【并发编程】【JDK源码】J.U.C--AQS 及其同步组件(2/2)

原文：慕课网高并发实战（七）- J.U.C之AQS

在【并发编程】【JDK源码】AQS (AbstractQueuedSynchronizer)(1/2)中简要介绍了AQS的概念和基本原理，下面继续对AQS进行分析。

AQS设计原理

数据结构

• 底层是双向链表，队列的一种实现。
• Sync queue：同步队列，head节点主要负责后面的调度。
• Condition queue：单向链表，不是必须的的，也可以有多个。

设计原理

• 使用Node实现FIFO队列，可以用于构建锁或者其他同步装置的基础框架
• 利用了一个int类型标示状态，有一个state的成员变量，表示获取锁的线程数（0没有线程获取锁，1有线程获取锁，大于1表示重入锁的数量），和一个同步组件ReentrantLock
• 使用方法是继承，基于模板方法
• 子类通过继承并通过实现它的方法管理其状态{acquire和release}的方法操作状态
• 可以实现排它锁和共享锁的模式（独占、共享）

具体实现的思路

1、首先 AQS内部维护了一个CLH队列，来管理锁。
2、线程尝试获取锁，如果获取失败，则将等待信息等包装成一个Node结点，加入到同步队列Sync queue里。
3、不断重新尝试获取锁（当前结点为head的直接后继才会 尝试），如果获取失败，则会阻塞自己，直到被唤醒。
4、当持有锁的线程释放锁的时候，会唤醒队列中的后继线程。

同步组件

下面几个主要同步组件：

CountDownLatch
Semaphore
CyclicBarrier

ReentrantLock
Condition
FutureTask

CountDownLatch

同步阻塞类，可以完成阻塞线程的功能

程序执行需要等待某个条件完成后，才能进行后面的操作。比如父任务等待所有子任务都完成的时候，再继续往下进行。
实例一

@Slf4j
public class CountDownLatchExample1 {

    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 {
                    // 为防止出现异常，放在finally更保险一些
                    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);
    }
}

实例二
比如有多个线程完成一个任务，但是这个任务只想给他一个指定的时间，超过这个任务就不继续等待了。完成多少算多少。

@Slf4j
public class CountDownLatchExample2 {

    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;
           // 放在这里没有用的，因为这时候还是在主线程中阻塞，阻塞完以后才开始执行下面的await
           // Thread.sleep(1);
            exec.execute(() -> {
                try {
                    test(threadNum);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                } finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
       // 等待指定的时间 参数1：等待时间 参数2：时间单位
        countDownLatch.await(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
        log.info("finish");
       // 并不是第一时间内销毁掉所有线程，而是先让正在执行线程执行完
        exec.shutdown();
    }

    private static void test(int threadNum) throws Exception {
        Thread.sleep(100);
        log.info("{}", threadNum);
    }
}

实例三
记一次CountDownLatch在SpringBoot中配合@Async使用

Semaphore

仅能提供有限访问的资源：比如数据库的连接数最大只有20，而上层的并发数远远大于20，这时候如果不做限制，可能会由于无法获取连接而导致并发异常，这时候可以使用Semaphore来进行控制，当信号量设置为1的时候，就和单线程很相似了。

实例一：每次获取1个许可

@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);
    }
}

实例2：一次性获取多个许可

@Slf4j
public class SemaphoreExample2 {

    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(3); // 获取多个许可
                    test(threadNum);
                    semaphore.release(3); // 释放多个许可
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
            });
        }
        exec.shutdown();
    }

    private static void test(int threadNum) throws Exception {
        log.info("{}", threadNum);
        Thread.sleep(1000);
    }
}

实例三：并发很高，想要超过允许的并发数之后，就抛弃

@Slf4j
public class SemaphoreExample3 {

    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{
                    if (semaphore.tryAcquire()) { // 尝试获取一个许可
   // 本例中只有一个三个线程可以执行到这里
                        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);
    }
}

