六、共享模型 —— 不可变
不可变对象是多个线程安全的，因为没有人能够改变其内部状态
引子：日期转换的问题
下面的代码在运行时，由于 SimpleDateFormat 不是线程安全的。
@Slf4j(topic = "c.Test1")
public class Test1 {
public static void main(String[] args) {
test();
}
private static void test() {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
synchronized (sdf) {
try {
log.debug("{}", sdf.parse("1951-04-21"));
} catch (Exception e) {
log.error("{}", e);
}
}
}).start();
}
}
}
有很大几率出现 java.lang.NumberFormatException 或者出现不正确的日期解析结果。
解决思路：如果一个对象在不能够修改其内部状态(属性)，那么它就是线程安全的，因为不存在并发修改啊！这样的对象在Java 中有很多，例如在 Java 8 后，提供了一个新的日期格式化类:
DateTimeFormatter stf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
TemporalAccessor parse = stf.parse("1951-04-21");
log.debug("{}", parse);
}).start();
}
不可变对象，实际是另一种避免竞争的方式。
不可变设计
String 类也是不可变的，以它为例，说明一下不可变设计的要素
public final class String
implements java.io.Serializable, Comparable<String>, CharSequence {
/**
* The value is used for character storage.
*/
private final char value[];
/**
* Cache the hash code for the string
*/
private int hash; // Default to 0
// ...
}
发现该类、类中所有属性都是 final 的
- 属性用 final 修饰保证了该属性是只读的，不能修改
- 类用 final 修饰保证了该类中的方法不能被覆盖，防止子类无意间破坏不可变性
保护性拷贝
public String(char value[]) {
this.value = Arrays.copyOf(value, value.length);
}
构造新字符串对象时，会生成新的 char[] value，对内容进行复制。这种通过创建副本对象来避免共享的手段称之为【保护性拷贝(defensive copy)】
final 的原理
设置 final 变量的原理
理解了 volatile 原理，再对比 final 的实现就比较简单了
public class TestFinal {
final int a = 20;
}
0: aload_0
1: invokespecial #1
4: aload_0
5: bipush 20
7: putfield #2
<-- 写屏障
10: return
发现 final 变量的赋值也会通过 putfield 指令来完成，同样在这条指令之后也会加入写屏障，保证在其它线程读到它的值时不会出现为 0 的情况
获取 final 变量的原理
如果是基本类型或String类型会将其编译进字节码中。
？final修饰的可以被反射修改吗
https://www.jianshu.com/p/2d490b0155ad
无状态
在 web 阶段学习时，设计 Servlet 时为了保证其线程安全，都会有这样的建议，不要为 Servlet 设置成员变量，这种没有任何成员变量的类是线程安全的
因为成员变量保存的数据也可以称为状态信息，因此没有成员变量就称之为【无状态】
七、共享模型 —— 工具
7.1 引子：自定义线程池
@Slf4j
public class TestPool {
public static void main(String[] args) {
ThreadPool threadPool = new ThreadPool(1, 1,
1000, TimeUnit.MILLISECONDS, (queue, task) -> {
// 1. 死等
// queue.put(task);
// 2) 带超时等待
// queue.offer(task, 1500, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 3) 让调用者放弃任务执行
// log.debug("放弃{}", task);
// 4) 让调用者抛出异常
// throw new RuntimeException("任务执行失败 " + task);
// 5) 让调用者自己执行任务
task.run();
});
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int j = i;
threadPool.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(1000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.debug("{}", j);
});
}
}
}
// 拒绝策略
@FunctionalInterface
interface RejectPolicy<T> {
void reject(BQ<T> queue, T task);
}
@Slf4j
class ThreadPool {
// 任务队列
private BQ<Runnable> taskQueue;
// 线程集合
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();
// 核心线程数
private int coreSize;
// 获取任务时的超时时间
private long timeout;
// 超时时间单位
private TimeUnit timeUnit;
// 拒绝策略
private RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;
// 执行任务
public void execute(Runnable task) {
synchronized (workers) {
// 当任务数没有超过 coreSize 时，直接交给 worker 对象执行
if (workers.size() < coreSize) {
Worker worker = new Worker(task);
log.debug("新增 worker{}, {}", worker, task);
worker.start();
workers.add(worker);
return;
}
}
// 如果任务数超过 coreSize 时，加入任务队列暂存
taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
}
public ThreadPool(int taskQueueCapacity, int coreSize, long timeout, TimeUnit timeUnit, RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy) {
this.taskQueue = new BQ<>(taskQueueCapacity);
this.coreSize = coreSize;
this.timeout = timeout;
this.timeUnit = timeUnit;
this.rejectPolicy = rejectPolicy;
}
class Worker extends Thread {
private Runnable task;
@Override
public void run() {
// 1) 当 task 不为空，执行任务
// 2) 当 task 执行完毕，再接着从任务队列获取任务并执行
while (task != null || (task = taskQueue.poll(timeout, timeUnit)) != null) {
try {
log.debug("正在执行...{}", task);
task.run();
} finally {
task = null;
}
}
synchronized (workers) {
log.debug("worker 被移除{}", this);
workers.remove(this);
}
}
public Worker(Runnable task) {
super(task);
