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前言
每一项技术的提出都是为了解决某一个问题，带着问题来理解技术，使得印象你对这个技术的理解印象更加深刻。
并发
举个栗子：现在有一个需求，网络请求分两批（A,B两个批次），A批次并行请求，B批次串行请求按顺序一个一个请求，有一个总超时时间，B批次每一次请求都有一个超时时间，A批次并发请求先请求，在规定时间内没有返回，再开始请求B批次，谁先返回用谁的。
这个是我们项目里面简化过后的一个逻辑，实际逻辑，比这个还要复杂。怎么实现这个功能呢？
带着这个问题来进入我们的正题，什么是并发？
- 并发是一种现象：同时运行多个程序或者多个任务需要被处理的现象。
- 这些任务可能是并行的，也可能是串行的，和CPU的核心数无关，是操作系统进程调度和CPU上下文切换达到的结果。
- 解决并发的思路就是把分解，把一个大任务分解成多个小任务来执行
像我们上面所说的需求就是分解成一个一个的网络请求，一部分并行请求，一部分串行请求。并行请求简单来说，对应我们应用里面就是多线程，多线程同时执行；串行请求对应我们应用里面就是单线程，一个线程执行完了，另一个线程才开始。这里不考虑多进程的问题。
并发为什么会造成线程不安全的问题
我们先来聊聊cpu是怎么执行指令：
- 首先，cpu执行指令的过程中，不可避免会执行读写操作，而这个操作都是从主存（也就是物理内存）中去读写
- 但是，cpu执行指令速度很快，程序运行过程中的临时变量都是放在主存当中的，如果全部都是从主存中去读写，读写很耗时，这样就浪费了cpu的性能
- 最后，为了解决这个问题，就出现了高速缓存的概念。我们先把变量读取到告诉缓存中，然后，再高速缓存中操作完之后，再刷新到主存当中。
java的内存模型规定，所有的变量都在主存当中，类似于物理内存，每个线程都有自己的工作空间，也就是对应上面的高速缓存，每一个线程都有一个自己的高速缓存。
线程对变量的操作必须在自己的工作空间内，不能直接操作主存，而且，一个线程也不能访问另一个线程的工作空间。
那么，我们如果多个线程同时对一个变量做加1操作，如下面的add1方法。我们thread1和thread2把a的值同时复制到自己的工作空间中时，都是0，然后同时进行加1操作，同时刷新到主存当中，那最后，我们获取到的最终的值就是1，而不是我们想要的2.这就是并发造成的线程不安全的问题
简单的同步器
我们项目里面遇到的并发问题，基本上就是多线程访问同一变量的问题，比方说，简单的举个栗子，两个线程对同一个int值做加1操作，然后打印出来。
public int a = 0;
@org.junit.Test
public void add1() {
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
a++;
System.out.println("thread1:a=" + a);
}
});
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
a++;
System.out.println("thread2:a=" + a);
}
});
thread1.start();
thread2.start();
}
因为这里直接用的基本类型，极端情况下，线程1，线程2同时执行，里面的a++操作也是同时执行，那这里两个打印都是1，虽然，这里我没有复现出来。但是，这种情况肯定是存在的。那么，怎么避免这种情况呢？
我们可以写一个简单的线程同步器，就是加锁操作，如下：
private Object lock = new Object();
public int a = 0;
@org.junit.Test
public void add1(){
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//先获取到lock 对象的锁
synchronized (lock){
try {
//在lock对象上执行wait()方法,让其进入休眠,等待有人唤醒自己
lock.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
a++;
System.out.println("thread1:a=" + a);
}
}
});
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//获取lock的锁
synchronized (lock){
a++;
System.out.println("thread2:a=" + a);
//唤醒正在lock对象上等待的线程
lock.notify();
}
}
});
thread1.start();
thread2.start();
}
这里，我们用到的object类的wait和notify方法。等待和唤醒。当线程1执行到lock.wait();方法时，线程1会进入等待状态。当线程2执行lock.notify();时，会唤醒线程1，执行线程1的后续a++，打印操作。
