 是不可重入的，那么线程 T1 此时会被阻塞。
除了可重入锁，可能你还听说过可重入函数，可重入函数怎么理解呢？指的是线程可以重复调用？显然不是，所谓可重入函数，指的是多个线程可以同时调用该函数，每个线程都能得到正确结果；同时在一个线程内支持线程切换，无论被切换多少次，结果都是正确的。多线程可以同时执行，还支持线程切换，这意味着什么呢？线程安全啊。所以，可重入函数是线程安全的。
class X {
private final Lock rtl = new ReentrantLock();
int value;
public int get() {
// 获取锁
rtl.lock(); (2)
try {
return value;
} finally {
// 保证锁能释放
rtl.unlock();
}
}
public void addOne() {
// 获取锁
rtl.lock();
try {
value = 1 + get(); (1)
} finally {
// 保证锁能释放
rtl.unlock();
}
}
}
公平锁与非公平锁
在使用 ReentrantLock 的时候，你会发现 ReentrantLock 这个类有两个构造函数，一个是无参构造函数，一个是传入 fair 参数的构造函数。fair 参数代表的是锁的公平策略，如果传入 true 就表示需要构造一个公平锁，反之则表示要构造一个非公平锁。
//无参构造函数：默认非公平锁
public ReentrantLock() {
sync = new NonfairSync();
}
//根据公平策略参数创建锁
public ReentrantLock(boolean fair){
sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}
在前面《Java中的管程》中，我们介绍过入口等待队列，锁都对应着一个等待队列，如果一个线程没有获得锁，就会进入等待队列，当有线程释放锁的时候，就需要从等待队列中唤醒一个等待的线程。如果是公平锁，唤醒的策略就是谁等待的时间长，就唤醒谁，很公平；如果是非公平锁，则不提供这个公平保证，有可能等待时间短的线程反而先被唤醒。
用锁的最佳实践
你已经知道，用锁虽然能解决很多并发问题，但是风险也是挺高的。可能会导致死锁，也可能影响性能。这方面有是否有相关的最佳实践呢？有，还很多。但是我觉得最值得推荐的是并发大师 Doug Lea《Java 并发编程：设计原则与模式》一书中，推荐的三个用锁的最佳实践，它们分别是：
永远只在更新对象的成员变量时加锁
永远只在访问可变的成员变量时加锁
永远不在调用其他对象的方法时加锁
这三条规则，前两条估计你一定会认同，最后一条你可能会觉得过于严苛。但是我还是倾向于你去遵守，因为调用其他对象的方法，实在是太不安全了，也许“其他”方法里面有线程 sleep() 的调用，也可能会有奇慢无比的 I/O 操作，这些都会严重影响性能。更可怕的是，“其他”类的方法可能也会加锁，然后双重加锁就可能导致死锁。
并发问题，本来就难以诊断，所以你一定要让你的代码尽量安全，尽量简单，哪怕有一点可能会出问题，都要努力避免。
总结
Java SDK 并发包里的 Lock 接口里面的每个方法，你可以感受到，都是经过深思熟虑的。除了支持类似 synchronized 隐式加锁的 lock() 方法外，还支持超时、非阻塞、可中断的方式获取锁，这三种方式为我们编写更加安全、健壮的并发程序提供了很大的便利。希望你以后在使用锁的时候，一定要仔细斟酌。
除了并发大师 Doug Lea 推荐的三个最佳实践外，你也可以参考一些诸如：减少锁的持有时间、减小锁的粒度等业界广为人知的规则，其实本质上它们都是相通的，不过是在该加锁的地方加锁而已。你可以自己体会，自己总结，最终总结出自己的一套最佳实践来。
Lock和Condition(二)
在《Java中的管程》里我们提到过 Java 语言内置的管程里只有一个条件变量，而 Lock&Condition 实现的管程是支持多个条件变量的，这是二者的一个重要区别。
在很多并发场景下，支持多个条件变量能够让我们的并发程序可读性更好，实现起来也更容易。例如，实现一个阻塞队列，就需要两个条件变量。
那如何利用两个条件变量快速实现阻塞队列呢？
一个阻塞队列，需要两个条件变量，一个是队列不空（空队列不允许出队），另一个是队列不满（队列已满不允许入队），这个例子我们前面在介绍管程的时候详细说过，这里就不再赘述。相关的代码，我这里重新列了出来，你可以温故知新一下。需要注意await()执行时会隐式地释放lock，不然会导致锁未释放。
public class BlockedQueue<T>{
final Lock lock = new ReentrantLock();
// 条件变量：队列不满
final Condition notFull = lock.newCondition();
// 条件变量：队列不空
final Condition notEmpty = lock.newCondition();
// 入队
void enq(T x) {
lock.lock();
try {
while (队列已满){
// 等待队列不满
notFull.await();
}
// 省略入队操作...