this.task = task;
}
}
}
@Slf4j
class BQ<T> {
// 任务队列
private Deque<T> queue;
// 锁
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
// 生产者条件变量
private Condition fullWaitCondition = lock.newCondition();
// 消费者条件变量
private Condition emptyWaitCondition = lock.newCondition();
// 容量
private int capacity;
public BQ(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.queue = new ArrayDeque<>(capacity);
}
// 阻塞添加
public void put(T task) {
try {
lock.lock();
while (queue.size() == capacity) {
log.debug("等待加入任务队列 {} ...", task);
try {
fullWaitCondition.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitCondition.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 带超时时间阻塞添加
public boolean offer(T task, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
try {
lock.lock();
long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
while (queue.size() == capacity) {
try {
if (nanos <= 0) {
return false;
}
// 返回值是剩余时间
nanos = fullWaitCondition.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitCondition.signal();
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
lock.lock();
try {
// 判断队列是否满
if (queue.size() == capacity) {
rejectPolicy.reject(this, task);
} else { // 有空闲
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitCondition.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 阻塞获取
public T take() {
try {
lock.lock();
while (queue.isEmpty()) {
try {
emptyWaitCondition.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T task = queue.removeFirst();
fullWaitCondition.signal();
return task;
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 带超时阻塞获取
public T poll(long timeout, TimeUnit unit) {
try {
lock.lock();
long nanos = unit.toNanos(timeout);
while (queue.isEmpty()) {
try {
if (nanos <= 0) {
return null;
}
// 返回值是剩余时间
nanos = emptyWaitCondition.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T task = queue.removeFirst();
fullWaitCondition.signal();
return task;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int size() {
lock.lock();
try {
return queue.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
7.2 线程池
继承体系
7.2.1 线程池状态
ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态，低 29 位表示线程数量。
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从数字上比较，TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING
它将线程池状态和线程数量存储在一个原子变量 ctl 中，目的是将线程池状态与线程个数合二为一，这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值。（为了省时）
// c 为旧值， ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));
// rs 为高 3 位代表线程池状态， wc 为低 29 位代表线程个数，ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
7.2.2 构造方法
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
- corePoolSize 核心线程数目 (最多保留的线程数)
- maximumPoolSize 最大线程数目 （救急线程 = 总线程数 - 核心线程数）
- keepAliveTime 生存时间（针对救急线程）
- unit 时间单位（针对救急线程）
- workQueue 阻塞队列
- threadFactory 线程工厂（可以为线程创建时起个好名字）
- handler 拒绝策略
工作方式
- 线程池中刚开始没有线程，当一个任务提交给线程池后，线程池会创建一个新线程来执行任务。
- 当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲，这时再加入任务，新加的任务会被加入workQueue 队列排队，直到有空闲的线程。
- 如果队列选择了有界队列，那么任务超过了队列大小时，会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。
- 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现，其它著名框架也提供了实现
- AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常，这是默认策略
- CallerRunsPolicy 让调用者运行任务
- DiscardPolicy 放弃本次任务
- DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务，本任务取而代之
- Dubbo 的实现，在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志，并 dump 线程栈信息，方便定位问题
- Netty 的实现，是创建一个新线程来执行任务
- ActiveMQ 的实现，带超时等待(60s)尝试放入队列，类似我们之前自定义的拒绝策略
-
PinPoint 的实现，它使用了一个拒绝策略链，会逐一尝试策略链中每种拒绝策略
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- 当高峰过去后，超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做，需要结束节省资源，这个时间由 keepAliveTime 和 unit 来控制。
7.2.3 Executors 类
根据这个构造方法，JDK Executors 类中提供了众多工厂方法来创建各种用途的线程池。
newFixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
特点：
- 核心线程数 == 最大线程数(没有救急线程被创建)，因此也无需超时时间
- 阻塞队列是无界的，可以放任意数量的任务
评价：适用于任务量已知，相对耗时的任务
newCachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
特点：