那么，这里会有一个问题，如果线程2先执行，线程1后执行，那么线程1将永远的等待下去，这也是这样写的一个弊端。这还只是2个线程，实际项目中往往比这个复杂多了。为了解决这弊端，就引出了我们的线程同步器AQS(AbstractQueuedSynchronizer)
并且，这个同步器，java.util包下面都已经给好了实现类，比方说：Semaphore，ReentrantLock，CountDownLatch等等都是，并且，我们用到的java线程池ThreadPoolExecutor中的Worker的实现也是。如下图：
worker图片.png
线程同步器AQS(AbstractQueuedSynchronizer)
线程同步器就是为了解决并发引起的线程不安全的问题。线程安全的三大特性：原子性，可见性，有序性。
原理
简单点来说就是，它维护一个状态state，还有一个CLH队列。
CLH时一个双端队列，队列中每一个节点都放着正在等待获取资源的线程。当线程现在通过CAS原子算法比较预期值的方式去获取资源，也就是判断这里的state状态，是不是有等待获取资源的线程可以使用，如果时有，那就直接使用，如果没有，那就会将这个线程封装成一个节点Node，插入到CLH队列的尾部等待被唤醒。其他线程执行完之后，调用release释放一部分资源，那么，正在等待的队列就会被唤醒，去执行自己的任务。大致是这个意思，当然，AQS还有中断等其他的操作
简单的AQS同步器
还是类似于上面那个例子，不过，都是访问同一个变量，业务背景换一下，换成一个库存秒杀，通过访问服务器，一共10件物品，我现在有20个线程去同时请求，哪些能抢到，哪些不能抢到？
public int count = 10;
@org.junit.Test
public void test3() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
final int finalI = i;
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
buy(finalI);
}
}).start();
}
}
public void buy(int i) {
if (count != 0) {
count--;
System.out.println("第" + i + "个用户抢到了，" + "库存还剩:" + count + "件");
} else {
System.out.println("第" + i + "个用户抢到了，" + "已经被抢光了");
}
}
就像上面这样模拟一个简单的秒杀场景，库存10件，20个用户抢，实际情况肯定不止。我们看一下这样写的打印，如下图：
秒杀图1.png
我们看到这个最终虽然有10个用户的确抢到了，但是，我们看一下打印，打印是从8个开始的，不是从9开始的。我们理想的应该是如下这个图：
秒杀图2.png
这个图是我把buy方法加上了synchronized关键字，我给它锁住了。当执行buy方法的时候，另一个线程如果也进来执行buy，它会等待，等待前一个buy方法执行完，它才开始执行。
那么，直接用这个关键字就好了呀，还要啥自行车？天真，存在即合理。synchronized关键字锁比较重，不适合这种秒杀场景。
言归正传，上面两个从8开始，结合我们前面说的并发的问题，是不是就可以联想到，如果，多个线程同时，同一时刻访问，然后，数据库的库存同时减1，是不是就会出现一件商品，卖给多个人的情况？
有同学就会想，那么这么巧，同时访问，同一时刻，那你想想天猫双十一，那些节假日的秒杀场景，会出现什么问题？
这个时候线程同步器就出现了，我们不能对用户做限制，我们不能说张三你必须在某一个时间内访问，李四在某一个时间内访问，所以，我们能控制的只有服务器，也就是这里的buy方法。
也就是说，我们这里用的是悲观锁的方式，进入buy方法就立刻加锁，运行完buy方法就解锁。后面应用里面再聊这个悲观锁，乐观锁之类的。我们就把buy方法改成如下这样了：
MyOwnLock ownLock = new MyOwnLock();
public void buy(int i) {
//加锁
ownLock.lock();
if (count != 0) {
count--;
System.out.println("第" + i + "个用户抢到了，" + "库存还剩:" + count + "件");
} else {
System.out.println("第" + i + "个用户抢到了，" + "已经被抢光了");
}
//解锁
ownLock.unLock();
}
/**
* @ClassName: MyOwnLock
* @Description:
* @Author: 海晨忆
* @Date: 2021/7/15 11:07
*/
public class MyOwnLock {
public void lock() {
}
public void unLock() {
}
}
如上代码，现在，我们要做的就是完善MyOwnLock类的加锁和解锁方法。