//入队后,通知可出队
notEmpty.signal();
}finally {
lock.unlock();
}
}
// 出队
void deq(){
lock.lock();
try {
while (队列已空){
// 等待队列不空
notEmpty.await();
}
// 省略出队操作...
//出队后，通知可入队
notFull.signal();
}finally {
lock.unlock();
}
}
}
不过，这里你需要注意，Lock 和 Condition 实现的管程，线程等待和通知需要调用 await()、signal()、signalAll()，它们的语义和 wait()、notify()、notifyAll() 是相同的。但是不一样的是，Lock&Condition 实现的管程里只能使用前面的 await()、signal()、signalAll()，而后面的 wait()、notify()、notifyAll() 只有在 synchronized 实现的管程里才能使用。如果一不小心在 Lock&Condition 实现的管程里调用了 wait()、notify()、notifyAll()，那程序可就彻底玩儿完了。
Java SDK 并发包里的 Lock 和 Condition 不过就是管程的一种实现而已，管程你已经很熟悉了，那 Lock 和 Condition 的使用自然是小菜一碟。下面我们就来看看在知名项目 Dubbo 中，Lock 和 Condition 是怎么用的。不过在开始介绍源码之前，我还先要介绍两个概念：同步和异步。
同步与异步
我们平时写的代码，基本都是同步的。但最近几年，异步编程大火。那同步和异步的区别到底是什么呢？通俗点来讲就是调用方是否需要等待结果，如果需要等待结果，就是同步；如果不需要等待结果，就是异步。
比如在下面的代码里，有一个计算圆周率小数点后 100 万位的方法pai1M()，这个方法可能需要执行俩礼拜，如果调用pai1M()之后，线程一直等着计算结果，等俩礼拜之后结果返回，就可以执行 printf("hello world")了，这个属于同步；如果调用pai1M()之后，线程不用等待计算结果，立刻就可以执行 printf("hello world")，这个就属于异步。
// 计算圆周率小说点后100万位
String pai1M() {
//省略代码无数
}
pai1M()
printf("hello world")
同步是 Java 代码默认的处理方式。如果你想让你的程序支持异步，可以通过下面两种方式来实现：
- 调用方创建一个子线程，在子线程中执行方法调用，这种调用我们称为异步调用；
- 方法实现的时候，创建一个新的线程执行主要逻辑，主线程直接 return，这种方法我们一般称为异步方法。
Dubbo 源码分析
其实在编程领域，异步的场景还是挺多的，比如 TCP 协议本身就是异步的，我们工作中经常用到的 RPC 调用，在 TCP 协议层面，发送完 RPC 请求后，线程是不会等待 RPC 的响应结果的。可能你会觉得奇怪，平时工作中的 RPC 调用大多数都是同步的啊？这是怎么回事呢？
其实很简单，一定是有人帮你做了异步转同步的事情。例如目前知名的 RPC 框架 Dubbo 就给我们做了异步转同步的事情，那它是怎么做的呢？下面我们就来分析一下 Dubbo 的相关源码。
对于下面一个简单的 RPC 调用，默认情况下 sayHello() 方法，是个同步方法，也就是说，执行 service.sayHello(“dubbo”) 的时候，线程会停下来等结果。
DemoService service = 初始化部分省略;
String message = service.sayHello("dubbo");
System.out.println(message);
如果此时你将调用线程 dump 出来的话，会是下图这个样子，你会发现调用线程阻塞了，线程状态是 TIMED_WAITING。本来发送请求是异步的，但是调用线程却阻塞了，说明 Dubbo 帮我们做了异步转同步的事情。通过调用栈，你能看到线程是阻塞在 DefaultFuture.get() 方法上，所以可以推断：Dubbo 异步转同步的功能应该是通过 DefaultFuture 这个类实现的。