- 核心线程数是 0， 最大线程数是 Integer.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是 60s，意味着：
- 全部都是救急线程(60s 后可以回收)
- 救急线程可以无限创建
- 队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是，它没有容量，没有线程来取是放不进去的(一手交钱、一手交货)
评价：整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长，没有上限，当任务执行完毕，空闲 1分钟后释放线程。 适合任务数比较密集，但每个任务执行时间较短的情况
newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
使用场景：希望多个任务排队执行。线程数固定为 1，任务数多于 1 时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这唯一的线程也不会被释放。
与自己创建一个线程不断执行任务的区别？
自己创建一个单线程串行执行任务，如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施，而线程池还会新建一个线程，保证池的正常工作。
为啥它还要 FinalizableDelegatedExecutorService 包装一下？
FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式，只对外暴露了 ExecutorService 接口，因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法。而前两个方法对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象，可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改。
7.2.4 提交任务
// 执行任务
void execute(Runnable command);
// 提交任务 task，用返回值 Future 获得任务执行结果
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
// 提交 tasks 中所有任务
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException;
// 提交 tasks 中所有任务，带超时时间
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException, ExecutionException;
// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消，带超时时间
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
7.2.5 关闭线程池
注：模型对接部分生产-消费那个地方的停止可以借鉴这个地方。
shutdown
/*
线程池状态变为 SHUTDOWN
- 不会接收新任务
- 但已提交任务会执行完
- 此方法不会阻塞调用线程的执行
*/
public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess();
// 修改线程池状态
advanceRunState(SHUTDOWN);
// 仅会打断空闲线程
interruptIdleWorkers();
onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结，如果还有运行的线程也不会等)
tryTerminate();
}
shutdownNow
/*
线程池状态变为 STOP
- 不会接收新任务
- 会将队列中的任务返回
- 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务
*/
public List<Runnable> shutdownNow() {
List<Runnable> tasks;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess(); // 修改线程池状态
advanceRunState(STOP); // 打断所有线程 interruptWorkers();
// 获取队列中剩余任务
tasks = drainQueue();
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试终结
tryTerminate();
return tasks;
}
其他方法
// 不在 RUNNING 状态的线程池，此方法就返回 true
boolean isShutdown();
// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();
// 调用 shutdown 后，由于调用线程并不会等待所有任务运行结束，因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情，可以利用此方法等待
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
< 异步模式 —— 工作线程 >
7.2.6 任务调度线程池
在『任务调度线程池』功能加入之前，可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能，Timer 的优点在于简单易用，但由于所有任务都是由同一个线程来调度，因此所有任务都是串行执行的，同一时间只能有一个任务在执行，前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。
ScheduledExecutorService 使用
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2); // 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
executor.schedule(() -> {
System.out.println("任务1，执行时间:" + new Date());
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
}
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
executor.schedule(() -> {
System.out.println("任务2，执行时间:" + new Date());
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
任务1，执行时间:Thu Jan 03 12:45:17 CST 2019
任务2，执行时间:Thu Jan 03 12:45:17 CST 2019
评价：
整个线程池表现为：线程数固定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务
7.2.7 Tomcat 线程池
image
- LimitLatch 用来限流，可以控制最大连接个数，类似 J.U.C 中的 Semaphore
- Acceptor 只负责【接收新的 socket 连接】
- Poller 只负责监听 socket channel 是否有【可读的 I/O 事件】一旦可读，封装一个任务对象(socketProcessor)，提交给 Executor 线程池处理
- Executor 线程池中的工作线程最终负责【处理请求】
image
Tomcat 线程池扩展了 ThreadPoolExecutor，行为稍有不同。如果总线程数达到 maximumPoolSize，这时不会立刻抛 RejectedExecutionException 异常而是再次尝试将任务放入队列，如果还失败，才抛出 RejectedExecutionException 异常。
public void execute(Runnable command, long timeout, TimeUnit unit) {
submittedCount.incrementAndGet();
try {
super.execute(command);
} catch (RejectedExecutionException rx) {
if (super.getQueue() instanceof TaskQueue) {
final TaskQueue queue = (TaskQueue) super.getQueue();
try {
if (!queue.force(command, timeout, unit)) {