我们想想这个流程，多个用户同时下单，实际上对于代码来讲，就是多个线程同时请求服务器，调用这里的buy方法，去减少库存，我们需要做的就是保证这里减少库存不能出问题。
怎么保证这个减少库存不能出问题呢？就是我们前面说的并发的问题，也就是这里的线程安全的问题。线程安全的三大特性：原子性，可见性，有序性。我们保证这三个特性就好了。
第一个线程进来，我们就标记一下，已经有线程进来在执行了，我们就改变这个标记，后面的线程感知到这个改变之后，就必须等待。那这个标记，怎么让其他线程感知到呢？
volatile关键字的两大特性：可见性，有序性
可见性，就是可以让其他线程感知到。那么，就解决了这个问题，我们用计数器的方式来做这个标记。我们是悲观锁的方式，始终只能有一个线程访问，必须等这个线程访问完了，其他线程才能访问。
对应成代码就是，这个计数器变量初始化是0，加锁成功之后，就加1，后面的线程进来的时候，判断这个计数器是不是0，如果不是0，就表示有线程正在访问，不能进行加锁操作；如果是0，就表示没有，可以进行加锁操作。那么我们就开始写代码：
package com.example.myapplication;
/**
* @ClassName: MyOwnLock
* @Description:
* @Author: 海晨忆
* @Date: 2021/7/15 11:07
*/
public class MyOwnLock {
private volatile int state;
private Thread currentHolder;
public void lock() {
Thread currentThread = Thread.currentThread();
int state = getState();
if (state == 0) {
setCurrentHolder(currentThread);
}
}
public void unLock() {
}
public int getState() {
return state;
}
public void setState(int state) {
this.state = state;
}
public Thread getCurrentHolder() {
return currentHolder;
}
public void setCurrentHolder(Thread currentHolder) {
this.currentHolder = currentHolder;
}
}
直接用if(state==0)来判断就可以了吗？volatile关键字只能保证可见性，有序性，并不能保证原子性，所以，volatile并不是真正的线程安全，只是大多数情况下还是比较有用的，而，我们这里要保证线程安全，就需要保证原子性，原子性怎么保证呢？
这里就出现了关键的CAS算法了，Compare And Swap比较互换。这个算法java里面是怎么实现的呢？我们java里面有一个Unsafe类，他的里面全是native方法，提供的都是硬件级别的原子操作。我们用到的就是这个类里面的几个方法，CAS的操作也是这些方法实现的compareAndSwapXXX。具体的可以在网上搜一下这个类，然后仔细的看一下，这里，我简单的介绍一个：
/***
* Compares the value of the object field at the specified offset
* in the supplied object with the given expected value, and updates
* it if they match. The operation of this method should be atomic,
* thus providing an uninterruptible way of updating an object field.
* 在obj的offset位置比较object field和期望的值，如果相同则更新。这个方法
* 的操作应该是原子的，因此提供了一种不可中断的方式更新object field。
*
* @param obj the object containing the field to modify.
* 包含要修改field的对象
* @param offset the offset of the object field within <code>obj</code>.
* <code>obj</code>中object型field的偏移量
* @param expect the expected value of the field.
* 希望field中存在的值
* @param update the new value of the field if it equals <code>expect</code>.
* 如果期望值expect与field的当前值相同，设置filed的值为这个新值
* @return true if the field was changed.
