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Java的LockSupport.park()实现分析（转载）

LockSupport类是Java6(JSR166-JUC)引入的一个类，提供了基本的线程同步原语。LockSupport实际上是调用了Unsafe类里的函数，归结到Unsafe里，只有两个函数：

1     public native void unpark(Thread jthread);  
2     public native void park(boolean isAbsolute, long time);

isAbsolute参数是指明时间是绝对的，还是相对的。

仅仅两个简单的接口，就为上层提供了强大的同步原语。

先来解析下两个函数是做什么的。

unpark函数为线程提供“许可(permit)”，线程调用park函数则等待“许可”。这个有点像信号量，但是这个“许可”是不能叠加的，“许可”是一次性的。

比如线程B连续调用了三次unpark函数，当线程A调用park函数就使用掉这个“许可”，如果线程A再次调用park，则进入等待状态。

注意，unpark函数可以先于park调用。比如线程B调用unpark函数，给线程A发了一个“许可”，那么当线程A调用park时，它发现已经有“许可”了，那么它会马上再继续运行。

实际上，park函数即使没有“许可”，有时也会无理由地返回，这点等下再解析。

park和unpark的灵活之处

上面已经提到，unpark函数可以先于park调用，这个正是它们的灵活之处。

一个线程它有可能在别的线程unPark之前，或者之后，或者同时调用了park，那么因为park的特性，它可以不用担心自己的park的时序问题，否则，如果park必须要在unpark之前，那么给编程带来很大的麻烦！！

考虑一下，两个线程同步，要如何处理？

在Java5里是用wait/notify/notifyAll来同步的。wait/notify机制有个很蛋疼的地方是，比如线程B要用notify通知线程A，那么线程B要确保线程A已经在wait调用上等待了，否则线程A可能永远都在等待。编程的时候就会很蛋疼。

另外，是调用notify，还是notifyAll？

notify只会唤醒一个线程，如果错误地有两个线程在同一个对象上wait等待，那么又悲剧了。为了安全起见，貌似只能调用notifyAll了。

park/unpark模型真正解耦了线程之间的同步，线程之间不再需要一个Object或者其它变量来存储状态，不再需要关心对方的状态。

HotSpot里park/unpark的实现

每个Java线程都有一个Parker实例，Parker类是这样定义的：

 1     class Parker : public os::PlatformParker {  
 2     private:  
 3       volatile int _counter ;  
 4       ...  
 5     public:  
 6       void park(bool isAbsolute, jlong time);  
 7       void unpark();  
 8       ...  
 9     }  
10     class PlatformParker : public CHeapObj<mtInternal> {  
11       protected:  
12         pthread_mutex_t _mutex [1] ;  
13         pthread_cond_t  _cond  [1] ;  
14         ...  
15     }

可以看到Parker类实际上用Posix的mutex，condition来实现的。

在Parker类里的_counter字段，就是用来记录所谓的“许可”的。

当调用park时，先尝试直接能否直接拿到“许可”，即_counter>0时，如果成功，则把_counter设置为0,并返回：

 1     void Parker::park(bool isAbsolute, jlong time) {  
 2       // Ideally we'd do something useful while spinning, such  
 3       // as calling unpackTime().  
 4       
 5       
 6       // Optional fast-path check:  
 7       // Return immediately if a permit is available.  
 8       // We depend on Atomic::xchg() having full barrier semantics  
 9       // since we are doing a lock-free update to _counter.  
10       if (Atomic::xchg(0, &_counter) > 0) return;

如果不成功，则构造一个ThreadBlockInVM，然后检查_counter是不是>0，如果是，则把_counter设置为0，unlock mutex并返回：

1     ThreadBlockInVM tbivm(jt);  
2     if (_counter > 0)  { // no wait needed  
3       _counter = 0;  
4       status = pthread_mutex_unlock(_mutex);

否则，再判断等待的时间，然后再调用pthread_cond_wait函数等待，如果等待返回，则把_counter设置为0，unlock mutex并返回：

1 if (time == 0) {  
2   status = pthread_cond_wait (_cond, _mutex) ;  
3 }  
4 _counter = 0 ;  
5 status = pthread_mutex_unlock(_mutex) ;  
6 assert_status(status == 0, status, "invariant") ;  
7 OrderAccess::fence();

当unpark时，则简单多了，直接设置_counter为1，再unlock mutext返回。如果_counter之前的值是0，则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程：

 1     void Parker::unpark() {  
 2       int s, status ;  
 3       status = pthread_mutex_lock(_mutex);  
 4       assert (status == 0, "invariant") ;  
 5       s = _counter;  
 6       _counter = 1;  
 7       if (s < 1) {  
 8          if (WorkAroundNPTLTimedWaitHang) {  
 9             status = pthread_cond_signal (_cond) ;  
10             assert (status == 0, "invariant") ;  
11             status = pthread_mutex_unlock(_mutex);  
12             assert (status == 0, "invariant") ;  
13          } else {  
14             status = pthread_mutex_unlock(_mutex);  
15             assert (status == 0, "invariant") ;  
16             status = pthread_cond_signal (_cond) ;  
17             assert (status == 0, "invariant") ;  
18          }  
19       } else {  
20         pthread_mutex_unlock(_mutex);  
21         assert (status == 0, "invariant") ;  
22       }  
23     }

简而言之，是用mutex和condition保护了一个_counter的变量，当park时，这个变量置为了0，当unpark时，这个变量置为1。
值得注意的是在park函数里，调用pthread_cond_wait时，并没有用while来判断，所以posix condition里的"Spurious wakeup"一样会传递到上层Java的代码里。

关于"Spurious wakeup"，参考上一篇blog：http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/27969613

1 if (time == 0) {

2 status = pthread_cond_wait (_cond, _mutex) ;

3 }

这也就是为什么Java dos里提到，当下面三种情况下park函数会返回：

Some other thread invokes unpark with the current thread as the target; or
Some other thread interrupts the current thread; or
The call spuriously (that is, for no reason) returns.