submittedCount.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.");
}
} catch (InterruptedException x) {
submittedCount.decrementAndGet();
Thread.interrupted();
throw new RejectedExecutionException(x);
}
} else {
submittedCount.decrementAndGet();
throw rx;
}
}
}
// TaskQueue.java
public boolean force(Runnable o, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if (parent.isShutdown())
throw new RejectedExecutionException("Executor not running, can't force a command into the queue");
return super.offer(o, timeout, unit); //forces the item onto the queue, to be used if the task is rejected
}
Connector 配置
对应 server.xml 中的 Connector 标签
image
Executor 线程配置
image
Tomcat中的线程是守护线程，会随着主线程（Tomcat）退出而退出
这里 Tomcat 用的是无界队列，那么是不是永远都用不到救急线程呢？
不是，因为Tomcat修改了向队列中添加任务的流程：
image
7.2.8 Fork/Join 线程池
Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，它体现的是一种分治思想，适用于能够进行任务拆分的cpu 密集型运算
所谓的任务拆分，是将一个大任务拆分为算法上相同的小任务，直至不能拆分可以直接求解。跟递归相关的一些计算，如归并排序、斐波那契数列、都可以用分治思想进行求解。
Fork/Join 在分治的基础上加入了多线程，可以把每个任务的分解和合并交给不同的线程来完成，进一步提升了运算效率。
Fork/Join 默认会创建与 cpu 核心数大小相同的线程池。
使用
提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask(有返回值)或 RecursiveAction(没有返回值)，例如下面定义了一个对 1~n 之间的整数求和的任务
public class TestForkJoin {
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
System.out.println(pool.invoke(new AddTask1(5)));
}
}
@Slf4j(topic = "c.AddTask")
class AddTask1 extends RecursiveTask<Integer> {
int n;
public AddTask1(int n) {
this.n = n;
}
@Override
public String toString() {
return "{" + n + '}';
}
@Override
protected Integer compute() {
if (n == 1) {
log.debug("join() {}", n);
return n;
}
AddTask1 t1 = new AddTask1(n - 1);
t1.fork();
log.debug("fork() {} + {}", n, t1);
int result = n + t1.join();
log.debug("join() {} + {} = {}", n, t1, result);
return result;
}
}
image
这样的任务拆分很明显是不好的，因为前一个任务依赖后一个任务，相当于同时只有1个线程在工作。
改进
class AddTask3 extends RecursiveTask<Integer> {
int begin;
int end;
public AddTask3(int begin, int end) {
this.begin = begin;
this.end = end;
}
@Override
public String toString() {
return "{" + begin + "," + end + '}';
}
@Override
protected Integer compute() {
if (begin == end) {
log.debug("join() {}", begin);
return begin;
}
if (end - begin == 1) {
log.debug("join() {} + {} = {}", begin, end, end + begin);
return end + begin;
}
int mid = (end + begin) / 2;
AddTask3 t1 = new AddTask3(begin, mid);
t1.fork();
AddTask3 t2 = new AddTask3(mid + 1, end);
t2.fork();
log.debug("fork() {} + {} = ?", t1, t2);
int result = t1.join() + t2.join();
log.debug("join() {} + {} = {}", t1, t2, result);
return result;
}
}
image
这样就可以同时有多个线程在运行了，上图最多3个。
7.3 J.U.C
7.3.1 AQS原理
全称是 AbstractQueuedSynchronizer，是阻塞式锁和相关的同步器工具的框架。
- 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
- AQS让线程暂停使用的是park、unpark机制
子类主要实现这样一些方法(默认抛出 UnsupportedOperationException)
- tryAcquire
- tryRelease
- tryAcquireShared
- tryReleaseShared
- isHeldExclusively
AQS 要实现的功能目标
- 阻塞版本获取锁 acquire 和非阻塞的版本尝试获取锁 tryAcquire
- 获取锁超时机制
- 通过打断取消机制
- 独占机制及共享机制
- 条件不满足时的等待机制
自己实现一个不可重入锁
@Slf4j(topic = "c.TestAqs")
public class TestAqs {
public static void main(String[] args) {
MyLock lock = new MyLock();
new Thread(() -> {
lock.lock();
try {
log.debug("locking...");
sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} 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（不可重入锁）
class MyLock implements Lock {
// 独占锁 同步器类
class MySync extends AbstractQueuedSynchronizer {
// 参数arg是用于重入锁的
@Override
protected boolean tryAcquire(int arg) {
// Cas方式加锁
if(compareAndSetState(0, 1)) {
// 加上了锁，并设置 owner 为当前线程
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
return false;
}
@Override
protected boolean tryRelease(int arg) {
// 因为state使用了volatile修饰而exclusiveOwnerThread没有使用，所以要将setExclusiveOwnerThread写在前面，从而使这2个变量的修改对其他线程可见
setExclusiveOwnerThread(null);
setState(0);
return true;
}
@Override // 是否持有独占锁
protected boolean isHeldExclusively() {
return getState() == 1;
}
public Condition newCondition() {
return new ConditionObject();
}
}
private MySync sync = new MySync();
