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  • J.U.C并发包(1)

    J.U.C并发包(1)

    AbstractQueuedSynchronizer

    AbstractQueuedSynchronizer是JUC并发包中锁的底层支持,AbstractQueuedSynchronizer是抽象同步队列,简称AQS,是实现同步器的基础组件,并发包中锁的实现底层就是使用AQS实现,

    • 从类图的关系可以看到AQS是一个FIFO的双向队列,内部通过节点head 和 tail 记录队首和队尾元素,队列元素类型为Node。其中Node中Thread变量用来存放进入AQS队列里面的线程
    • Node 节点内部SHARED用来标记该线程是获取共享资源时候被阻塞挂起来后放入AQS队列,
    • EXCLUSIVE标记线程是获取独占资源时候被挂起后放入AQS队列;
    • waitStatus记录当前线程等待状态,分别为CANCELLED(线程被取消了),SIGNAL(线程需要被唤醒),CONDITION(线程在条件队列里面等待),PROPAGATE(释放共享资源时候需要通知其他节点);
    • AQS中维持了一个单一的状态信息state,可以通过getState,setState,compareAndSetState 函数修改其值;对于ReentrantLock 的实现来说,state 可以用来表示当前线程获取锁的可重入次数;
    • pre记录当前节点的前驱节点,next记录当前节点后继节点
    • 调用acquire(int arg)方法获取独占资源,调用release(int arg)方法释放资源;

    具体思路:

    • 当多个线程同时调用 lock.lock() 获取锁的时候,同时只有一个线程获取到了该锁,其他线程会被转换为 Node 节点插入到 lock 锁对应的 AQS 阻塞队列里面,并做自旋 CAS 尝试获取锁,前提是head的直接后继;
    • 如果获取到锁的线程又调用了对应的条件变量的 await() 方法,则该线程会释放获取到的锁,并被转换为 Node 节点插入到条件变量对应的条件队列里面;
    • 这时候因为调用 lock.lock() 方法被阻塞到 AQS 队列里面的一个线程会获取到被释放的锁,如果该线程也调用了条件变量的 await()方法则该线程也会被放入条件变量的条件队列;
    • 当另外一个线程调用了条件变量的 signal() 或者 signalAll() 方法时候,会把条件队列里面的一个或者全部 Node 节点移动到 AQS 的阻塞队列里面,等待时机获取锁。

    CountDownLatch

    他是一个同步辅助类,可以实现类似阻塞当前线程的功能,使用了给定的计数器进行初始化,该计数器操作是原子操作,同一时刻只能有一个线程操作该计数器。

    如上图中,TA线程由于await()方法被阻塞,除非前面的线程调用countDown()方法,当计数器为0,TA就可以继续往下执行。计数器不可重置。

            private final static int threadCount = 200;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
    
            final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
    
            for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
                final int threadNum = i;
                exec.execute(() -> {
                    try {
                        test(threadNum);
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("exception", e);
                    } finally {
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                });
            }
            countDownLatch.await();
            log.info("finish");
            exec.shutdown();
        }
    
        private static void test(int threadNum) throws Exception {
            Thread.sleep(100);
            log.info("{}", threadNum);
            Thread.sleep(100);
        }

    Semaphore

    他可以控制某个资源可以被多少个线程同时访问,使用Semaphore管理必须要先获取一个许可,执行完毕后释放一个许可,后面的线程才能继续访问,代码演示:

    @Slf4j
    public class SemaphoreExample1 {
    
        private final static int threadCount = 20;
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
    
            final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
    
            for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
                final int threadNum = i;
                exec.execute(() -> {
                    try {
                        semaphore.acquire(); // 获取一个许可
                        test(threadNum);
                        semaphore.release(); // 释放一个许可
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("exception", e);
                    }
                });
            }
            exec.shutdown();
        }
    
        private static void test(int threadNum) throws Exception {
            log.info("{}", threadNum);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    CyclicBarrier

    他是一个同步辅助类,允许一组线程相互等待,直到到达某个公共的屏障点,commonBarrierPoint,CyclicBarrier也具有一个计数器,当计数器达到设置的值,被await()方法阻塞的值会被唤醒,继续执行后续的操作,计数器可以被重置,适合并发情况下需要合并计算的场景。