下面是Semaphore的方法列表

尝试获取获取许可的时候等一段时间

尝试获取获取许可的次数以及超时时间都可以设置

@Slf4j
public class SemaphoreExample4 {

    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 {
                    if (semaphore.tryAcquire(5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) { // 尝试获取一个许可
                        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

同步辅助类，允许一组线程相互等待，知道所有线程都准备就绪后，才能继续操作，当某个线程调用了await方法之后，就会进入等待状态，并将计数器-1，直到所有线程调用await方法使计数器为0，才可以继续执行，由于计数器可以重复使用，所以我们又叫他循环屏障。

使用场景
多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景，比如用Excel保存了用户的银行流水，每一页保存了一个用户近一年的每一笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，这时候我们就可以用多线程处理每一页里的银行流水，都执行完以后，得到每一个页的日均银行流水，之后通过CyclicBarrier的action，利用这些线程的计算结果，计算出整个excel的日均流水。

CyclicBarrier与CountDownLatch区别
1、CyclicBarrier可以重复使用（使用reset方法），CountDownLatch只能用一次
2、CountDownLatch主要用于实现一个或n个线程需要等待其他线程完成某项操作之后，才能继续往下执行，描述的是一个或n个线程等待其他线程的关系，而CyclicBarrier是多个线程相互等待，知道满足条件以后再一起往下执行。描述的是多个线程相互等待的场景

实例一：可以设置等待时间

@Slf4j
public class CyclicBarrierExample1 {

   // 1.给定一个值，说明有多少个线程同步等待
    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;
            // 延迟1秒，方便观察
            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);
       // 2.使用await方法进行等待
        barrier.await();
        log.info("{} continue", threadNum);
    }
}

实例二

@Slf4j
public class CyclicBarrierExample2 {

    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);
        try {
            // 由于状态可能会改变，所以会抛出BarrierException异常，如果想继续往下执行，需要加上try-catch
            barrier.await(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (Exception e) {
            log.warn("BarrierException", e);
        }
        log.info("{} continue", threadNum);
    }
}

实例三

@Slf4j
public class CyclicBarrierExample3 {

    private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
       // 当线程全部到达屏障时，优先执行这里的runable
        log.info("callback is running");
    });

    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);
    }
}

ReentrantLock与Condition

Java一共分为两类锁，一类是由synchornized修饰的锁，还有一种是JUC里提供的锁，核心就是ReentrantLock

synchornized与ReentrantLock的区别对比:

对比维度	synchornized	ReentrantLock
可重入性（进入锁的时候计数器自增1）	可重入	可重入
锁的实现	JVM实现，很难操作源码，得到实现	JDK实现
性能	在引入轻量级锁后性能大大提升，建议都可以选择的时候选择synchornized	-
功能区别	方便简洁，由编译器负责加锁和释放锁	手工操作
粗粒度，不灵活	细粒度，可灵活控制	-
可否指定公平所	不可以	可以
可否放弃锁	不可以	可以

ReentrantLock独有的功能
可以指定是公平锁还是非公平锁
提供了一个Condition类，可以分组唤醒需要唤醒的线程
提供能够中断等待锁的线程的机制，lock.lockInterruptibly()

ReentrantLock实现：自旋锁，循环调用CAS操作来实现加锁，避免了使线程进入内核态的阻塞状态。想办法组织线程进入内核态的阻塞状态，是我们分析和理解锁的关键钥匙。

基本用法

@Slf4j
@ThreadSafe
public class LockExample2 {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    public static int count = 0;

    private final static Lock lock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}", count);
    }

    private static void add() {
        lock.lock();
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

