AQS是AbstractQueuedSynchronizer的简称，类如其名，抽象的队列式的同步器，它是一个Java提高的底层同步工具类，用一个int类型的变量表示同步状态，并提供了一系列的CAS操作来管理这个同步状态，许多同步类实现都依赖于它，如常用的CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier、ReentrantLock和StampedLock，后文会逐个介绍。
AQS的结构
AQS维护了一个volatile int state（代表共享资源）和一个FIFO线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列），用于后续的调度。此外还可能有一个或者多个的Condition单向链表，用于Condition的处理，这个单向链表不是必须的，可能不存在。
AQS的资源共享方式
- Exclusive（独占，只有一个线程能执行，如ReentrantLock）
- Share（共享，多个线程可同时执行，如Semaphore/CountDownLatch）
state的作用
以ReentrantLock为例，state初始化为0，表示未锁定状态。A线程lock()时，会调用tryAcquire()独占该锁并将state+1。此后，其他线程再tryAcquire()时就会失败，直到A线程unlock()到state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A线程自己是可以重复获取此锁的（state会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证state能回到零状态。
更多ReentrantLock的讲解，请查看这篇博客
以CountDownLatch以例，任务分为N个子线程去执行，state也初始化为N（注意N要与线程个数一致）。这N个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后countDown()一次，state会CAS减1。等到所有子线程都执行完后(即state=0)，会unpark()调用主线程，然后调用主线程就会从await()函数返回，继续后续动作。
自定义同步器的方法
具体线程等待队列的维护（如获取资源失败入队/唤醒出队等），AQS已经在顶层实现好了。自定义同步器实现时主要实现以下几种方法：
- isHeldExclusively()：该线程是否正在独占资源。只有用到condition才需要去实现它。
- tryAcquire(int)：独占方式。尝试获取资源，成功则返回true，失败则返回false。
- tryRelease(int)：独占方式。尝试释放资源，成功则返回true，失败则返回false。
- tryAcquireShared(int)：共享方式。尝试获取资源。负数表示失败；0表示成功，但没有剩余可用资源；正数表示成功，且有剩余资源。
- tryReleaseShared(int)：共享方式。尝试释放资源，如果释放后允许唤醒后续等待结点返回true，否则返回false。
CountDownLatch
CountDownLatch是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后，计数器的值就会减1。当计数器值到达0时，它表示所有的线程已经完成了任务，然后等待的线程就可以恢复执行任务。
CountDownLatch的结构
常见运用场景
多线程做资源初始化，主线程先暂停等待初始化结束；每个线程初始化结束后都countDown一次，等全部线程都初始化结束后（state=0），此时主线程再继续往下执行
示例代码:
@Slf4j
public class CountDownLatchExample {
private final static int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
// Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
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);
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
countDownLatch.await(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(100);
log.info("{}", threadNum);
}
}
await可以设置时间限制，可以防止countdown没有全部进行导致的线程阻塞
调用await的线程只能是一个么？不是的，看下面的情况。
CountDownLatch的举例
此时，AQS中，状态值state=2，对于 CountDownLatch 来说，state=2表示所有调用await方法的线程都应该阻塞，等到同一个latch被调用两次countDown后才能唤醒沉睡的线程。接着线程3和线程4执行了 await方法，这会的状态图如下:
CountDownLatch的举例
注意，上面的通知状态是节点的属性，表示该节点出队后，必须唤醒其后续的节点线程。当线程1和线程2分别执行完latch.countDown方法后，会把state值置为0，此时，通过CAS成功置为0的那个线程将会同时承担起唤醒队列中第一个节点线程的任务，从上图可以看出，第一个节点即为线程3，当线程3恢复执行之后，其发现状态值为通知状态，所以会唤醒后续节点，即线程4节点，然后线程3继续做自己的事情，到这里，线程3和线程4都已经被唤醒，CountDownLatch功成身退。
上面的流程，如果落实到代码，把 state置为0的那个线程，会判断head指向节点的状态，如果为通知状态，则唤醒后续节点，即线程3节点，然后head指向线程3节点，head指向的旧节点会被删除掉。当线程3恢复执行后，发现自身为通知状态，又会把head指向线程4节点，然后删除自身节点，并唤醒线程4。
至于线程节点的状态设置的时机，其实是一个线程在阻塞之前，就会把它前面的节点设置为通知状态，这样便可以实现链式唤醒机制了。
Semaphore
Semaphore可以控制某个资源可被同时访问的个数，通过acquire()获取一个许可，如果没有就等待，而release() 释放一个许可。单个信号量的Semaphore对象可以实现互斥锁的功能，并且可以是由一个线程获得了“锁”，再由另一个线程释放“锁”，这可应用于死锁恢复的一些场合。
示例代码见上文CountDownLatch的代码。
常见应用场景
Semaphore可以用来做流量控制，限制可以访问某些资源(物理或逻辑的)，特别公用资源有限的应用场景，比如数据库连接。
Semaphore和RateLimiter的区别
Semaphore：作用是限定只有抢到信号的线程才能执行，其他的都得等待。你可以设置N个信号，这样最多可以有N个线程同时执行。注意，其他的线程只是挂起了，是通过限制线程个数来进行限流。
RateLimiter：Guava的限流工具类，基于令牌桶算法实现。作用是 限制一秒内只能有N个线程执行，超过了就只能等待下一秒。注意，N是double类型。
是从速率来进行限流。
CyclicBarrier
CyclicBarrier可以使一定数量的线程反复地在栅栏位置处汇集。当线程到达栅栏位置时将调用await方法，这个方法将阻塞直到所有线程都到达栅栏位置。如果所有线程都到达栅栏位置，那么栅栏将打开，此时所有的线程都将被释放，而栅栏将会重置为原来的计数以便下次使用。
