以我牛马为核

Java并发编程学习笔记

JUC并发编程

第一章、进程与线程

1、进程与线程

进程

程序由指令和数据组成，但这些指令要运行，数据要读写，就必须将指令加载到CPU，数据加载到内存。在指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理IO的
当一个程序被运行，从磁盘加载这个程序的代码至内存，这时就开启了一个进程
进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程（例如：记事本、画图、浏览器等），也有的程序只能启动一个实例进程（例如：网易云音乐、360安全卫士等）

线程

一个进程之内可以分为一到多个线程
一个线程就是一个指令流，将指令流中的一条指令以一定的顺序交给CPU执行
Java中，线程作为最小的调度单位，进程作为资源分配的最小单位。在Windows中进程是不会动的，只是作为线程的容器

二者对比

进程基本上相互独立的，而线程存在于进程内，是进程的一个子集
进程拥有共享的资源，如内存空间等，供其内部的线程共享
进程间通信较为复杂
- 同一台计算机的进程通信称为IPC（Inter-process communication）
- 不同计算机之间的进程通信，需要通过网络，并遵守共同协议，例如HTTP
线程通信相对简单，因为它们共享进程内的内存，一个例子是多个线程可以访问同一个共享变量
线程更轻量，线程上下文切换成本一般要比进程上下文切换低

2、并行与并发

单核 CPU下，线程实际还是串行执行的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器，将 CPU的时间片（windows下时间片最小约为 15 毫秒）分给不同的程序使用，只是由于 CPU在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是同时运行的。总结为一句话就是：微观串行，宏观并行，一般会将这种线程轮流使用 CPU 的做法称为并发， concurrent多核 CPU下，每个核（core）都可以调度运行线程，这时候线程可以是并行的。

引用 Rob Pike 的一段描述：

并发（concurrent）是同一时间应对（dealing with）多件事情的能力

并行（parallel）是同一时间动手做（doing）多件事情的能力

例子

家庭主妇做饭、打扫卫生、给孩子喂奶，她一个人轮流交替做这多件事，这时就是并发
家庭主妇雇了个保姆，她们一起这些事，这时既有并发，也有并行（这时会产生竞争，例如锅只有一口，一个人用锅时，另一个人就得等待）
北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层电话：400-618-9090雇了3个保姆，一个专做饭、一个专打扫卫生、一个专喂奶，互不干扰，这时是并行

3、应用

应用之异步调用

以调用方角度来讲，如果

需要等待结果返回，才能继续运行就是同步
不需要等待结果返回，就能继续运行就是异步(例如Java中的多线程)

（1）设计

多线程可以让方法执行变为异步（即不要干巴巴等着）比如读取磁盘文件时，假设读取操作话费了5秒钟，如果没有线程调度机制，这5秒CPU什么都做不了，其他代码都得暂停

（2）结论

比如在项目中，视频文件需要转换格式等操作比较费时，这时开一个新线程处理视频转换，避免阻塞主线程
Tomcat的异步servlet也是类似的目的，让用户线程处理费时较长的操作，避免阻塞Tomcat的工作线程
UI程序中，开线程进行其他操作，避免阻塞UI线程

多线程性能提高结论

结论

单核 CPU下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用CPU，不至于一个线程总占用 CPU，别的线程没法干活
多核 CPU可以并行跑多个线程，但能否提高程序运行效率还是要分情况的有些任务，经过精心设计，将任务拆分，并行执行，当然可以提高程序的运行效率。但不是所有计算任务都能拆分（参考后文的【阿姆达尔定律】）也不是所有任务都需要拆分，任务的目的如果不同，谈拆分和效率没啥意义
IO 操作不占用 CPU，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 CPU，但需要一直等待 IO 结束，没能充分利用线程。所以才有后面的【非阻塞 IO】和【异步 IO】优化

第二章、Java线程

1、创建线程

方式一：

public class test01 {
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Hello!");
            }
        }).start();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：world");
    }
}

方式二：

public class test01 {
    public static void main(String[] args) {
        //任务和线程分离
        Runnable runnable = new Runnable(){
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Hello");
            }
        };
        Thread thread = new Thread(runnable);
        thread.start();

    }
}

方式三：

public class test01 {
    public static void main(String[] args) {
        //任务和线程分离,使用Lambda表达式
        Runnable runnable = () -> System.out.println("Hello");
        Thread thread = new Thread(runnable);
        thread.start();
    }
}

小结

方法1 是把线程和任务合并在了一起，方法2 是把线程和任务分开了
用 Runnable 更容易与线程池等高级 API 配合
用 Runnable 让任务类脱离了 Thread 继承体系，更灵活

通过FutureTask创建线程

public class test02 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //泛型类型即为返回值类型
        FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(new Callable<Integer>() {
            @Override
            public Integer call() {
                System.out.println("Hello World!");
                return 100;
            }
        });
        //通过FutureTask获取线程对象,并指定线程名称
        Thread thread = new Thread(task, "MyThread");
        thread.start();
        System.out.println("task返回值为：" + task.get());
    }
}

特点：

可以获取线程返回值
可以抛出异常

2、Linux查看进程

ps -fe 查看所有进程
ps -fT -p 查看某个进程（PID）的所有线程
kill 杀死进程
top 按大写 H 切换是否显示线程
top -H -p 查看某个进程（PID）的所有线程

3、原理之线程运行

Java Virtual Machine Stacks（Java虚拟机栈）

我们都知道JVM中由堆、栈、方法区组成，其中栈内存是给谁用的呢？其实就是线程，每个线程启动后，虚拟机就会为其分配一块栈内存

每个栈由多个栈帧（Frame）组成，对应着每次方法调用时所占用的内存
每个线程只能有一个活动栈帧，对应着当前正在执行的那个方法

线程上下文切换（Thread Context Switch）

因为以下一些原因导致CPU不再执行当前的线程，转而执行另一个线程的代码

线程的CPU时间片用完
垃圾回收
有更高优先级的线程需要运行
线程自己调用了sleep、yield、wait、join、park、synchronized、lock等方法

当Context Switch发生时，需要由操作系统保存当前线程的状态，并恢复另一个线程的状态，Java中对应的概念就是程序计数器（Program Counter Register），它的作用是记住下一条jvm指令的执行地址，是线程私有的

状态包括程序计数器、虚拟机栈中每个栈帧的信息，如局部变量、操作数栈、返回地址等
Context Switch频繁发生会影响性能

4、常见方法

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5、Thread的常见方法

5.1 start和run方法的比较

直接调用 run 是在主线程中执行了 run，没有启动新的线程
使用 start 是启动新的线程，通过新的线程间接执行 run 中的代码
同一个线程的start方法只能调用一次，多次调用会抛出异常

5.2 sleep和yield方法的比较

interrupt方法的使用

public class test03 {
    public static void main(String[] args)  {
        Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("t1线程：我在睡觉");
                try {
                    Thread.sleep(5000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "t1");
        //启动t1线程
        t1.start();
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("main线程：别睡了！");
        //调用t1的interrupt方法，唤醒t1
        t1.interrupt();
    }
}

sleep

调用sleep会让当前线程从Running进入Timed Waiting状态（阻塞）
其他线程可以使用interrupt方法打断正在睡眠的线程，这时sleep方法抛出InterruptedException
睡眠结束后的线程未必会立即得到执行
建议使用TimeUnit的sleep代替Thread的sleep来获得更好的可读性
```
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
```

yield

调用yield会让当前线程从Running进入Runnable就绪状态，然后调度执行其他线程
具体的实现依赖于操作系统的任务调度器

线程优先级

线程优先级会提示（hint）调度器优先调度该线程，但它只是一个提示，调度器可以忽略它
如果CPU比较忙，那么优先级高的线程会获得更多的时间片，但CPU空闲时，优先级几乎没有作用

yield 和优先级，都是对任务调度器的一个提示，真正还是取决于操作系统

5.3 join方法的使用

//测试join方法，join的作用：等待调用join方法的线程结束
public class test04 {
    public static int num = 0;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //修改num的数值
            num = 10;
        });
        t1.start();
        //等待t1线程的结束，此时num一定为10
        t1.join();
        System.out.println("主线程中num = " + num);
    }
}

5.4interrupt方法（重点）

5.4.1打断正常线程和处于阻塞状态的线程的区别

打断 sleep，wait，join 的线程

这几个方法都会让线程进入阻塞状态

打断 sleep 的线程, 会清空打断状态

使用interrupt方法之后，isInterrupt（）方法返回false，该线程会立即停下来。

打断正常线程之后，isInterrupt（）方法返回true，但线程不会停下来。相当于只是一个提醒，是否结束该线程，需要线程自己判断。可以优雅的停止另一个线程

5.4.2设计模式之两阶段终止

public class test05 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        MyThread thread = new MyThread();
        thread.start();
        //主线程先睡眠3秒，防止监控线程还未开启，就被打断
        Thread.sleep(3000);
        //停止监控线程
        System.out.println("醒一醒！");
        thread.stop();
    }

}
class MyThread {
    private Thread monitor;

    //启动监控线程
    public void start() {
        this.monitor = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //死循环
                while (true) {
                    if (monitor.isInterrupted()) {
                        System.out.println("料理后事.....");
                        break;
                    }
                    try {
                        //若睡觉的时候被打断，会抛出异常，打断标记置为false
                        Thread.sleep(1000);
                        //若正常运行的时候被打断，程序不会停止，打断标记为true
                        System.out.println("执行监控操作.....");
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                        //若睡觉的时候被打断，重置打断标记，用于停止线程
                        //若没有此操作，即使被打断，监控线程也不会停止
                        monitor.interrupt();
                    }
                }
            }
        });
        monitor.start();
    }
    //停止监控线程
    public void stop() {
        //打断线程
        monitor.interrupt();
    }
}

5.4.3 interrupted和isInterrupted的比较

方法名称	是否为静态方法	作用	效果
interrupted	static	判断当前线程是否被打断，返回值为boolean	会清除打断标记
isInterrupted	否	判断是否被打断	不会清除打断标记

5.5不推荐使用的方法

还有一些不推荐使用的方法，这些方法已过时，容易破坏同步代码块，造成线程死锁

方法名	static	功能说明
stop		停止线程运行
suspend		挂起（暂停）线程运行
resume		恢复线程运行

5.6主线程和守护线程

默认情况下，Java进程需要等待所有线程都运行结束，才会结束。有一种特殊的线程叫做守护线程，只要其它分守护线程运行结束了，即使守护线程的代码没有执行完，也会强制结束。

thread.setDaemon();