不过为了理清前后关系，还是有必要分析一下调用 DefaultFuture.get() 之前发生了什么。DubboInvoker 的 108 行调用了 DefaultFuture.get()，这一行很关键，我稍微修改了一下列在了下面。这一行先调用了 request(inv, timeout) 方法，这个方法其实就是发送 RPC 请求，之后通过调用 get() 方法等待 RPC 返回结果。
public class DubboInvoker{
Result doInvoke(Invocation inv){
// 下面这行就是源码中108行
// 为了便于展示，做了修改
return currentClient
.request(inv, timeout)
.get();
}
}
DefaultFuture 这个类是很关键，我把相关的代码精简之后，列到了下面。不过在看代码之前，你还是有必要重复一下我们的需求：当 RPC 返回结果之前，阻塞调用线程，让调用线程等待；当 RPC 返回结果后，唤醒调用线程，让调用线程重新执行。不知道你有没有似曾相识的感觉，这不就是经典的等待 - 通知机制吗？这个时候想必你的脑海里应该能够浮现出管程的解决方案了。有了自己的方案之后，我们再来看看 Dubbo 是怎么实现的。
// 创建锁与条件变量
private final Lock lock = new ReentrantLock();
private final Condition done = lock.newCondition();
// 调用方通过该方法等待结果
Object get(int timeout) {
long start = System.nanoTime();
lock.lock();
try {
while (!isDone()) {
done.await(timeout);
long cur = System.nanoTime();
if (isDone() ||
cur - start > timeout) {
break;
}
}
} finally {
lock.unlock();
}
if (!isDone()) {
throw new TimeoutException();
}
return returnFromResponse();
}
// RPC结果是否已经返回
boolean isDone() {
return response != null;
}
// RPC结果返回时调用该方法
private void doReceived(Response res) {
lock.lock();
try {
response = res;
if (done != null) {
done.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
调用线程通过调用 get() 方法等待 RPC 返回结果，这个方法里面，你看到的都是熟悉的“面孔”：调用 lock() 获取锁，在 finally 里面调用 unlock() 释放锁；获取锁后，通过经典的在循环中调用 await() 方法来实现等待。
当 RPC 结果返回时，会调用 doReceived() 方法，这个方法里面，调用 lock() 获取锁，在 finally 里面调用 unlock() 释放锁，获取锁后通过调用 signal() 来通知调用线程，结果已经返回，不用继续等待了。
至此，Dubbo 里面的异步转同步的源码就分析完了，有没有觉得还挺简单的？最近这几年，工作中需要异步处理的越来越多了，其中有一个主要原因就是有些 API 本身就是异步 API。例如 websocket 也是一个异步的通信协议，如果基于这个协议实现一个简单的 RPC，你也会遇到异步转同步的问题。现在很多公有云的 API 本身也是异步的，例如创建云主机，就是一个异步的 API，调用虽然成功了，但是云主机并没有创建成功，你需要调用另外一个 API 去轮询云主机的状态。如果你需要在项目内部封装创建云主机的 API，你也会面临异步转同步的问题，因为同步的 API 更易用。
总结
Lock&Condition 是管程的一种实现，所以能否用好 Lock 和 Condition 要看你对管程模型理解得怎么样。管程的技术前面我们已经专门用了一篇文章做了介绍，你可以结合着来学，理论联系实践，有助于加深理解。
Lock&Condition 实现的管程相对于 synchronized 实现的管程来说更加灵活、功能也更丰富。