其它的一些东东：

Parker类在分配内存时，使用了一个技巧，重载了new函数来实现了cache line对齐。

1     // We use placement-new to force ParkEvent instances to be  
2     // aligned on 256-byte address boundaries.  This ensures that the least  
3     // significant byte of a ParkEvent address is always 0.  
4        
5     void * operator new (size_t sz) ;

Parker里使用了一个无锁的队列在分配释放Parker实例：

 1     volatile int Parker::ListLock = 0 ;  
 2     Parker * volatile Parker::FreeList = NULL ;  
 3       
 4     Parker * Parker::Allocate (JavaThread * t) {  
 5       guarantee (t != NULL, "invariant") ;  
 6       Parker * p ;  
 7       
 8       // Start by trying to recycle an existing but unassociated  
 9       // Parker from the global free list.  
10       for (;;) {  
11         p = FreeList ;  
12         if (p  == NULL) break ;  
13         // 1: Detach  
14         // Tantamount to p = Swap (&FreeList, NULL)  
15         if (Atomic::cmpxchg_ptr (NULL, &FreeList, p) != p) {  
16            continue ;  
17         }  
18       
19         // We've detached the list.  The list in-hand is now  
20         // local to this thread.   This thread can operate on the  
21         // list without risk of interference from other threads.  
22         // 2: Extract -- pop the 1st element from the list.  
23         Parker * List = p->FreeNext ;  
24         if (List == NULL) break ;  
25         for (;;) {  
26             // 3: Try to reattach the residual list  
27             guarantee (List != NULL, "invariant") ;  
28             Parker * Arv =  (Parker *) Atomic::cmpxchg_ptr (List, &FreeList, NULL) ;  
29             if (Arv == NULL) break ;  
30       
31             // New nodes arrived.  Try to detach the recent arrivals.  
32             if (Atomic::cmpxchg_ptr (NULL, &FreeList, Arv) != Arv) {  
33                 continue ;  
34             }  
35             guarantee (Arv != NULL, "invariant") ;  
36             // 4: Merge Arv into List  
37             Parker * Tail = List ;  
38             while (Tail->FreeNext != NULL) Tail = Tail->FreeNext ;  
39             Tail->FreeNext = Arv ;  
40         }  
41         break ;  
42       }  
43       
44       if (p != NULL) {  
45         guarantee (p->AssociatedWith == NULL, "invariant") ;  
46       } else {  
47         // Do this the hard way -- materialize a new Parker..  
48         // In rare cases an allocating thread might detach  
49         // a long list -- installing null into FreeList --and  
50         // then stall.  Another thread calling Allocate() would see  
51         // FreeList == null and then invoke the ctor.  In this case we  
52         // end up with more Parkers in circulation than we need, but  
53         // the race is rare and the outcome is benign.  
54         // Ideally, the # of extant Parkers is equal to the  
55         // maximum # of threads that existed at any one time.  
56         // Because of the race mentioned above, segments of the  
57         // freelist can be transiently inaccessible.  At worst  
58         // we may end up with the # of Parkers in circulation  
59         // slightly above the ideal.  
60         p = new Parker() ;  
61       }  
62       p->AssociatedWith = t ;          // Associate p with t  
63       p->FreeNext       = NULL ;  
64       return p ;  
65     }  
66       
67       
68     void Parker::Release (Parker * p) {  
69       if (p == NULL) return ;  
70       guarantee (p->AssociatedWith != NULL, "invariant") ;  
71       guarantee (p->FreeNext == NULL      , "invariant") ;  
72       p->AssociatedWith = NULL ;  
73       for (;;) {  
74         // Push p onto FreeList  
75         Parker * List = FreeList ;  
76         p->FreeNext = List ;  
77         if (Atomic::cmpxchg_ptr (p, &FreeList, List) == List) break ;  
78       }  
79     }

总结与扯谈

JUC(java Util Concurrency)仅用简单的park, unpark和CAS指令就实现了各种高级同步数据结构，而且效率很高，令人惊叹。

在C++程序员各种自制轮子的时候，Java程序员则有很丰富的并发数据结构，如lock，latch，queue，map等信手拈来。

要知道像C++直到C++11才有标准的线程库，同步原语，但离高级的并发数据结构还有很远。boost库有提供一些线程，同步相关的类，但也是很简单的。Intel的tbb有一些高级的并发数据结构，但是国内boost都用得少，更别说tbb了。

最开始研究无锁算法的是C/C++程序员，但是后来很多Java程序员，或者类库开始自制各种高级的并发数据结构，经常可以看到有分析Java并发包的文章。反而C/C++程序员总是在分析无锁的队列算法。高级的并发数据结构，比如并发的HashMap，没有看到有相关的实现或者分析的文章。在c++11之后，这种情况才有好转。

因为正确高效实现一个Concurrent Hash Map是很困难的，要对内存CPU有深刻的认识，而且还要面对CPU不断升级带来的各种坑。

我认为真正值得信赖的C++并发库，只有Intel的tbb和微软的PPL。

https://software.intel.com/en-us/node/506042 Intel® Threading Building Blocks

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd492418.aspx Parallel Patterns Library (PPL)

另外FaceBook也开源了一个C++的类库，里面也有并发数据结构。

https://github.com/facebook/folly

全文转载自：Java的LockSupport.park()实现分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/7281150.html