注意：

垃圾回收器线程就是一种守护线程

Tomcat中的Acceptor和Poller线程都是守护线程，所以Tomcat接收到shutdown命令后，不会等待它们处理完当前请求

6、5种状态

【初始状态】

仅是在语言层面创建了线程对象，还未与操作系统线程关联
【可运行状态】

（就绪状态）指该线程已经被创建（与操作系统线程关联），可以由 CPU 调度执行
【运行状态】

指获取了 CPU 时间片运行中的状态当 CPU 时间片用完，会从【运行状态】转换至【可运行状态】，会导致线程的上下文切换
【阻塞状态】

如果调用了阻塞 API，如 BIO 读写文件，这时该线程实际不会用到 CPU，会导致线程上下文切换，进入【阻塞状态】等 BIO 操作完毕，会由操作系统唤醒阻塞的线程，转换至【可运行状态】与【可运行状态】的区别是，对【阻塞状态】的线程来说只要它们一直不唤醒，调度器就一直不会考虑调度它们
【终止状态】

表示线程已经执行完毕，生命周期已经结束，不会再转换为其它状态

7、六种状态

这是从 Java API 层面来描述的

根据 Thread.State 枚举，分为六种状态

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zQITBMZ1-1683812514467)(C:\Users\12086\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221111170246302.png)]

NEW：线程刚被创建，但是还没有调用start方法
RUNNABLE：当掉用了start方法之后，注意，Java API层面的RUNNABLE状态涵盖了操作系统层面的【可运行状态】、【运行状态】和【阻塞状态】（由于BIO导致的线程阻塞，在Java里无法区分，仍然认为是可运行的）
BLOCKED、WATTING、TIMED_WATTING都是Java API层面对【阻塞状态】的细分，后面会在状态转换中详述
TERMINATED：当前线程代码运行结束

第三章、共享模型之管控

1、Java中的i++和i–操作是原子操作吗？

Java 中对静态变量的自增，自减并不是原子操作，要彻底理解，必须从字节码来进行分析

例如对于 i++ 而言（i 为静态变量），实际会产生如下的 JVM 字节码指令：

getstatic i // 获取静态变量i的值
iconst_1 // 准备常量1
iadd // 自增
putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i

对于i–有相似的字节码指令：

getstatic i // 获取静态变量i的值
iconst_1 // 准备常量1
isub // 自减
putstatic i // 将修改后的值存入静态变量i

而 Java 的内存模型如下，完成静态变量的自增，自减需要在主存和工作内存中进行数据交换：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pwj6TAks-1683812514467)(C:\Users\12086\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221111172945892.png)]

主要过程就是：从主存中读取静态变量的值，对读取到的变量进行自增或者自减操作，然后写会内存中。

2、临界区和竞态条件

临界区（Critical Section）

一个程序运行多个线程本身是没有问题的
问题出在多个线程访问共享资源
- 过个线程读共享资源其实也是没有问题的
- 在多个线程对共享资源读写操作时发生指令交错，就会出现问题
一段代码块内如果存在对共享资源的多线程读写操作，称这段代码块为临界区

竞态条件（Race Condition）

多个线程在临界区内执行，由于代码的执行序列不同，而导致结果无法预测，称之为竞态条件

3、synchronized

应用之互斥

为了避免临界区的竞态条件发生，有多种手段可以达到目的

阻塞式的解决方案：synchronized，Lock
非阻塞式的解决方案：原子变量

本次使用阻塞式的解决方案：synchronized，来解决上述问题，即俗称的【对象锁】，它采用互斥的方式让同一时刻至多只有一个线程能持有【对象锁】，其他线程再想获取这个【对象锁】时会阻塞住。这样就能保证拥有锁的线程可以安全的执行临界区内的代码，不用担心线程上下文切换

注意：

虽然Java中互斥和同步都可以采用synchronized关键字，但它们还是有区别的：

互斥是保证临界区的竞态条件发生，同一时刻只能有一个线程执行临界区的代码

同步是由于线程执行的先后、顺序不同、需要一个线程等待其他线程运行到某个点

使用语法

synchronized(对象)  {
    临界区
}

3.1 synchronized加在方法上和加在代码块有什么区别？

加在成员方法上

public class test06 {
    public synchronized void test() {

    }
}
//等效于
public class test06 {
    public void test() {
        synchronized (this) {
            
        }
    }
}

加在静态方法上

public class test06 {
    public static synchronized void test() {
        
    }
}
//等效于
public class test06 {
    public static void test() {
        synchronized (test06.class) {
            
        }
    }
}

4、变量的线程安全分析

4.1 成员变量和静态变量是否线程安全？

如果它们没有共享，则线程安全
如果它们被共享了，根据它们的状态是否能够改变，又分为两种情况
- 如果只有读操作，则线程安全
- 如果有读写操作，则这段代码是临界区，需要考虑线程安全

4.2局部变量是否线程安全？

局部变量是线程安全的
但局部变量引用的对象则未必
- 如果该对象没有逃离方法的作用访问，它是线程安全的
- 如果该对象逃离方法的作用范围，需要考虑线程安全

5、常见的线程安全类

String
Integer
StringBuffer
Random
Vector
Hashtable
java.util.concurrent包下的类

这里说它们是线程安全的，多个线程调用它们同一个实例的某个方法时，是线程安全的。也可以理解为：

Hashtable table = new Hashtable();
new Thread(()->{
 table.put("key", "value1");
}).start();
new Thread(()->{
 table.put("key", "value2");
}).start();

它们的每个方法是原子的
但注意它们多个方法的组合不是原子的

例如下面的代码就不是线程安全的：

Hashtable table = new Hashtable();
// 线程1，线程2
if( table.get("key") == null) {
 table.put("key", value);
}

不可变类的安全性

String、Integer等都是不可变类，因为其内部的状态不可以改变，因此它们的方法都是线程安全的

你可以疑惑，String有trim和substring等方法可以改变值啊，那么这些方法又是如何保证线程安全的呢？

其实在这些方法，并不是对原有的String变量做修改，而是经过处理之后，返回了一个新的String变量

6、Monitor概念（重点）

Java对象头

以32位虚拟机为例

普通对象

数组对象

Mark Word的结构

Monitor

Monitor被翻译为监视器或管程

原理之Monitor锁

每个Java对象都可以关联一个Monitor对象，如果使用synchronized给对象上锁（重量级）之后，该对象头的Mark Word中就被设置指向Monitor对象的指针

Monitor结构如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3EGZ4iKg-1683812514467)(C:\Users\12086\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221112111013529.png)]

刚开始Monitor中Owner为null
当Thread-2执行了synchronized（obj）就会将Monitor的所有者Owner置为Thread-2，Monitor中只能有一个Owner
在Thread-2上锁的过程中，如果Thread-3、Thread-4、Thread-5也来执行synchronized（obj），就会进入EntryList的BLOCKED
Thread-2执行完同步代码块的内容，然后唤醒EntryList中等待的线程来竞争锁，竞争的时是非公平的
图中WaitSet中的Thread-0，Thread-1是之前获得过锁，但条件不满足进入WATING状态的线程，后面会讲wait-notify时会分析。

注意：

synchronized必须是进入同一个对象的monitor才有上述效果
不加synchronized的对象不会关联监听器，不遵从以上规则

CAS简介：CAS: 全称Compare and swap，字面意思:”比较并交换“

6.1轻量级锁

轻量级锁的使用场景：如果一个对象虽然有多个线程访问，但多线程访问的时间是错开的（也就是没有竞争），那么可以使用轻量级锁来优化。

轻量级锁对使用者是透明的，即语法仍然是synchronized

假设有两个方法同步块，利用一个对象加锁

static final Object obj = new Object();
public static void method1() {
    synchronized (obj) {
        //同步块 A
        method2();
    }
}
public static void method2() {
    synchronized (obj) {
        //同步块B
    }
}

创建锁记录（Lock Record）对象，每个线程的栈帧都会包含一个锁记录的结构，内部可以存储锁定对象的Mark Word
让锁记录中Object reference指向锁对象，并尝试用cas替代Object的Mark Word，将Mark Word的值存入锁记录
如果cas替换成功，对象头中存储了锁记录地址和状态00，表示该线程给对象加锁，这时图示如下：
如果cas失败，有两种情况
- 如果是其他线程已经持有了该Object的轻量级锁，这时表明有竞争，进入锁膨胀
- 如果是自己执行了synchronized锁重入，那么在添加一条Lock Record作为重入的计数

当退出synchronized代码块（解锁时）如果有取值为null的锁记录，表示有重入，这时重置锁记录，表示重入锁计数减一
当退出synchronized代码快（解锁时）锁记录的值不为null，这时使用cas将Mark Word的值恢复给对象头
- 成功，则解锁成功
- 失败，说明轻量级锁进行了锁膨胀或已经升级为重量级锁，进入重量级锁解锁流程

6.2锁膨胀

如果在尝试加轻量级锁的过程中，CAS操作无法成功，这时一种情况就是有其他线程为此对象加上了轻量级锁（有竞争），这时需要进行锁膨胀，将轻量级锁变为重量级锁。

static Object = new Object();
public static void method1() {
    synchronized (obj) {
        //同步块
    }
}

当Thread-1进行轻量级加锁时，Thread-0已经对该对象加了轻量级锁
这时Thread-1加轻量级锁失败，进入锁膨胀流程
- 即为Object对象申请Monitor锁，让Object指向重量级锁地址
- 然后自己进入Monitor的EntryList BLOCKED

当Thread-0退出同步块解锁时，使用CAS将Mark Word的值恢复给对象头，失败。这时会进入重量级锁解锁流程，即按照Monitor地址找到Monitor对象，设置Owner为null，唤醒EntryList中BLOCKED线程

6.3自旋优化

重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经推出了同步块，释放了锁），这时当前线程就可以避免阻塞。

自旋失败的情况：

在Java6之后自旋锁是自适应的，比如对象刚刚的一次自旋操作成功过，那么认为这次自旋成功的可能性会高，就多自旋几次；反之，就少自旋甚至不自旋，总之，比较智能。
自旋会占用CPU时间，单核CPU自旋就是浪费，多核CPU自旋才能发挥优势。
Java7之后不能控制是否开启自旋。