* 如果field的值被更改
*/
public native boolean compareAndSwapObject(Object obj, long offset,
Object expect, Object update);
所以，加锁流程就变成了如下图的样子，
加锁流程图.png
根据这个流程，代码就变成了如下的样子：
package com.example.myapplication;
/**
* @ClassName: MyOwnLock
* @Description:
* @Author: 海晨忆
* @Date: 2021/7/15 11:07
*/
public class MyOwnLock {
private volatile int state;
private Thread currentHolder;
public void lock() {
if (acquire()){
return;
}
}
public boolean acquire(){
Thread currentThread = Thread.currentThread();
int state = getState();
if (state == 0) {
if (compareAndSwapState(0,1)) {
setCurrentHolder(currentThread);
}
return true;
}
return false;
}
public void unLock() {
}
public int getState() {
return state;
}
public void setState(int state) {
this.state = state;
}
public Thread getCurrentHolder() {
return currentHolder;
}
public void setCurrentHolder(Thread currentHolder) {
this.currentHolder = currentHolder;
}
}
加锁流程就完了吗？这才哪到哪，我们现在加锁就第一个拿到锁的线程开始用了，那后面没有拿到锁的线程怎么办呢？难道全部丢掉不管吗？
当然不行。那怎么办呢？我们先用一个队列，把没有拿到锁的线程存起来，排好队，等第一个线程执行完了之后，释放锁的时候，再直接唤醒等待的线程即可；
把阻塞的线程全放进队列（并且要线程安全，高并发的情况下迅速 入队，出队）中，当T1释放锁是，直接唤醒T2。队列选择用ConcurrentLinkedQueue<Thread>（基于CAS算法，保证入队，出队安全）
那么，要怎么做呢？要怎么等待呢？最简单的就是写一个死循环，一直循环去判断锁有没有用完。但是，这样会一直占用CPU，消耗性能。
- 用sleep？Thread.sleep可能造成等待时间过长，你没法知道休眠的时间，如果，线程1执行完只需要200毫秒，你这里休眠了1000毫秒，那就浪费了800毫秒了。
- 那用Thread.yield()可以了吧？答案是不行，这个线程让步，虽然把cpu的时间片让出去给其他线程用了，但是，最后，我们需要唤醒的时候，怎么办呢？
我们最后唤醒，是要指定唤醒哪一个线程，这里我们还是用到刚才Unsafe里面的两个方法，park和unPark。park阻塞线程，让出cpu的使用权，unPark解除阻塞，唤醒某一个线程。
这里我们用它的包装类LockSupport。所以，加锁代码就变成这样子了：
private ConcurrentLinkedQueue<Thread> waiterQueue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public void lock() {
if (acquire()) {
return;
}
Thread currentThread = Thread.currentThread();
waiterQueue.add(currentThread);
for (; ; ) {
if (currentThread != waiterQueue.peek() && acquire()) {
waiterQueue.poll();
return;
}
LockSupport.park(currentThread);
}
}
获取锁的方法也要做相应的调整，如下：
public boolean acquire() {
Thread currentThread = Thread.currentThread();
int state = getState();
if (state == 0) {
boolean temp = waiterQueue.size() == 0 || currentThread == waiterQueue.peek();
if (temp && compareAndSwapState(0, 1)) {
setCurrentHolder(currentThread);
}
return true;
}
return false;
}
解锁就比较简单了
public void unLock() {
if (Thread.currentThread() != currentHolder) {
throw new RuntimeException("出错啦");
}
int state = getState();
if (compareAndSwapState(state, 0)) {
setCurrentHolder(null);
Thread firstThread = waiterQueue.peek();
if (firstThread != null) {
LockSupport.unpark(firstThread);
}
}
}
判断当前线程是不是持有锁的线程，如果不是，那就抛异常
如果是，那就获取状态state，通过cas算法，置换为0的状态。
最后运行完，结果如下：
最终运行结果图.png
总结：上面我说的简单的线程同步器，只是AQS的一个主要的思想，CAS算法，计数器，线程队列。还有线程中断，独占模式，共享模式，公平锁，不公平锁等等。看完我这个，然后再去看源码应该会更容易懂。
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