@Override // 加锁（不成功会进入等待队列）
public void lock() {
sync.acquire(1);
}
@Override // 加锁，可打断
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
sync.acquireInterruptibly(1);
}
@Override // 尝试加锁（一次）
public boolean tryLock() {
return sync.tryAcquire(1);
}
@Override // 尝试加锁，带超时
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
return sync.tryAcquireNanos(1, unit.toNanos(time));
}
@Override // 解锁
public void unlock() {
sync.release(1);
}
@Override // 创建条件变量
public Condition newCondition() {
return sync.newCondition();
}
}
AQS 的设计
要点：
- 原子维护 state 状态
- 阻塞及恢复线程
- 维护队列
state 设计
state 使用 volatile 配合 cas 保证其修改时的原子性
state 使用了 32bit int 来维护同步状态，因为当时使用 long 在很多平台下测试的结果并不理想
阻塞恢复设计
早期的控制线程暂停和恢复的 api 有 suspend 和 resume，但它们是不可用的（已废弃），因为如果先调用的 resume 那么 suspend 将感知不到
解决方法是使用 park & unpark 来实现线程的暂停和恢复，具体原理在之前讲过了，先 unpark 再 park 也没问题
park & unpark 是针对线程的，而不是针对同步器的，因此控制粒度更为精细
park 线程还可以通过 interrupt 打断
队列设计
使用了 FIFO 先入先出队列，并不支持优先级队列
设计时借鉴了 CLH 队列，它是一种单向无锁队列
队列中有 head 和 tail 两个指针节点，都用 volatile 修饰配合 cas 使用，每个节点有 state 维护节点状态。
CLH 好处：
- 无锁，使用自旋
- 快速，无阻塞
AQS 在一些方面改进了 CLH
// 入队，只有入队是CAS操作，出队不是，因为出队操作只会有一个线程调用
private Node enq(final Node node) {
for (; ; ) {
Node t = tail;
// 队列中还没有元素 tail 为 null
if (t == null) {
// 将 head 从 null -> dummy
if (compareAndSetHead(new Node()))
tail = head;
} else {
// 将 node 的 prev 设置为原来的 tail
node.prev = t;
// 将 tail 从原来的 tail 设置为 node
if (compareAndSetTail(t, node)) {
// 原来 tail 的 next 设置为 node
t.next = node;
return t;
}
}
}
}
7.3.2 ReentrantLock 原理
image
1、非公平锁实现原理
加锁流程
从构造器开始看，默认为非公平锁实现
public ReentrantLock() {
sync = new NonfairSync();
}
当没有竞争时：
image
当第一个竞争出现时：
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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
- Node 的创建是懒惰的
- 其中第一个 Node 称为 Dummy(哑元)或哨兵，用来占位，并不关联线程
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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
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- 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)
image
再次有多个线程经历上述过程竞争失败，变成这个样子
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Thread-0 释放锁，进入 tryRelease 流程
// 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 (一)
acquire(1);
}
// (一) AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
public final void acquire(int arg) {
// (二) tryAcquire
if (
!tryAcquire(arg) &&
// 当 tryAcquire 返回为 false 时, 先调用 addWaiter (四), 接着 acquireQueued (五)
acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
) {
selfInterrupt();
}
}
// (二) 进入 (三)
protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
return nonfairTryAcquire(acquires);
}
// (三) 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;
}
// (四) AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
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);
// 如果 tail 不为 null, cas 尝试将 Node 对象加入 AQS 队列尾部
Node pred = tail;
if (pred != null) {
node.prev = pred;
if (compareAndSetTail(pred, node)) {
// 双向链表
pred.next = node;
return node;
}
}
// 尝试将 Node 加入 AQS, 进入 (六)
enq(node);
return node;
}
// (六) AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
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())) {
tail = head;
}
} else {
// cas 尝试将 Node 对象加入 AQS 队列尾部
node.prev = t;
if (compareAndSetTail(t, node)) {
t.next = node;
return t;
}
}
}
}
// (五) AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) { // node为新加入的节点
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (; ; ) {
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，tryAcquire 会调用 nonfairTryAcquire ，与其他线程竞争锁
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 (七)
shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
// park 等待, 此时 Node 的状态被置为 Node.SIGNAL (八)
parkAndCheckInterrupt()
) {
interrupted = true;
}
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
// (七) AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
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;
}
// (八) 阻塞当前线程
private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