6.4偏向锁

轻量级锁在没有竞争时（就自己这个线程），每次重入仍然需要执行CAS操作。

Java 6 中引入了偏向锁来做优化：只有第一次使用 CAS 将线程 ID 设置到对象的Mark Word头，之后发现这个线程ID是自己的就表示没有竞争，不用重新CAS。以后只要不发生竞争，这个对象就归该线程所有。

例如：

偏向状态（重点）

回忆一下对象头格式

一个对象创建时：

如果开启了偏向锁（默认开启），那么对象创建后，markword值为0x05即最后3位为101，这时它的thread、epoch、age都为0
偏向锁是默认开启延迟的，不会在程序启动时立即生效，如果想避免延时，可以加VM参数-xx:BiasedLockingStartupDelay=0来禁用延迟
如果没有开启偏向锁，那么对象创建后，markword值为0x01即最后3位为001，这时它的hashcode、age都为0，第一次用到hashcode才会赋值
当调用hashcode之后，对象就会从偏向状态转换为正常状态，因为没有足够的空间来存储hashcode。轻量级锁会将hashcode存在线程栈帧的锁记录中；重量级锁会将hashcode存储在Monitor对象中；解锁的时候，还会将hashcode还原回来。
禁用偏性锁：添加VM参数：-xx:UseBiasedLocking 禁用偏向锁

撤销偏向状态

调用对象的hashcode
当有其他线程使用偏向锁对象时，会将偏向锁升级为轻量级锁
调用wait/notify，只有重量级锁才能使用此方法

批量重偏向

如果多个对象虽然被多个线程访问，但没有竞争，这时偏向了线程T1的对象仍然有机会重新偏向T2，重偏向会重置对象的ThreadID，对性能有所损耗

当撤销偏向锁阈值超过20此以后，JVM会这样觉得，我是不是偏向错了呢？于是会给这些对象加锁时重新偏向至加锁线程，而且是批量重偏向。

批量撤销

当撤销偏向锁阈值超过40次之后，JVM会这样想，自己确实偏向错了，根本就不该偏向。于是整个类的所有对象都会变为不可偏向的，新建的对象也是不可偏向的

6.5锁消除

Java 语言是解释+编译的语言，对于执行次数较多的代码块，称为热代码，Java 的即时编译器会对其进行优化，可能就会锁消除的现象。

//下面的代码就会由于锁消除而使得性能几乎一致
public void method1() {
    Object obj = new Object();
    synchronized (obj) {
        x++;
    }
}
public void method1() {
    x++;
}

可以在运行jar包时，加入参数来防止锁消除

7、wait/notify

原理之wait/notify

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uWjZnSR1-1683812514468)(C:\Users\12086\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221112220937874.png)]

Owner线程发现条件不满足，调用wait方法，既可进入WaitSet变为WATTING状态
BLOCKED和WATTING的线程都处于阻塞状态，不占用CPU时间片
BLOCKED线程会在Owner线程释放锁时唤醒
WATTING线程会在Owner线程调用notify或者notifyAll时唤醒，但唤醒不意味着立刻获得锁，仍需要进入EntryList重新竞争

API介绍

obj.wait()让进入object监视器的线程到waitSet等待
obj.notify()在object上正在waitSet等待的线程中挑一个唤醒
obj.notifyAll()在object上正在waitSet等待的线程全部唤醒

它们之间都是线程之间进行协调的手段，都属于Object对象的方法。必须获得此对象的锁，才能调用这几个方法。

final static Object obj = new Object();
public static void main(String[] args) {
 new Thread(() -> {
 synchronized (obj) {
 log.debug("执行....");
 try {
 obj.wait(); // 让线程在obj上一直等待下去
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 log.debug("其它代码....");
 }
 }).start();
 new Thread(() -> {
 synchronized (obj) {
 log.debug("执行....");
 try {
 obj.wait(); // 让线程在obj上一直等待下去
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 log.debug("其它代码....");
 }
 }).start();
 // 主线程两秒后执行
 sleep(2);
 log.debug("唤醒 obj 上其它线程");
 synchronized (obj) {
 obj.notify(); // 唤醒obj上一个线程
 // obj.notifyAll(); // 唤醒obj上所有等待线程
 }
}

wait notify的正确姿势

开始之前先看看

sleep（long n）和wait（long n）的区别：

sleep 是Thread方法，而wait是Object的方法
sleep不需要强制和synchronized配合使用，但wait需要和synchronized一起使用
sleep在睡觉的同时，不会释放对象的锁，但wait在等待的时候会释放对象锁
它们的状态都是TIMED_WATTING

真确使用姿势:

synchronized (lock) {
    //防止错误唤醒
    while(条件不成立) {
        lock.wait();
    }
    //干活
}
//另一个线程
synchronized (lock) {
    lock.notifyAll();
}

8、设计模式之保护性暂停（同步）

博客地址

9、异步模式之生产者/消费者

要点：

与前面的保护性暂停中的GuardObject不同，不需要产生结果和消费结果的线程一一对应
消费队列可以采用平衡生产和消费的线程资源
生产者仅负责产生结果数据，不关心数据该如何处理，而消费者专心处理结果数据
消息队列是有容量限制的，满时不会再加入数据，空时不会再消耗数据
JDK中各种阻塞队列，采用的就是这种模式

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fXIOB3l7-1683812514468)(C:\Users\12086\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221113105433228.png)]

import java.util.LinkedList;

/**
 * 测试自定义的消息队列
 */
public class test08 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个容量为2的消息队列
        MessageQueue messageQueue = new MessageQueue(2);
        //模拟生产者生产消息（3条）
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            int id = i;
            new Thread(() -> {
                Message message = new Message(id, id);
                messageQueue.put(message);
            }).start();
        }
        //模拟消费者消费消息
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                Message message = messageQueue.get();

            }
        }).start();
    }
}

/**
 * 模式之生产者消费者
 */
class MessageQueue {
    private LinkedList<Message> queue;
    private int capacity;

    public MessageQueue(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.queue = new LinkedList<>();
    }

    public void put(Message message) {
        synchronized (queue) {
            while (queue.size() == capacity) {
                System.out.println("消息队列已满~~");
                //wait
                try {
                    queue.wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            //将消息插入队列尾部
            queue.offerLast(message);
            System.out.println("生产者生产消息消息:" + message);
            //唤醒消费线程
            queue.notifyAll();
        }
    }

    public Message get() {
        synchronized (queue) {
            while (queue.isEmpty()) {
                System.out.println("消息队列为空~~");
                try {
                    queue.wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            //从队列取出数据
            Message message = queue.pollFirst();
            System.out.println("消费者消费消息：" + message);
            //唤醒生产队列
            queue.notifyAll();
            return message;
        }
    }
}

class Message {
    private Integer id;
    private Object val;

    public Message(Integer id, Object val) {
        this.id = id;
        this.val = val;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }


    @Override
    public String toString() {
        return "Message{" +
                "id=" + id +
                ", val=" + val +
                '}';
    }
}

10、 park 和 unpark

基本使用

import java.util.concurrent.locks.LockSupport;

public class test09 {
    public static void main(String[] args) {
        Thread T1 = new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("线程T1启动......");
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("线程T1调用park方法....");
                LockSupport.park();
                System.out.println("线程T1醒来了");
            }
        };
        T1.start();
        System.out.println("主线程启动......");
        try {
            System.out.println("主线程先休息5s");
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("主线程执行unPark方法....");
        LockSupport.unpark(T1);
    }
}

特点

与 Object 的 wait & notify 相比：

wait & notify 必须配合Object Monitor 一起使用，而 park & unpark不需要
park & unpark 是以线程为单位来【阻塞】和【唤醒】线程的，而notify只能随机唤醒一个等待线程，notifyAll是唤醒所有等待的线程，就不那么【精确】
park & unpark 可以先unpark，而 wait & notify 不能先 notify

原理

每个线程都有自己的一个Parker对象，由三部分组成_counter, _cond和_mutex打个比喻

线程就像一个旅行者，Parker就像他随身携带的背包，条件变量就好比背包中的帐篷，_counter就好比背包中的备用干粮（0为耗尽，1为充足）
调用park就是要看需不需要停下来休息
- 如果备用干粮耗尽，那么就钻进帐篷里休息
- 如果备用干粮充足，那么不需要停留，继续前进
调用unpark，就好比令干粮充足
- 如果这时线程还在帐篷，就唤醒让他继续前进
- 如果这时线程还在运行，那么下次它调用park时，仅是消耗掉备用干粮，不需要停留，继续前进
  - 因为背包空间有限，多次调用unpark仅会补充一份备用干粮

11、重新理解线程状态转换

假设有线程 Thread t

情况 1 NEW --> RUNNABLE

当调用 t.start() 方法时，由 NEW --> RUNNABLE

情况 2 RUNNABLE <–> WAITING

t 线程用 synchronized(obj) 获取了对象锁后

调用 obj.wait() 方法时，t 线程从 RUNNABLE --> WAITING

调用 obj.notify() ， obj.notifyAll() ， t.interrupt() 时

竞争锁成功，t 线程从 WAITING --> RUNNABLE

竞争锁失败，t 线程从 WAITING --> BLOCKED

情况 3 RUNNABLE <–> WAITING

当前线程调用 t.join() 方法时，当前线程从 RUNNABLE --> WAITING

注意是当前线程在t 线程对象的监视器上等待

t 线程运行结束，或调用了当前线程的 interrupt() 时，当前线程从 WAITING --> RUNNABLE

情况 4 RUNNABLE <–> WAITING

当前线程调用 LockSupport.park() 方法会让当前线程从 RUNNABLE --> WAITING

调用 LockSupport.unpark(目标线程) 或调用了线程的 interrupt() ，会让目标线程从 WAITING -->

RUNNABLE

情况 5 RUNNABLE <–> TIMED_WAITING

t 线程用 synchronized(obj) 获取了对象锁后

调用 obj.wait(long n) 方法时，t 线程从 RUNNABLE --> TIMED_WAITING

t 线程等待时间超过了 n 毫秒，或调用 obj.notify() ， obj.notifyAll() ， t.interrupt() 时

竞争锁成功，t 线程从 TIMED_WAITING --> RUNNABLE

竞争锁失败，t 线程从 TIMED_WAITING --> BLOCKED

情况 6 RUNNABLE <–> TIMED_WAITING

当前线程调用 t.join(long n) 方法时，当前线程从 RUNNABLE --> TIMED_WAITING

注意是当前线程在t 线程对象的监视器上等待

当前线程等待时间超过了 n 毫秒，或t 线程运行结束，或调用了当前线程的 interrupt() 时，当前线程从

TIMED_WAITING --> RUNNABLE

情况 7 RUNNABLE <–> TIMED_WAITING

当前线程调用 Thread.sleep(long n) ，当前线程从 RUNNABLE --> TIMED_WAITING

当前线程等待时间超过了 n 毫秒，当前线程从 TIMED_WAITING --> RUNNABLE

情况 8 RUNNABLE <–> TIMED_WAITING

当前线程调用 LockSupport.parkNanos(long nanos) 或 LockSupport.parkUntil(long millis) 时，当前线