    演示代码如下:

    @Slf4j
    public class CyclicBarrierExample1 {
        private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CyclicBarrierExample1.class);
    
        private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5);
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
    
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                final int threadNum = i;
                Thread.sleep(1000);
                executor.execute(() -> {
                    try {
                        race(threadNum);
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("exception", e);
                    }
                });
            }
            executor.shutdown();
        }
    
        private static void race(int threadNum) throws Exception {
            Thread.sleep(1000);
            log.info("{} is ready", threadNum);
            barrier.await();
            log.info("{} continue", threadNum);
        }
    }

    console:



    ReentrantLock

     

    ReentrantLock(可重入锁)和Synchronize锁的区别

    • 可重入性:二者都是重入锁
    • 锁的实现:ReentrantLock通过jdk实现,synchronize是通过jvm实现,但注意ReentrantLock需要释放锁,而synchronize不需要释放锁,由jvm管理,也就是说synchronize不会产生死锁,而ReentrantLock可能产生死锁。
    • 性能的区别:synchronize未做优化前,ReentrantLock优于synchronize,但synchronize在经过偏向锁,轻量级锁优化后性能就差不多了
    • 功能区别:代码简洁synchronize优于ReentrantLock,锁的细粒度和灵活度ReentrantLock更好。

    ReentrantLock独有功能

    • 可指定公平锁还是非公平锁:公平锁(先等待的就先获取锁);
    • 提供了condition类,可以分组唤醒需要唤醒的线程;
    • 提供锁的打断机制,lock.lockInterruptibly()。

    ReentrantLock是一种自选锁,内部循环使用CAS操作实现加锁

    ReentrantReadWriteLock

    ReentrantReadWriteLock是读写锁,维护了一对锁,一个读锁,一个写锁,通过实现ReadWriteLock接口实现了readLock()方法和writeLock()方法。适用于多线程情况下的读写操作,但是要注意如果读操作过于频繁可能会导致写锁饥饿。

    StampLock

    StampLock有三种控制锁的方式:写,读和乐观读,StampLock会生成票据。

    • 乐观读:乐观的认为写入和读取同时发生的概率很少,因此不悲观的使用读取锁定,程序可以查看读取数据时候遭到写入执行的变更之后,大幅提升程序的性能。
    • 乐观锁和悲观锁实例如下:
    public class LockExample4 {
    
        class Point {
            private double x, y;
            private final StampedLock sl = new StampedLock();
    
            void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
                long stamp = sl.writeLock();
                try {
                    x += deltaX;
                    y += deltaY;
                } finally {
                    sl.unlockWrite(stamp);
                }
            }
    
            //下面看看乐观读锁案例
            double distanceFromOrigin() { // A read-only method
                long stamp = sl.tryOptimisticRead(); //获得一个乐观读锁
                double currentX = x, currentY = y;  //将两个字段读入本地局部变量
                if (!sl.validate(stamp)) { //检查发出乐观读锁后同时是否有其他写锁发生?
                    stamp = sl.readLock();  //如果没有,我们再次获得一个读悲观锁
                    try {
                        currentX = x; // 将两个字段读入本地局部变量
                        currentY = y; // 将两个字段读入本地局部变量
                    } finally {
                        sl.unlockRead(stamp);
                    }
                }
                return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
            }
    
            //下面是悲观读锁案例
            void moveIfAtOrigin(double newX, double newY) { // upgrade
                // Could instead start with optimistic, not read mode
                long stamp = sl.readLock();
                try {
                    while (x == 0.0 && y == 0.0) { //循环,检查当前状态是否符合
                        long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp); //将读锁转为写锁
                        if (ws != 0L) { //这是确认转为写锁是否成功
                            stamp = ws; //如果成功 替换票据
                            x = newX; //进行状态改变
                            y = newY;  //进行状态改变
                            break;
                        } else { //如果不能成功转换为写锁
                            sl.unlockRead(stamp);  //我们显式释放读锁
                            stamp = sl.writeLock();  //显式直接进行写锁 然后再通过循环再试
                        }
                    }
                } finally {
                    sl.unlock(stamp); //释放读锁或写锁
                }
            }
        }
    }


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bjm1/p/11385470.html
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