LockSupport.park(this);
return Thread.interrupted();
}
}
注：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
解锁流程
tryRelease 流程，如果成功：
- 设置 exclusiveOwnerThread 为 null
- state = 0
image
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，tryAcquire 方法会获取锁
image
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
image
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
// 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 (一)
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
) {
unparkSuccessor(h);
}
return true;
}
return false;
}
// (一) Sync 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
protected final boolean tryRelease(int releases) {
// state-- 针对锁重入
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;
}
// (二) 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);
}
// unpark AQS 中等待的线程, 进入 (二)
// 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);
}
}
2、可重入原理
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) {
final Thread current = Thread.currentThread();
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) {
// 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;
}
}
3、可打断原理
不可打断模式
// 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();
}
}
static void selfInterrupt() {
// 重新产生一次中断 Thread.currentThread().interrupt();
}
}
可打断模式
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 (一)
if (!tryAcquire(arg))
doAcquireInterruptibly(arg);
}
// (一) 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;
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt()) {
// 在 park 过程中如果被 interrupt 会进入此
// 这时候抛出异常, 而不会再次进入 for (;;)
throw new InterruptedException();
}
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
}
4、公平锁实现原理
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
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
image
接下来进入 AQS 的 fullyRelease 流程，释放同步器上的锁，
image
并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
image
park 阻塞 Thread-0
image
signal 流程
假设 Thread-1 要来唤醒 Thread-0
image
首先判断 Thread-1 是否持有锁，如果持有则进入 ConditionObject 的 doSignal 流程，取得等待队列中第一个 Node，即 Thread-0 所在 Node
image
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
image
Thread-1 释放锁，进入 unlock 流程，后续流程略
static final class FairSync extends Sync {
private static final long serialVersionUID = -3000897897090466540L;
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) {
// 先检查 AQS 队列中是否有前驱节点, 没有才去竞争
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;
}
// (一) 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());
}
}
5、条件变量实现原理
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() {
}
// (一) 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 (二)
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 (三)，当等待队列中的线程被打断或者超时时，这个就会转移失败
!transferForSignal(first) &&
// 队列还有节点，那么重新移动这个新first 节点
(first = firstWaiter) != null
);
}
// 外部类方法, 方便阅读, 放在此处
// (三) 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)
) {
LockSupport.unpark(node.thread);
}
return true;
}
// unpark 取消阻塞, 让线程重新同步状态
// 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);
}
// (二)
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 (一)
Node node = addConditionWaiter(); // 释放节点持有的锁, 见 (四)
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
// (四) 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;
}
// (五) 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 (一)
Node node = addConditionWaiter();
// 释放节点持有的锁，释放到最后一个锁的时候，会唤醒AQS等待队列中的一个线程
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，acquireQueued()方法重新获取释放调的那些锁
if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
// 所有已取消的 Node 从队列链表删除, 见 (二)
if (node.nextWaiter != null)
unlinkCancelledWaiters(); // 应用打断模式, 见 (五)
if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
}
// 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 (一)
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 (二)
if (node.nextWaiter != null)
unlinkCancelledWaiters(); // 应用打断模式, 见 (五)
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 ...