程从 RUNNABLE --> TIMED_WAITING

调用 LockSupport.unpark(目标线程) 或调用了线程的 interrupt() ，或是等待超时，会让目标线程从

TIMED_WAITING–> RUNNABLE

情况 9 RUNNABLE <–> BLOCKED

t 线程用 synchronized(obj) 获取了对象锁时如果竞争失败，从 RUNNABLE --> BLOCKED

持 obj 锁线程的同步代码块执行完毕，会唤醒该对象上所有 BLOCKED 的线程重新竞争，如果其中 t 线程竞争

成功，从 BLOCKED --> RUNNABLE ，其它失败的线程仍然 BLOCKED

情况 10 RUNNABLE <–> TERMINATED

当前线程所有代码运行完毕，进入 TERMINATED

12、死锁(重点)

什么是死锁？

死锁是一种特定的程序状态，在实体之间，由于循环依赖导致彼此一致处于等待之中，没有任何个体可以继续前进。死锁不仅仅是在线程之间会发生，存在资源独占的进程之间同样也会存在死锁。通常来说，我们大多数是聚焦在多线程场景中的死锁，指两个或多个线程之间，由于互相持有对方需要的锁，而永久处于阻塞的状态。

一个简单的死锁场景

public class test10 {
    //手写一个死锁场景
    static final Object lock1 = new Object();
    static final Object lock2 = new Object();


    public static void main(String[] args) {
        //创建线程A，先获取锁1，然后睡眠1秒，接着获取锁2

        Thread A = new Thread(() -> {
            synchronized (lock1) {
                System.out.println("线程A获取了锁1");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("线程A尝试获取锁2中.....");
                synchronized (lock2) {

                }
            }
        });
        //创建线程B，先获取锁2，然后睡眠1秒，接着获取锁1
        Thread B = new Thread(() -> {
            synchronized (lock2) {
                System.out.println("线程B获取了锁2");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("线程B尝试获取锁1中.....");
                synchronized (lock1) {

                }
            }
        });
        //启动A，B线程
        A.start();
        B.start();
    }
}

如何定位死锁？

定位死锁最常见的方式就是利用jstack等工具获取线程栈，然后定位互相之间的依赖关系，进而找到死锁。如果是比较明显的死锁，往往jstack等就能直接定位死锁，类似JConsole甚至可以在图形化界面进行有限的死锁检测。

如果程序运行是发生了死锁，绝大多数情况下都是无法在线解决的，只能重启、修正程序本身的问题。所以代码开发阶段互相审查，或者利用工具进行预防性排查，往往也是很重要的。

使用jstack的步骤：

#在控制台先使用jps获取对应正在运行的Java程序的进程号
E:\demo\JUC\demo01>jps
17476 test10
13688 Launcher
1452 Jps
17404
#然后使用jstack并输入对应的进程号
E:\demo\JUC\demo01>jstack 17476
===================================================
"Thread-1":
        at test.test10.lambda$main$1(test10.java:43)
        - waiting to lock <0x000000076e418e40> (a java.lang.Object)
        - locked <0x000000076e418e50> (a java.lang.Object)
        at test.test10$$Lambda$2/1078694789.run(Unknown Source)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)
"Thread-0":
        at test.test10.lambda$main$0(test10.java:28)
        - waiting to lock <0x000000076e418e50> (a java.lang.Object)
        - locked <0x000000076e418e40> (a java.lang.Object)
        at test.test10$$Lambda$1/1324119927.run(Unknown Source)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)

Found 1 deadlock. #提示发现了一个死锁

避免死锁要注意加锁顺序
另外如果由于某个线程进入了死循环，导致其他线程一直等待，对于这种情况Linux可以通过top指令先定位到CPU占用高的Java程序，再利用 top -Hp 进程id 来定位是哪个线程，最后再使用jstack排查

死锁经典案例：哲学家就餐问题

有五位哲学家，围坐在圆桌旁。

他们只做两件事，思考和吃饭，思考一会吃口饭，吃完饭后接着思考。
吃饭时要用两根筷子吃，桌上共有 5 根筷子，每位哲学家左右手边各有一根筷子。
如果筷子被身边的人拿着，自己就得等待

饥饿

博客

13、活锁

什么是活锁

活锁具有两个特点：

是线程没有阻塞, 始终在运行中(所以叫活锁, 线程是活的, 运行中的 )
程序却得不到进展, 因为线程始终重复同样的无效事情

public class TestLiveLock {
    static int count = 10;
    public static void main(String[] args) {
        Thread A = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                // 期望减到 0 退出循环
                while (count > 0) {
                    //睡眠0.5秒
                    try {
                        Thread.sleep(500);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    count--;
                    System.out.println("线程A：count = " + count);
                }
            }
        });
        Thread B = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                // 期望减到 20 退出循环
                while (count < 20) {
                    //睡眠0.5秒
                    try {
                        Thread.sleep(500);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    count++;
                    System.out.println("线程B：count = " + count);
                }
            }
        });
        //启动A，B线程
        A.start();
        B.start();
    }
}

如何解决活锁？

让执行时间交错开来，可以将睡眠时间设置为随机数

14、ReentrantLock

相对于synchronized它具备如下优点：

可中断
可以设置超时时间
可以设置为公平锁
支持多个条件变量

与synchronized一样，都支持可重入

基本语法

//获得锁
reentrantLock.lock();
try {
    //临界区
} finally {
    //释放锁
    reentrantLock.unlock();
}

可重入

可重入是指同一个线程如果首次获得了这把锁，那么因为它是这把锁的拥有者，因此有权利再次获取这把锁

如果是不可重入锁，那么第二次获得锁时，自己也会被锁挡住

意思就是可以重复上锁

可打断

//使用可打断锁
lock.lockInterruptibly();

public class test11 {
    private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread A = new Thread(() -> {
            try {
                //使用可打断锁
                lock.lockInterruptibly();
            } catch (InterruptedException e) {
                System.out.println("锁被打断了！");
                e.printStackTrace();
                return;
            }
            try {
                System.out.println("获取到了锁~~");
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "A");
        //主线程先加锁
        lock.lock();
        //启动线程
        A.start();
        //2秒之后，主线程打断线程A，不要再让它等下去了
        Thread.sleep(2000);
        System.out.println("主线程打断......");
        A.interrupt();
    }
}

可超时

//不设置超时时间，返回值为boolean
lock.tryLock();
//设置超时时间
lock.trylock(1000);

public class test12 {
    private static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread A = new Thread(() -> {
            try {
                if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("线程A获取到了锁！");
                    try {
                        System.out.println("线程A释放了锁！");
                    } finally {
                        lock.unlock();
                    }
                } else {
                    System.out.println("线程A没有获得到锁！");
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "A");
        //主线程先加锁，线程A将无法获取到锁
        lock.lock();
        A.start();
        Thread.sleep(500);
        lock.unlock();
    }
}

使用 tryLock 解决哲学家就餐问题

class Chopstick extends ReentrantLock {
    String name;

    public Chopstick(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "筷子{" + name + '}';
    }
}

class Philosopher extends Thread {
    Chopstick left;
    Chopstick right;

    public Philosopher(String name, Chopstick left, Chopstick right) {
        super(name);
        this.left = left;
        this.right = right;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            // 尝试获得左手筷子
            if (left.tryLock()) {
                try {
                    // 尝试获得右手筷子
                    if (right.tryLock()) {
                        try {
                            this.eat();
                        } finally {
                            right.unlock();
                        }
                    }
                } finally {
                    //点睛之笔：如果获得不到右筷子，则放弃左筷子
                    left.unlock();
                }
            }
        }
    }

    private void eat() {
        System.out.println("eating");
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

公平锁

ReentrantLock默认是不公平锁，也就是在阻塞队列里面，不会按照进入的先后顺序，来分配释放后的锁。

//初始化为公平锁
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);

详细实现，可以看源码

公平锁使用较少，非常影响性能

条件变量

synchronized中也有条件变量，就是我们讲原理时那个waitSet休息室，当条件不满足时进入waitSet等待ReentrantLock的条件变量比synchronized强大之处在于，它是支持多个条件变量的，这就好比

synchronized是那些不满足条件的线程都在一间休息室等消息
而ReentrantLock支持多间休息室，有专门等烟的休息室、专门等早餐的休息室、唤醒时也是按休息室来唤醒

使用流程

await前需要获取锁
await执行后，会释放锁，进入conditionObject等待
await的线程被唤醒（或打断、或超时）取重新竞争lock锁
竞争lock锁成功后，从await后继续执行

Condition condition = lock.newCondition();
condition.await();
condition.signal();
condition.signalAll();

15、练习：轮次输出

输出abcabcabcabcabc

public class test14 {
    public static void main(String[] args) {
        WaitNotify waitNotify = new WaitNotify(1, 5);

        new Thread(() -> {
            waitNotify.print("a", 1, 2);
        }).start();

        new Thread(() -> {
            waitNotify.print("b", 2, 3);
        }).start();

        new Thread(() -> {
            waitNotify.print("c", 3, 1);
        }).start();
    }

}

class WaitNotify {
    private int flag;
    private int loop;

    public WaitNotify(int flag, int loop) {
        this.flag = flag;
        this.loop = loop;
    }


    public void print(String message, int curFlag, int nextFlag) {
        for (int i = 0; i < loop; i++) {
            synchronized (this) {
                //防止虚假唤醒
                while (flag != curFlag) {
                    try {
                        this.wait();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                System.out.print(message);
                this.notifyAll();
                flag = nextFlag;
            }
        }
    }
}