源码分析

默认使用非公平锁，可以传入true和false来使用公平所还是非公平锁。

tryLock，可以设置等待时间，或者直接返回

ReentrantReadWriteLock

在没有任何读写锁的时候才能取得写入的锁，可用于实现悲观读取，读多写少的场景下可能会出现线程饥饿。

@Slf4j
public class LockExample3 {

    private final Map<String, Data> map = new TreeMap<>();

    private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

    private final Lock readLock = lock.readLock();

    private final Lock writeLock = lock.writeLock();

    public Data get(String key) {
        readLock.lock();
        try {
            return map.get(key);
        } finally {
            readLock.unlock();
        }
    }

    public Set<String> getAllKeys() {
        readLock.lock();
        try {
            return map.keySet();
        } finally {
            readLock.unlock();
        }
    }

// 在没有任何读写锁的时候才可以进行写入操作
    public Data put(String key, Data value) {
        writeLock.lock();
        try {
            return map.put(key, value);
        } finally {
            readLock.unlock();
        }
    }

    class Data {

    }
}

StempedLock

StempedLock控制锁有三种形式，分别是写，读，和乐观读，重点在乐观锁。一个StempedLock，状态是由版本和模式两个部分组成；锁获取的方法返回的是一个数字作为票据（Stempe），他用相应的锁状态来表示并控制相关的访问，数字0表示没有写锁被授权访问；在读锁上分为悲观读和乐观读；
乐观读：如果读的操作很多，写操作很少的情况下，我们可以乐观的认为，读写同时发生的几率很小，因此不悲观的使用读取锁定很小，程序可以在查看相关的状态之后，判断有没有写操作的变更，再采取相应的措施，这一小小的改进，可以大大提升执行效率。

源码案例解释

import java.util.concurrent.locks.StampedLock;

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
            }
        }
    }
}

简单使用

@Slf4j
@ThreadSafe
public class LockExample5 {

    // 请求总数
    public static int clientTotal = 5000;

    // 同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    public static int count = 0;

    private final static StampedLock lock = new StampedLock();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}", count);
    }

    private static void add() {
      // 会返回一个stamp的值
        long stamp = lock.writeLock();
        try {
            count++;
        } finally {
//释放的时候要释放
            lock.unlock(stamp);
        }
    }
}

总结关于锁的几个类：
synchronized：JVM实现，不但可以通过一些监控工具监控，而且在出现未知异常的时候JVM也会自动帮我们释放锁
ReentrantLock、ReentrantRead/WriteLock、StempedLock 他们都是对象层面的锁定，要想保证锁一定被释放，要放到finally里面，才会更安全一些；StempedLock对性能有很大的改进，特别是在读线程越来越多的情况下，StempedLock有一个复杂的API。要注意使用

如何使用：
1.在只有少量竞争者的时候，synchronized是一个很好的锁的实现
2.竞争者不少，但是增长量是可以竞争的，ReentrantLock是一个很好的锁的实现（适合自己的才是最好的，不是越高级越好）

Condition

@Slf4j
public class LockExample6 {

    public static void main(String[] args) {
        ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
// 从reentrantLock实例里获取了condition
        Condition condition = reentrantLock.newCondition();

        new Thread(() -> {
            try {
              // 线程1调用了lock方法，加入到了AQS的等待队里里面去
                reentrantLock.lock();
                log.info("wait signal"); // 1 等待信号
          // 调用await方法后，从AQS队列里移除了，进入到了condition队列里面去，等待一个信号
                condition.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            log.info("get signal"); // 4 得到信号
// 线程1释放锁
            reentrantLock.unlock();
        }).start();

        new Thread(() -> {
// 线程1await释放锁以后，这里就获取了锁，加入到了AQS等待队列中
            reentrantLock.lock();
            log.info("get lock"); // 2 获取锁
            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
//调用signalAll发送信号的方法,Condition节点的线程1节点元素被取出，放在了AQS等待队列里（注意并没有被唤醒）
            condition.signalAll();
            log.info("send signal ~ "); // 3 发送信号
// 线程2释放锁，这时候AQS队列中只剩下线程1，线程1开始执行
            reentrantLock.unlock();
        }).start();
    }
}