}
7.3.3 读写锁（以 ReentrantReadWriteLock 为主）
当读操作远远高于写操作时，这时候使用 读写锁让 读-读 可以并发，提高性能。
类似于数据库中的 select ... from ... lock in share mode
注意:
- 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
- 重入时降级支持:即持有写锁的情况下去获取读锁
7.3.3.1 使用读写锁实现缓存
观察下列代码有什么问题
class GenericCachedDao<T> {
// HashMap 作为缓存非线程安全, 需要保护
HashMap<SqlPair, T> map = new HashMap<>();
public int update(String sql, Object... params) {
SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
map.clear();
int rows = genericDao.update(sql, params);
return rows;
}
public T queryOne(Class<T> beanClass, String sql, Object... params) {
SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
T value = map.get(key);
if (value != null) {
return value;
}
// 如果没有, 查询数据库
value = genericDao.queryOne(beanClass, sql, params);
map.put(key, value);
return value;
}
}
- 多线程访问
queryOne方法时，会导致大量请求到达数据库层 - HashMap 线程不安全，会导致数据丢失等问题
-
update方法中，先清除缓存，后更新数据库数据会导致下列问题
先清缓存，再更新数据库
先更新数据库，再清缓存
会有一部分时间，返回的数据是错误的，但最终是正确的
解决办法：采用读写锁
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();
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();
}
}
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 Objects.equals(sql, sqlPair.sql) &&
Arrays.equals(params, sqlPair.params);
}
@Override
public int hashCode() {
int result = Objects.hash(sql);
result = 31 * result + Arrays.hashCode(params);
return result;
}
}
- 多线程访问
queryOne方法时，会导致大量请求到达数据库层 => 会阻塞在获取读锁或者写锁那 - HashMap 线程不安全，会导致数据丢失等问题 => 由于加了写锁，同一时刻只有一个线程在写
-
update方法中，先清除缓存，后更新数据库数据会导致下列问题 => 清楚缓存和更新操作被写锁整成了原子操作。
读写锁的双重检查与sync的双重检查区别？
sync
T1 写数据
T2 获取锁
RWL
T1 写数据
T2 可能在获取读锁，也可能获取写锁，如果多个线程获取的都是读锁效率比sync高。因为获取sync后要串行执行。
注意：以上实现体现的是读写锁的应用，保证缓存和数据库的一致性，但有下面的问题没有考虑
- 适合读多写少，如果写操作比较频繁，以上实现性能低
- 没有考虑缓存容量
- 没有考虑缓存过期
- 只适合单机
- 并发性还是低，目前只会用一把锁
- 更新方法太过简单粗暴，清空了所有 key(考虑按类型分区或重新设计 key)
7.3.3.2 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
t1 w.lock()，t2 r.lock()
1）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
image
// 写锁上锁
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) {
// 获得低 16 位, 代表写锁的 state 计数
Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
// 写位
int w = exclusiveCount(c);
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
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;
}
}
2）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（信号量处使用，表示可用资源数, 为 0 则不会继续传播）
- 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
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3)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
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4)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
5)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
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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
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// 读锁加锁流程
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
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
// 如果写锁state不为0，或者获取写锁的不是当前线程，则返回-1（此处体现了锁的降级原理）
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) {
// (一)
// 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) 返回false，还需要循环一次
shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
// park 当前线程
parkAndCheckInterrupt()
) {
interrupted = true;
}
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
// (一) 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 (二)
doReleaseShared();
}
}
}
// (二) 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) {
// 此处是将头结点的值cas操作从-1改为0，目的为避免其他线程的干扰，导致多次唤醒下一节点
if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
continue;
// 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;
}
if (h == head)
break;
}
}
}
t1 w.unlock
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
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接下来执行唤醒流程 sync.unparkSuccessor ，即让老二恢复运行，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。（代码在上面）
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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
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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
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这回再来一次 for (;;) 执行 tryAcquireShared 成功则让读锁计数加一
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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
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下一个节点不是 shared 了，因此不会继续唤醒 t4 所在节点；所以，如果Ex后面还有Share的线程也不会唤醒。
// 释放写锁
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;
}
}
t2 r.unlock，t3 r.unlock
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，返回false，不能向下执行。
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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
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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
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之后 t4 释放锁，结束。
// 读锁释放
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;
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;
}
if (h == head)
break;
}
}
}
7.3.3.3 StampedLock