本章小结

本章我们需要掌握的重点是：

分析多线程访问共享资源时，哪些代码片段属于临界区
使用synchronized互斥解决临界区的线程安全问题
- 掌握synchronized锁对象语法
- 掌握synchronized加载成员方法和静态方法语法
- 掌握wait/notify同步方法
使用lock互斥解决临界区的线程安全问题
- 掌握lock的使用细节：可打断、锁超时、公平锁、条件变量
学会分析变量的线程安全性、掌握常见线程安全类的使用
了解线程活跃性的问题：死锁、活锁、饥饿

应用方面

互斥：使用synchronized或Lock达到共享资源互斥效果
同步：使用wait/notify或Lock的条件变量来达到线程间通信效果

原理方面

monitor、synchronized、wait/notify 原理
synchronized 进阶原理
park & unpark 原理

模式方面

异步模式之保护性暂停
异步模式之生产者消费者
同步模式之顺序控制

第四章、共享模型之内存

本章内容

上一章讲解的Monitor主要关注的是访问共享变量时，保证临界区代码的原子性

这一章我们进一步深入学习共享变量在多线程之间的【可见性】问题和多条指令执行时的【有序性】问题

1、Java 内存模型

JMM 即 Java Memory Model，它定义了主存、工作内存抽象概念，底层对应着CPU寄存器、缓存、硬件内存、CPU指令优化等。

JMM 主要体现在一下几个方面：

原子性：保证指令不会受到线程上下文切换的影响
可见性：保证指令不会受CPU缓存的影响
有序性：保证指令不会受CPU指令并行优化的影响

2、可见性

2.1 退不出的循环

先来看一个现象，main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见，导致了 t 线程无法停止：

static boolean run = true;

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread t = new Thread(() -> {
        while (run) {
            // ....
        }
    });
    t.start();
    Thread.sleep(1000);
    run = false; // 线程t不会如预想的停下来
}

为什么呢？分析一下：

初始状态， t 线程刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。

因为 t 线程要频繁从主内存中读取 run 的值，JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中，

减少对主存中 run 的访问，提高效率

1 秒之后，main 线程修改了 run 的值，并同步至主存，而 t 是从自己工作内存中的高速缓存中读取这个变量

的值，结果永远是旧值

2.2 解决方案

易变关键字 volatile

它可以用来修饰成员变量和静态成员变量（不能修饰局部变量），他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。

只能保证读取最新数据（保证可见性），但不能保证原子性

在变量run前面加上 volatile（易变的）

//volatile 易变的
volatile static boolean run = true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread t = new Thread(() -> {
        while (run) {
            // ....
        }
    });
    t.start();

    Thread.sleep(1000);
    run = false; // 线程t不会如预想的停下来
}

也可以使用synchronized，但加的是重量级锁，volatile更加轻量

2.3 可见性vs原子性

前面例子体现的实际就是可见性，它保证的是在多个线程之间，一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可

见，不能保证原子性，仅用在一个写线程，多个读线程的情况：

上例从字节码理解是这样的：

getstatic run // 线程 t 获取 run true 
getstatic run // 线程 t 获取 run true 
getstatic run // 线程 t 获取 run true 
getstatic run // 线程 t 获取 run true 
putstatic run // 线程 main 修改 run 为 false， 仅此一次
getstatic run // 线程 t 获取 run false

比较一下之前我们将线程安全时举的例子：两个线程一个 i++ 一个 i-- ，只能保证看到最新值，不能解决指令交错

// 假设i的初始值为0 
getstatic i // 线程2-获取静态变量i的值 线程内i=0 
getstatic i // 线程1-获取静态变量i的值 线程内i=0 
iconst_1 	// 线程1-准备常量1 
iadd 		// 线程1-自增 线程内i=1 
putstatic i // 线程1-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=1 
iconst_1 	// 线程2-准备常量1 
isub 		// 线程2-自减 线程内i=-1 
putstatic i // 线程2-将修改后的值存入静态变量i 静态变量i=-1

注意： synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性，也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是synchronized 是属于重量级操作，性能相对更低

如果在前面示例的死循环中加入 System.out.println() 会发现即使不加 volatile 修饰符，线程 t 也能正确看到对 run 变量的修改了，想一想为什么？

3、有序性

JVM 会在不影响正确性的前提下，可以调整语句的执行顺序，思考下面一段代码

static int i;
static int j;
// 在某个线程内执行如下赋值操作
i = ...; 
j = ...;

可以看到，至于是先执行 i 还是先执行 j ，对最终的结果不会产生影响。所以，上面代码真正执行时，既可以是

i = ...; 
j = ...;

也可以是

j = ...;
i = ...;

这种特性称之为『指令重排』，多线程下『指令重排』会影响正确性。为什么要有重排指令这项优化呢？从 CPU执行指令的原理来理解一下吧

3.1 原理之指令级并行

指令重排序优化

事实上，现代处理器会设计为一个时钟周期完成一条执行时间最长的CPU指令。为什么这么做呢？可以想到指令还可以再划分为一个个更小的阶段，例如：每条指令都可以分为： 取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回 这5个阶段

在不改变程序结果的情况下，这些指令的各个阶段可以通过重排序和组合来实现指令级并行，这一技术在80年代中叶到90年代中叶占据了计算架构的重要地位。

提示：

分阶段，分工是提升效率的关键！

指令重排的前提是：不影响指令运行的结果

支持流水线的处理器

现代 CPU 支持多级指令流水线，例如支持同时执行取指令 - 指令译码 - 执行指令 - 内存访问 - 数据写回的处理器，就可以称之为五级指令流水线。这时 CPU 可以在一个时钟周期内，同时运行五条指令的不同阶段（相当于一条执行时间最长的复杂指令），IPC = 1，本质上，流水线技术并不能缩短单条指令的执行时间，但它变相地提高了指令地吞吐率。

诡异的结果

int num = 0;
boolean ready = false;
// 线程1 执行此方法
public void actor1(I_Result r) {
    if(ready) {
        r.r1 = num + num;
    } else {
        r.r1 = 1;
    }
}
// 线程2 执行此方法
public void actor2(I_Result r) { 
    num = 2;
    ready = true; 
}

I_Result 是一个对象，有一个属性 r1 用来保存结果，问，可能的结果有几种？

有同学这么分析

情况1：线程1 先执行，这时 ready = false，所以进入 else 分支结果为 1

情况2：线程2 先执行 num = 2，但没来得及执行 ready = true，线程1 执行，还是进入 else 分支，结果为1

情况3：线程2 执行到 ready = true，线程1 执行，这回进入 if 分支，结果为 4（因为 num 已经执行过了）

但我告诉你，结果还有可能是 0 ，信不信吧！

这种情况下是：线程2 执行 ready = true，切换到线程1，进入 if 分支，相加为 0，再切回线程2 执行 num = 2

相信很多人已经晕了

这种现象叫做指令重排，是 JIT 编译器在运行时的一些优化，这个现象需要通过大量测试才能复现：借助 java 并

发压测工具 jcstress https://wiki.openjdk.java.net/display/CodeTools/jcstress

在 ready 前面加上volatile就可以避免这种情况：

volatile boolean ready = false;

3.2 volatile 原理(重点)

volatile的底层原理实现原理是内存屏障，Memory Barrier （Memory Fence）

对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障
对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障

如何保证可见性？

写屏障保证在该屏障之前的，对共享内存的改动，都同步到主存中

public void actor2(I_Result r) {
    num = 2;
    ready = true; // ready 是 volatile 赋值带写屏障
    // 写屏障
}

而读屏障保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据

public void actor1(I_Result r) {
    // 读屏障
    // ready 是 volatile 读取值带读屏障
    if(ready) {
        r.r1 = num + num;
    } else {
        r.r1 = 1;
    }
}

如何保证有序性

写屏障会保证指令重排序，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后

public void actor2(I_Result r) {
    num = 2;
    ready = true; //ready 是 volatile 赋值带写屏障
    // 写屏障
}

读屏障会确保指令重排序，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前
还是那句话，volatile不能解决指令交错：
- 写屏障仅仅保证之后的读能读到最新的结果，但不能保证读跑到它前面去
- 而有序性的保证也只是保证了本线程内相关代码不会重排序

double-checked locking 问题

以著名的double-checked locking 单例模式为例：

public final class Singleton {
    private Singleton() { }
    private static Singleton INSTANCE = null;
    public static Singleton getInstance() { 
        if(INSTANCE == null) { // t2
            // 首次访问会同步，而之后的使用没有 synchronized
            synchronized(Singleton.class) {
                if (INSTANCE == null) { // t1
                    INSTANCE = new Singleton();
                } 
            }
        }
        return INSTANCE;
    }
}

以上实现的特点是：

懒惰实例化
首次使用getInstance（）才会使用synchronized加锁，后续使用时无需加锁
有隐含的，但很关键的一点：第一个 if 使用了 INSTANCE变量，是在同步代码块之外

这时有问题的版本

修正之后的版本 : 对 INSTANCE 使用 volatile 修饰即可，可以禁用指令重排，但要注意在 JDK 5 以上的版本的 volatile 才会真正有效

public final class Singleton {
    private Singleton() { }
    private static volatile Singleton INSTANCE = null;
    public static Singleton getInstance() {
        // 实例没创建，才会进入内部的 synchronized代码块
        if (INSTANCE == null) { 
            synchronized (Singleton.class) { // t2
                // 也许有其它线程已经创建实例，所以再判断一次
                if (INSTANCE == null) { // t1
                    INSTANCE = new Singleton();
                }
            }
        }
        return INSTANCE;
    }
}

懒汉式实现单例模式（另一种较好的方式）：

public final class Singleton {
    private Singleton() { }
    //懒汉式
    //当调用getInstance方法时，才会加载LazyHolder这个内部类
    private static class LazyHolder {
        static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
    }
    //加载类的同时会加载静态变量，JVM会保证线程安全
    public static Singleton getInstance() {
        return LazyHolder.INSTANCE;
    }
}