CyClicBarrier的结构
常见应用场景
用于多线程计算数据，最后合并计算结果的场景。每个parter负责一部分计算，最后进行数据汇总。
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample {
private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
log.info("callback is running"); // await触发后，先执行这个回调函数，例如这里可以做数据汇总
});
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);
// 例如这里可以做数据计算
barrier.await();
log.info("{} continue", threadNum);
}
}
再来一段多次栅栏的代码。
class Solution {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
AtomicInteger count = new AtomicInteger(1);
CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(6,()->{
System.out.println(String.format("同学们到齐了+%d", count.getAndIncrement()));
});
// CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(6);
for (int i = 1; i <= 18; i++) {
executorService.execute(()-> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始等待其他线程");
try {
cyclicBarrier.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始执行业务逻辑，耗时0.5秒");
// 工作线程开始处理，这里用Thread.sleep()来模拟业务处理
Thread.sleep(500);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "业务逻辑执行完毕");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executorService.shutdown();
}
}
与CountDownLatch的区别
1. 将count值递减的线程不同
在CountDownLatch中，执行countDown方法的线程和执行await方法的线程不是一类线程。例如，线程M，N需要等待线程A,B,C,D,E执行完成后才能继续往下执行，则线程A,B,C,D,E执行完成后都将调用countDown方法，使得最后count变为了0，最后一个将count值减为0的线程调用的tryReleaseShared方法会成功返回true，从而调用doReleaseShared()唤醒所有在sync queue中等待共享锁的线程，这里对应的就是M,N。所以，在CountDownLatch中，执行countDown的线程不会被挂起，调用await方法的线程会阻塞等待共享锁。
而在CyclicBarrier中，将count值递减的线程和执行await方法的线程是一类线程，它们在执行完递减count的操作后，如果count值不为0，则可能同时被挂起。例如，线程A,B,C,D,E需要互相等待，保证所有线程都执行完了之后才能一起通过。
2. 是否能重复使用
CountDownLatch是一次性的，当count值被减为0后，不会被重置。
而CyclicBarrier在线程通过栅栏后，会开启新的一代，count值会被重置。
3. 锁的类别与所使用到的队列
CountDownLatch使用的是共享锁，count值不为0时，线程在sync queue中等待，自始至终只牵涉到sync queue，由于使用共享锁，唤醒操作不必等待锁释放后再进行，唤醒操作很迅速。
CyclicBarrier使用的是独占锁，count值不为0时，线程进入condition queue中等待，当count值降为0后，将被signalAll()方法唤醒到sync queue中去，然后挨个去争锁（因为是独占锁），在前驱节点释放锁以后，才能继续唤醒后继节点。(不理解的话，好好看看上面CountDownlatch的两张图，理解了闭锁，这个就能理解了)
4. CyclicBarrier更强大
CyclicBarrier还提供了一些其他有用的方法，比如getNumberWaiting()方法可以获得CyclicBarrier阻塞的线程数量，isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断；
5. 运行方式的不同（与第一条解释类似）
CountDownLatch和CyclicBarrier都有让多个线程等待同步然后再开始下一步动作的意思，但是CountDownLatch的下一步的动作实施者是主线程，具有不可重复性；而CyclicBarrier的下一步动作实施者还是“其他线程”本身，具有往复多次实施动作的特点。
ReentrantLock
ReentrantLock是一个可重入且独占式的锁，它具有与使用synchronized监视器锁相同的基本行为和语义，但与synchronized关键字相比，它更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断等高级功能。ReentrantLock，顾名思义，它是支持可重入锁的锁，是一种递归无阻塞的同步机制。除此之外，该锁还支持获取锁时的公平和非公平选择。
想了解ReentrantLock和读写锁更多的信息，可以查看这篇文章
StampedLock
StampedLock是Java8引入的一种新的锁机制，它有三种模式（排它写，悲观读，乐观读），简单的理解，可以认为它是读写锁的一个改进版本，读写锁虽然分离了读和写的功能，使得读与读之间可以完全并发，但是读和写之间依然是冲突的，读锁会完全阻塞写锁，它使用的依然是悲观的锁策略。如果有大量的读线程，他也有可能引起写线程的饥饿。而StampedLock则提供了一种乐观的读策略，这种乐观策略的锁非常类似于无锁的操作，使得乐观锁完全不会阻塞写线程。当并发量大且读远大于写的情况下最快的的是StampedLock锁。建议大家采用。
下面是Oracle官方的代码示例：
class Point {
private double x, y;
private final StampedLock sl = new StampedLock();
// 排他写锁案例
void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
long stamp = sl.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
sl.unlockWrite(stamp);
}
}
// 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);
}
// 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
}
}
}
哎呀，如果我的名片丢了。微信搜索“全菜工程师小辉”，依然可以找到我
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