该类自 JDK 8 加入，是为了进一步优化读性能（因为读写锁每次加读锁的时候，都要做一次cas操作，性能不如不加锁），它的特点是在使用读锁、写锁时都必须配合【戳】使用
注意：
- StampedLock 不支持条件变量
- StampedLock 不支持可重入
@Slf4j(topic = "c.TestStampedLock")
public class TestStampedLock {
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();
}
}
@Slf4j(topic = "c.DataContainerStamped")
class DataContainerStamped {
private int data;
private final StampedLock lock = new StampedLock();
public DataContainerStamped(int data) {
this.data = data;
}
public int read(int readTime) {
// 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();
log.debug("optimistic read locking...{}", stamp);
sleep(readTime);
if (lock.validate(stamp)) {
log.debug("read finish...{}, data:{}", stamp, data);
return data;
}
// 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);
}
}
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);
}
}
}
7.3.4 Semaphore（信号量）
信号量，用来限制能同时访问共享资源的线程上限。
public class TestSemaphore {
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(() -> {
try {
semaphore.acquire();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
log.debug("running...");
sleep(1);
log.debug("end...");
} finally {
semaphore.release();
}
}).start();
}
}
}
应用：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)。它适用于资源数=线程数的场景，例如：连接池
注：由于Tomcat使用的是nio来接收请求的，所以在连接器部分只有1个接收线程的事件循环组和处理事件的事件循环组，只有2个线程，无法使用 Semaphore。
public class TestPoolSemaphore {
public static void main(String[] args) {
Pool pool = new Pool(2);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new Thread(() -> {
Connection conn = pool.borrow();
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
pool.free(conn);
}).start();
}
}
}
@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;
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);
semaphore.release();
break;
}
}
}
}
原理
Semaphore 有点像一个停车场，permits 就好像停车位数量，当线程获得了 permits 就像是获得了停车位，然后 停车场显示空余车位减一
刚开始，permits(state)为 3，这时 5 个线程来获取资源
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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
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这时 Thread-4 释放了 permits，状态如下
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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
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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();
// 尝试获取锁，返回-1则证明锁全被人占了
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)) {
// 唤醒等待的线程
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;
}
}
}
}
为什么要有 PROPAGATE
略
7.3.5 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
public class CountDownLatchDemo {
public static void main(String[] args) {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(4);
for (int i = 0; i < 4; i++) {
new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "天，过去了");
// 做完事情，拿下一把锁
countDownLatch.countDown();
}, Objects.requireNonNull(SeasonEnum.getSeasonDesc(i))).start();
}
try {
countDownLatch.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "新的一年开始了！");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 可以通过枚举将代码解耦，这样如果要改的时候，只需要更改枚举中的内容就行了
public enum SeasonEnum {
Spring(0, "春"),
Summer(1, "夏"),
Autumn(2, "秋"),
Winter(3, "冬"),
;
private Integer code;
private String desc;
SeasonEnum(Integer code, String desc) {
this.code = code;
this.desc = desc;
}
public Integer getCode() {
return code;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public static String getSeasonDesc(Integer code) {
for (SeasonEnum seasonEnum : SeasonEnum.values()) {
if (Objects.equals(seasonEnum.code, code)){
return seasonEnum.desc;
}
}
return null;
}
}
相较于join方法的好处？
工作中我们不会自己创建线程的，都会用线程池的。
CountDownLatch 的同步器代码
private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;
// 初始化时将state设置为 count
Sync(int count) {
setState(count);
}
int getCount() {
return getState();
}
// 尝试着获取锁（await方法调用），只有state为0时结束阻塞
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}
// 尝试释放锁（countDown方法调用）
protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
// Decrement count; signal when transition to zero
for (;;) {
int c = getState();
if (c == 0)
return false;
int nextc = c-1;
if (compareAndSetState(c, nextc))
return nextc == 0;
}
}
}
7.3.6 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。
public static void main(String[] args) {
// 注意：因为有循环，所以线程池的大小要设置为2，否则会有2个task1执行完调用回调，这种情况
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(2);
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2, ()-> {
log.debug("task1, task2 finish...");
});
for (int i = 0; i < 3; i++) {
service.submit(() -> {
log.debug("task1 begin...");
try {
sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
barrier.await(); // 2-1=1
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
log.error("1111");
});
service.submit(() -> {
log.debug("task2 begin...");
try {
sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
barrier.await(); // 1-1=0
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
service.shutdown();
}
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』；另一个区别就是 CyclicBarrier 的await方法会阻塞线程，直到所有线程都调用await方法后执行完回调，才会向下执行。
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