本章小结

本章重点讲解了JMM中的

可见性：由 JVM 缓存优化引起
有序性：由 JVM 指令重排序优化引起
happens-before 规则

原理方面

CPU 指令并行
volatile

模式方面

两阶段终止模式的 volatile 改进
同步模式之 balking （犹豫）

第五章、共享模型之无锁

本章内容

CAS 与 volatile
原子整数
原子引用
原子累加器
Unsafe

1、CAS 和 volatile

前面看到的 AtomicInteger 的解决方法，内部并没有用锁来保护共享变量的线程安全。那么它是如何实现的呢？

public void withdraw(Integer amount) {
    while (true) {
        // 需要不断尝试，直到成功为止
        while (true) {
            // 比如拿到了旧值 1000
            int prev = balance.get();
            // 在这个基础上 1000-10 = 990
            int next = prev - amount;
            /*
                compareAndSet 正是做这个检查，在 set 前，先比较 prev 与当前值
                - 不一致了，next 作废，返回 false 表示失败
                比如，别的线程已经做了减法，当前值已经被减成了 990
                那么本线程的这次 990 就作废了，进入 while 下次循环重试
                - 一致，以 next 设置为新值，返回 true 表示成功
                */
            if (balance.compareAndSet(prev, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

其中的关键是 compareAndSet，它的简称就是 CAS （也有 Compare And Swap 的说法），它必须是原子操作。

注意

其实 CAS 的底层是 lock cmpxchg 指令（X86 架构），在单核 CPU 和多核 CPU 下都能够保证【比较-交

换】的原子性。

在多核状态下，某个核执行到带 lock 的指令时，CPU 会让总线锁住，当这个核把此指令执行完毕，再

开启总线。这个过程中不会被线程的调度机制所打断，保证了多个线程对内存操作的准确性，是原子

的。

volatile

获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要使用 volatile 修饰。

它可以用来修饰成员变量和静态变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。即一个线程对 volatile 变量的修改，对另一个线程可见。

注意：

volatile 仅仅保证了共享变量的可见性，让其他线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性）

CAS必须借助 volatile 才能读取到共享变量的最新值来实现【比较并交换】的效果

为什么无锁效率高？

无锁的情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。打个比喻：
线程就好像在高速跑道上的赛车，高速运行时，速度超快，一旦发生上下文切换，就好比赛车要减速、熄火，等被唤醒又得重新打火、启动、加锁… 恢复到高速运行，代价比较大
但无锁情况下，因为线程要保持运行，需要额外CPU的支持，CPU在这里就好比高速跑道，没有额外的跑道，线程想高速运行也无从谈起，虽然不会进入阻塞，但由于没有分到时间片，仍然会进入可运行状态，还是会导致上下文切换

CAS的特点

结合 CAS 和 volatile可以实现无锁开发，适用于线程少、多核 CPU 的场景下。

CAS 是基于乐观锁的思想：最乐观的估计，不拍别的线程来修改共享变量，就算改了也没有关系，我吃亏点再重试呗
synchronized 是基于悲观锁的思想：最悲观的估计，得防着其他线程来修改共享变量，我上了锁你们都别想改，我改完了解开锁，你们才有机会
CAS 体现的是无锁开发、无阻塞开发（没有上下文切换），请仔细体会这两句话的意思
- 因为没有使用synchronized，所以线程不会陷入阻塞，这是效率提升的因素之一
- 但如果竞争激烈，可以想到重试必然频繁发生，反而效率会受影响

2、原子整数

JUC 并发包提供了：

AtomicBoolean
AtomicInteger
AtomicLong

以AtomicInteger为例：

AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
// 获取并自增（i = 0, 结果 i = 1, 返回 0），类似于 i++
System.out.println(i.getAndIncrement());
// 自增并获取（i = 1, 结果 i = 2, 返回 2），类似于 ++i
System.out.println(i.incrementAndGet());
// 自减并获取（i = 2, 结果 i = 1, 返回 1），类似于 --i
System.out.println(i.decrementAndGet());
// 获取并自减（i = 1, 结果 i = 0, 返回 1），类似于 i--
System.out.println(i.getAndDecrement());
// 获取并加值（i = 0, 结果 i = 5, 返回 0）
System.out.println(i.getAndAdd(5));
// 加值并获取（i = 5, 结果 i = 0, 返回 0）
System.out.println(i.addAndGet(-5));
// 获取并更新（i = 0, p 为 i 的当前值, 结果 i = -2, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.getAndUpdate(p -> p - 2));
// 更新并获取（i = -2, p 为 i 的当前值, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.updateAndGet(p -> p + 2));
// 获取并计算（i = 0, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 10, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
// getAndUpdate 如果在 lambda 中引用了外部的局部变量，要保证该局部变量是 final 的
// getAndAccumulate 可以通过 参数1 来引用外部的局部变量，但因为其不在 lambda 中因此不必是 final
System.out.println(i.getAndAccumulate(10, (p, x) -> p + x));
// 计算并获取（i = 10, p 为 i 的当前值, x 为参数1, 结果 i = 0, 返回 0）
// 其中函数中的操作能保证原子，但函数需要无副作用
System.out.println(i.accumulateAndGet(-10, (p, x) -> p + x));

具体API调用可参考帮助文档链接

3、原子引用

为什么需要原子引用类型？

AtomicReference
AtomicMarkableReference
AtomicStampedReference

有如下方法：

DecimalAccount接口：模拟取钱操作

public interface DecimalAccount {
    // 获取余额
    BigDecimal getBalance();
    // 取款
    void withdraw(BigDecimal amount);
    /**
 * 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
 * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
 */
    static void demo(DecimalAccount account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(BigDecimal.TEN);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        System.out.println(account.getBalance());
    }
}

使用synchronized锁来实现

class DecimalAccountSafeLock implements DecimalAccount {
    private final Object lock = new Object();
    BigDecimal balance;
    public DecimalAccountSafeLock(BigDecimal balance) {
        this.balance = balance;
    }
    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance;
    }
    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        synchronized (lock) {
            BigDecimal balance = this.getBalance();
            this.balance = balance.subtract(amount);
        }
    }
}

使用AtomicReference实现：

public class test15 {
    public static void main(String[] args) {
        DecimalAccount account = new DecimalAccountImpl(new AtomicReference<>(new BigDecimal("10000")));
        DecimalAccount.demo(account);
    }
}
class DecimalAccountImpl implements DecimalAccount {
    private AtomicReference<BigDecimal> balance;

    public DecimalAccountImpl(AtomicReference<BigDecimal> balance) {
        this.balance = balance;
    }

    @Override
    public BigDecimal getBalance() {
        return balance.get();
    }

    @Override
    public void withdraw(BigDecimal amount) {
        while (true) {
            //获取修改之前的值
            BigDecimal pre = balance.get();
            //计算修改之后的值
            BigDecimal next = pre.subtract(amount);
            if (balance.compareAndSet(pre, next)) {
                break;
            }
        }
    }
}

interface DecimalAccount {
    // 获取余额
    BigDecimal getBalance();
    // 取款
    void withdraw(BigDecimal amount);
    /**
     * 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作
     * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0
     */
     static void demo(DecimalAccount account) {
        List<Thread> ts = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            ts.add(new Thread(() -> {
                account.withdraw(BigDecimal.TEN);
            }));
        }
        ts.forEach(Thread::start);
        ts.forEach(t -> {
            try {
                t.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        System.out.println("最终的余额：" + account.getBalance());
    }
}

ABA问题及解决

案例引入：

static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    log.debug("main start...");
    // 获取值 A
    // 这个共享变量被它线程修改过？
    String prev = ref.get();
    other();
    sleep(1);
    // 尝试改为 C
    log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C"));
}
private static void other() {
    new Thread(() -> {
        log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
    }, "t1").start();
    sleep(0.5); 
    new Thread(() -> {
        log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
    }, "t2").start();
}

主线程仅能判断出共享变量的值与最初值 A 是否相同，不能感知到这种从 A 改为 B 又改回 A 的情况，如果主线程

希望：只要有其它线程【动过了】共享变量，那么自己的 CAS 就算失败，这时，仅比较值是不够的，需要再加一个版本号

使用AtomicStampedReference

static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>("A", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    log.debug("main start...");
    // 获取值 A
    String prev = ref.getReference();
    // 获取版本号
    int stamp = ref.getStamp();
    log.debug("版本 {}", stamp);
    // 如果中间有其它线程干扰，发生了 ABA 现象
    other();
    sleep(1);
    // 尝试改为 C
    log.debug("change A->C {}", ref.compareAndSet(prev, "C", stamp, stamp + 1));
}
private static void other() {
    new Thread(() -> {
        log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", 
                                                      ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
        log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
    }, "t1").start();
    sleep(0.5);
    new Thread(() -> {
        log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", 
                                                      ref.getStamp(), ref.getStamp() + 1));
        log.debug("更新版本为 {}", ref.getStamp());
    }, "t2").start();
}

AtomicMarkableReference

AtomicStampedReference的阉割版，没有使用int类型的版本戳，而是使用bool类型来表示是否被访问过

4、原子数组

AtomicIntegerArray
AtomicLongArray
AtomicReferenceArray

有如下方法

/**
 参数1，提供数组、可以是线程不安全数组或线程安全数组
 参数2，获取数组长度的方法
 参数3，自增方法，回传 array, index
 参数4，打印数组的方法
*/
// supplier 提供者 无中生有 ()->结果
// function 函数 一个参数一个结果 (参数)->结果 , BiFunction (参数1,参数2)->结果
// consumer 消费者 一个参数没结果 (参数)->void, BiConsumer (参数1,参数2)->
private static <T> void demo(
    Supplier<T> arraySupplier,
    Function<T, Integer> lengthFun,
    BiConsumer<T, Integer> putConsumer,
    Consumer<T> printConsumer ) {
    List<Thread> ts = new ArrayList<>();
    T array = arraySupplier.get();
    int length = lengthFun.apply(array);
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        // 每个线程对数组作 10000 次操作
        ts.add(new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                putConsumer.accept(array, j%length);
            }
        }));
    }
    ts.forEach(t -> t.start()); // 启动所有线程
    ts.forEach(t -> {
        try {
            t.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }); // 等所有线程结束
    printConsumer.accept(array);
}

不安全的数组

demo(
    ()->new int[10],
    (array)->array.length,
    (array, index) -> array[index]++,
    array-> System.out.println(Arrays.toString(array))
);

结果：

[9870, 9862, 9774, 9697, 9683, 9678, 9679, 9668, 9680, 9698]

安全的数组

demo(
    ()-> new AtomicIntegerArray(10),
    (array) -> array.length(),
    (array, index) -> array.getAndIncrement(index),
    array -> System.out.println(array)
);

结果：

[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]

5、字段更新器

AtomicReferenceFieldUpdater // 域字段
AtomicIntegerFieldUpdater
AtomicLongFieldUpdater

