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。
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)
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。
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。
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。
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:
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。
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: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。
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();
}
}
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
}
}
}
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