利用字段更新器，可以针对对象的某个域（Field）进行原子操作，只能配合 volatile 修饰的字段使用，否则会出现异常:

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Must be volatile type

public class test16 {
    public static void main(String[] args) {
        Student student = new Student(null);

        AtomicReferenceFieldUpdater<Student, String> fieldUpdater =
            AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, String.class, "name");
        boolean flag = fieldUpdater.compareAndSet(student, null, "张三");
        System.out.println(flag);
    }
}

class Student {
    public volatile String name;

    public Student(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Student{" +
            "name='" + name + '\'' +
            '}';
    }
}

6、原子累加器

累加器性能比较

private static <T> void demo(Supplier<T> adderSupplier, Consumer<T> action) {
    T adder = adderSupplier.get();
    long start = System.nanoTime();
    List<Thread> ts = new ArrayList<>();
    // 4 个线程，每人累加 50 万
    for (int i = 0; i < 40; i++) {
        ts.add(new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j < 500000; j++) {
                action.accept(adder);
            }
        }));
    }
    ts.forEach(t -> t.start());
    ts.forEach(t -> {
        try {
            t.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace(); }
    });
    long end = System.nanoTime();
    System.out.println(adder + " cost:" + (end - start)/1000_000);
}

比较 AtomicLong 与 LongAdder

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    demo(() -> new LongAdder(), adder -> adder.increment());
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    demo(() -> new AtomicLong(), adder -> adder.getAndIncrement());
}

输出

1000000 cost:43 
1000000 cost:9 
1000000 cost:7 
1000000 cost:7 
1000000 cost:7 
1000000 cost:31 
1000000 cost:27 
1000000 cost:28 
1000000 cost:24 
1000000 cost:22

性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Therad-0 累加 Cell[0]，而 Thread-1 累加

Cell[1]… 最后将结果汇总。这样它们在累加时操作的不同的 Cell 变量，因此减少了 CAS 重试失败，从而提高性

能。

源码之 LongAdder

略（详细请看视频06.020~06…27）

7、Unsafe

概述

Unsafe 对象提供了非常底层的，操作内存、线程的方法，Unsafe 对象不能直接调用，只能通过反射获得

public class UnsafeAccessor {
    static Unsafe unsafe;
    static {
        try {
            //通过反射获取unsafe对象
            Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            theUnsafe.setAccessible(true);
             unsafe = (Unsafe) theUnsafe.get(null);
        } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    static Unsafe get() {
        return unsafe;
    }
}

自定义AtomicInteger

// 其实就是仿照AtomicInteger写的，实现细节一致
class MyAtomicInteger {
    private volatile int value;
    private static final Unsafe unsafe;
    private static final long valueOffset;

    static {
        unsafe = UnsafeAccessor.get();

        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public MyAtomicInteger() {
        this(0);
    }

    public MyAtomicInteger(int value) {
        this.value = value;
    }

    public int get() {
        return this.value;
    }

    public boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

}

本章小结

CAS 与 volatile
API
- 原子数组
- 原子引用
- 原子数组
- 字段更新器
- 原子累加器
Unsafe
原理方面
- LongAdder 源码
- 伪共享

第六章、共享模型之不可变

本章内容

不可变类的使用
不可变类设计
无状态类设计

1、日期转换问题

问题提出

下面的代码在运行时，由于 SimpleDateFormat 不是线程安全的

public static void main(String[] args) {
    SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread(() -> {
            try {
                Date date = dateFormat.parse("1951-04-21");
            } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).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

思路-不可变

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：

public static void main(String[] args) {
    DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread(() -> {
            try {
                TemporalAccessor parse = dtf.parse("1951-04-21");
                System.out.println(parse);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }
}

可以看 DateTimeFormatter 的文档：

@implSpec
This class is immutable and thread-safe.

不可变对象，实际是另一种避免竞争的方式。

2、不可变设计

另一个大家更为熟悉的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

    // ...
}

final 的使用

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，不能覆盖
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了不可变性

保护性拷贝

但有人会说，使用字符串时，也有一些跟修改相关的方法啊，比如substring等，那么下面就看一看这些方法时如何实现的，就以substring为例：

public String substring(int beginIndex, int endIndex) {
    if (beginIndex < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
    }
    if (endIndex > value.length) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex);
    }
    int subLen = endIndex - beginIndex;
    if (subLen < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(subLen);
    }
    //-----------------------------------------------------------
    return ((beginIndex == 0) && (endIndex == value.length)) ? this //重点
        : new String(value, beginIndex, subLen);
}

发现其内部是调用 String 的构造方法创建了一个新字符串，再进入这个构造看看，是否对 final char[] value 做出了修改：

public String(char value[], int offset, int count) {
    if (offset < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(offset);
    }
    if (count <= 0) {
        if (count < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(count);
        }
        if (offset <= value.length) {
            this.value = "".value;
            return;
        }
    }
    if (offset > value.length - count) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(offset + count);
    }
    //--------------------------------------------------------
    this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset+count); //重点
}

结果发现也没有，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）】

3、享元模式

3.1 简介

定义英文名称：Flyweight pattern. 当需要重用数量有限的同一类对象时

wikipedia： A flflyweight is an object that minimizes memory usage by sharing as much data as

possible with other similar objects

出自 “Gang of Four” design patterns

归类 Structual patterns

3.2 体现

包装类

在 JDK 中Boolean、Byte、Short、Integer、Long、Character等包装类提供了 valueOf 方法，例如 Long 的 valueOf

会缓存 -128~127 之间的Long对象，在这个范围之间会重用对象，大于这个范围，才会新建 Long 对象：

public static Long valueOf(long l) {
    final int offset = 128;
    if (l >= -128 && l <= 127) { // will cache
        return LongCache.cache[(int)l + offset];
    }
    return new Long(l);
}

注意：

Byte, Short, Long 缓存的范围都是 -128~127

Character 缓存的范围是 0~127

Integer的默认范围是 -128~127

最小值不能变

但最大值可以通过调整虚拟机参数 `

-Djava.lang.Integer.IntegerCache.high` 来改变

Boolean 缓存了 TRUE 和 FALSE

String、BigDecimal、BigInteger都是线程安全的类（不可变）

以BigDecimal为例，它的加减操作并不是在原有值的基础上做修改，而是创建了新的BigDecimal对象，而且单个操作是线程安全的（原子操作），但是多个操作联合起来就不是原子的了

3.3 DIY 一个数据库连接池

例如：一个线上商城应用，QPS 达到数千，如果每次都重新创建和关闭数据库连接，性能会受到极大影响。这时预先创建好一批连接，放入连接池。一次请求到达后，从连接池获取连接，使用完毕后再还回连接池，这样既节约了连接的创建和关闭时间，也实现了连接的重用，不至于让庞大的连接数压垮数据库。

class Pool {
    //连接池大小
    private final int poolSize;
    //连接数组
    private Connection[] connections;
    //连接池状态数组，0表示为被使用，1表示使用
    private AtomicIntegerArray states;

    public Pool(int poolSize) {
        this.poolSize = poolSize;
        this.connections = new Connection[poolSize];
        this.states = new AtomicIntegerArray(new int[poolSize]);
    }

    public Connection getConnection() {
        while (true) {
            for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
                //判断当前连接是否可用
                if (states.get(i) == 0) {
                    //如果可用，尝试修改状态
                    if (states.compareAndSet(i, 0, 1)) {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"获得了连接：" + i);
                        return connections[i];
                    }
                }
            }
            //如果没有连接可用，当前线程先进入Pool的休息室，防止CPU空转
            synchronized (this) {
                try {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": wait...");
                    this.wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    //释放连接
    public void free(Connection conn) {
        //判断当前连接是否为连接池中的连接
        for (int i = 0; i < connections.length; i++) {
            if (conn == connections[i]) {
                //此处不需要CAS，因为只会有一个线程持有该连接，不存在线程安全问题
                states.set(i, 0);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "释放了线程" + i);
                synchronized (this) {
                    //唤醒正在休息的线程，通知有空闲的连接了
                    this.notifyAll();
                }
                break;
            }
        }
    }
}

测试

class test {
    public static void main(String[] args) {
        Pool pool = new Pool(2);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(() -> {
                Connection conn = pool.getConnection();
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                pool.free(conn);
            }).start();
        }
    }
}

以上没有考虑：

连接的动态增长与收缩
连接保活（可用性检测）
等待超时处理
分布式 hash

对于关系型数据库，有比较成熟的连接池实现，例如c3p0，druid等，对于更通用的对象池，可以考虑apache commons pool，例如 redis 连接池可以参考 jedis 中关于连接池的实现

4、final 原理

设置 final 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;
}

字节码

0: aload_0
1: invokespecial #1 // Method java/lang/Object."":()V
4: aload_0
5: bipush 20
7: putfield #2 // Field a:I
 <-- 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

通过反编译字节码

public class A {
    //另一个类在加载静态变量num1时，会在栈内存内存中复制一份（效率更高）
    public static final int num1 = 10;
    //不使用final修饰，则需要每次都从类中重新读取
    public static int num1 = 10;
}

5、无状态

在Web 阶段学习时，设计Servlet 时为了保证其他线程安全，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】

本章小结

不可变类使用
不可变类设计
原理方面
- final
模式方面
- 享元

第七章、共享模型之工具-线程池

1、自定义线程池

略

2、JDK 自带的线程池：ThreadPoolExecutor

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

状态名	高3位	接受新任务	处理阻塞队列任务	说明
RUNNING	111	Y	Y
SHUTDOWN	000	N	Y	不会接受新任务，但会处理阻塞队列剩余任务
STOP	001	N	N	会中断正在执行的任务，并抛弃阻塞队列任务
TIDYIING	010	-	-	任务全部执行完毕，活动线程为0即将进入终结
TERMINATED	011	-	-	终结状态

从数字上比较，TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中，目的是将线程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

// 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
// rs: running state wc: worker count 
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

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
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-可以为创建线程时起个好名字
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，新加的任务就会被加入workQueue队列排队，直到有空闲线程
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，其他著名框架也提供了实现
- 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
当高峰过去，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

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

2.3 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

2.4 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 Interger.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是60s，意味着
- 全部是救急线程（60s 后回收）
- 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）

SynchronousQueue<Integer> integers = new SynchronousQueue<>();
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("putting {} ", 1);
        integers.put(1);
        log.debug("{} putted...", 1);
        log.debug("putting...{} ", 2);
        integers.put(2);
        log.debug("{} putted...", 2);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t1").start();
sleep(1);
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 1);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t2").start();
sleep(1);
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 2);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t3").start();

输出

11:48:15.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t2] - taking 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - 1 putted... 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting...2 
11:48:17.502 c.TestSynchronousQueue [t3] - taking 2 
11:48:17.503 c.TestSynchronousQueue [t1] - 2 putted...

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

2.5 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释放。

区别：

自己创建一个但线程串行执行任务，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，保证线程池的正常工作
Excutors.newSingleThreadExecutor () 线程个数始终为1，不能修改
- FinalizableDelegateExecutorService 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
Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为1，以后还可以修改
- 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象，可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

2.6 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;

2.7 关闭线程池

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
*/
void shutdown();

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
*/
List<Runnable> shutdownNow();

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;
}

其它方法

// 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;

3、异步模式之工作线程

3.1 定义

让有限的工作线程（Worker Thread）来轮流异步处理无限多的任务。也可以将其归类为分工模式，它的典型实现

就是线程池，也体现了经典设计模式中的享元模式。

例如，海底捞的服务员（线程），轮流处理每位客人的点餐（任务），如果为每位客人都配一名专属的服务员，那

么成本就太高了（对比另一种多线程设计模式：Thread-Per-Message）

注意，不同任务类型应该使用不同的线程池，这样能够避免饥饿，并能提升效率

例如，如果一个餐馆的工人既要招呼客人（任务类型A），又要到后厨做菜（任务类型B）显然效率不咋地，分成

服务员（线程池A）与厨师（线程池B）更为合理，当然你能想到更细致的分工

3.2 饥饿

固定大小线程池会有饥饿现象

两个工人是同一个线程池中的两个线程
他们要做的事情是：为客人点餐和到后厨做菜，这是两个阶段的工作
- 客人点餐：必须先点完餐，等菜做好，上菜，在此期间处理点餐的工人必须等待
- 后厨做菜：没啥说的，做就是了
比如工人A 处理了点餐任务，接下来它要等着工人B 把菜做好，然后上菜，他俩也配合的蛮好
但现在同时来了两个客人，这个时候工人A 和工人B 都去处理点餐了，这时没人做饭了，饥饿

public class TestDeadLock {
    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();
    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        /*executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace();
                                                                  }
        });
        */
    }
}

输出

17:21:27.883 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐...
17:21:27.891 c.TestDeadLock [pool-1-thread-2] - 做菜
17:21:27.891 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 烤鸡翅

当注释取消后，可能的输出

17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-2] - 处理点餐... 
17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐...

解决方法可以增加线程池的大小，不过不是根本解决方案，还是前面提到的，不同的任务类型，采用不同的线程

池，例如：

public class TestDeadLock {
    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();
    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService waiterPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        ExecutorService cookPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try { log.debug("上菜: {}", f.get());
                } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    }
}

输出

17:25:14.626 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐... 
17:25:14.630 c.TestDeadLock [pool-2-thread-1] - 做菜
17:25:14.631 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 地三鲜
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐... 
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-2-thread-1] - 做菜
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 辣子鸡丁

3.3 创建多少个线程合适？

过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿
多大会导致更多的程序上下文切换，占用更多内存

3.3.1 CPU 密集型运算

通常采用 CPU 核数 + 1 能够实现最优的 CPU 利用率，+1 是保证当线程由于页缺失故障（操作系统）或其他原因导致暂停时，额外的这个线程就能顶上去，保证 CPU 时钟周期不被浪费

3.3.2 I/O 密集型运算

CPU 不总是处于繁忙的状态，例如：当你执行业务计算时，这时候会使用 CPU 资源，但当你执行I/O操作时、远程RPC 调用时，包括进行数据库操作时，这时候 CPU 就闲下来了，你可以利用多线程提高它的利用率。

经验公式如下

线程数 = 核数 * 期望 CPU 利用率 * 总时间(CPU计算时间+等待时间) / CPU 计算时间

例如 : 4 核 CPU 计算时间是 50% ，其它等待时间是 50%，期望 CPU 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 50% = 8

例如 : 4 核 CPU 计算时间是 10% ，其它等待时间是 90%，期望 CPU 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 10% = 40

4、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影响到之后的任务

public class test06 {
    public static void main(String[] args) {
        Timer timer = new Timer();
        TimerTask task1 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Hello World!");
                //出现异常，之后的定时任务不会执行
                System.out.println(1 / 0);
            }
        };
        TimerTask task2 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    //延时之后，由于Timer是串行执行的，所以后续的任务都得等待
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("Hello!");
            }
        };
        timer.schedule(task1, 1000);
        timer.schedule(task2, 1000);
    }
}

使用 ScheduledExecutorService 改写：

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);

输出

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

scheduleAtFixedRate 例子：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出

21:45:43.167 c.TestTimer [main] - start... 
21:45:44.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:45.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:46.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:47.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

scheduleAtFixedRate 例子（任务执行时间超过了间隔时间）：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
 log.debug("running...");
 sleep(2);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出分析：一开始，延时 1s，接下来，由于任务执行时间 > 间隔时间，间隔被『撑』到了 2s

21:44:30.311 c.TestTimer [main] - start... 
21:44:31.360 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:33.361 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:35.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:37.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

scheduleWithFixedDelay 例子：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
pool.scheduleWithFixedDelay(()-> {
 log.debug("running...");
 sleep(2);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出分析：一开始，延时 1s，scheduleWithFixedDelay 的间隔是上一个任务结束 <-> 延时 <-> 下一个任务开始所以间隔都是 3s

21:40:55.078 c.TestTimer [main] - start... 
21:40:56.140 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:40:59.143 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:41:02.145 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:41:05.147 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

小结：整个线程池表现为：线程数稳定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会释放。用来执行延迟或反复执行的任务。

5、正确处理线程池异常

方法一：主动捉异常

自己加try / catch 语句块，处理异常

public class test07 {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        System.out.println(new Date());
        pool.schedule(() -> {
            System.out.println(new Date() + " 任务1");
            // 自己手动处理异常
            try {
                int a = 1 / 0;
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

方法二：使用 Future

通过传入Callable对象，并使用的future的get方法获取（异常会被封装在其中）

public class test08 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);
        Future<String> future = pool.submit(() -> {
            int i = 1 / 0;
            return "Hello World!";
        });
        future.get();
    }
}

6、Tomcat 线程池

Tomcat 在哪里用到了线程池呢？

LimitLatch 用来限流，可以控制最大连接个数，类似 J.U.C 中的 Semaphore 后面再讲
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】

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

源码 tomcat-7.0.42

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;
        }
    }
}

Connector 配置

Executor 线程配置

7、 Fork / Join 线程池

概念

Fork / Join 是JDK1.7加入新的线程池实现，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、都可以使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都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 Recursive （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：

@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() {
        // 如果 n 已经为 1，可以求得结果了
        if (n == 1) {
            log.debug("join() {}", n);
            return n;
        }

        // 将任务进行拆分(fork)
        AddTask1 t1 = new AddTask1(n - 1);
        t1.fork();
        log.debug("fork() {} + {}", n, t1);

        // 合并(join)结果
        int result = n + t1.join();
        log.debug("join() {} + {} = {}", n, t1, result);
        return result;
    }
}

然后提交给 ForkJoinPool 来执行

public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
    System.out.println(pool.invoke(new AddTask1(5)));
}

结果

[ForkJoinPool-1-worker-0] - fork() 2 + {1} 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() 5 + {4} 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 2 + {1} = 3 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() 4 + {3} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - fork() 3 + {2} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 3 + {2} = 6 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() 4 + {3} = 10 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() 5 + {4} = 15 
15

第八章、共享模型之工具-JUC

1、AQS 原理

概述

全称是 AbstractQueuedSynchronizer，是阻塞式锁和相关的同步器工具的框架

特点：

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两个状态，控制如何获取锁和释放锁
- getState：获取 state 状态
- setSatate：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

子类主要实现这样一些方法（默认抛出 UnsupportedOperationException）

tryAcquire
tryRelease
tryAcquireShared
tryReleaseShared
isHeldExclusively

获取锁的姿势

// 如果获取锁失败
if (!tryAcquire(arg)) {
 // 入队, 可以选择阻塞当前线程 park unpark
}

释放锁的姿势

// 如果释放锁成功
if (tryRelease(arg)) {
 // 让阻塞线程恢复运行
}

2、实现不可重入锁

自定义同步器

final class MySync extends AbstractQueuedSynchronizer {
    @Override //尝试获得锁
    protected boolean tryAcquire(int acquires) {
        if (acquires == 1){
            if (compareAndSetState(0, 1)) {
                setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    @Override //尝试释放锁
    protected boolean tryRelease(int acquires) {
        if(acquires == 1) {
            if(getState() == 0) {
                throw new IllegalMonitorStateException();
            }
            setExclusiveOwnerThread(null);
            setState(0);
            return true;
        }
        return false;
    } 
    // 创建一个休息室
    protected Condition newCondition() {
        return new ConditionObject();
    }
    //判断当前线程是不是独占锁线程
    @Override
    protected boolean isHeldExclusively() {
        return getState() == 1;
    }
}

自定义锁

有了自定义同步器，很容易复用 AQS ，实现一个功能完备的自定义锁

class MyLock implements Lock {
    static MySync sync = new MySync();
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列
    public void lock() {
        sync.acquire(1);
    }
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列，可打断
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        sync.acquireInterruptibly(1);
    }
    @Override
    // 尝试一次，不成功返回，不进入队列
    public boolean tryLock() {
        return sync.tryAcquire(1);
    }
    @Override
    // 尝试，不成功，进入等待队列，有时限
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        return sync.tryAcquireNanos(1, unit.toNanos(time));
    }
    @Override
    // 释放锁
    public void unlock() {
        sync.release(1);
    }
    @Override
    // 生成条件变量
    public Condition newCondition() {
        return sync.newCondition();
    }
}

3、ReentrantLock 原理（重点）

继承图：

3.1 非公平锁实现原理

加锁解锁流程

先从构造器开始看，默认为非公平锁实现

public ReentrantLock() {
    sync = new NonfairSync();
}

NofaieSync 继承自 AQS

没有竞争时

第一个竞争出现时

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，结果仍然是失败
接下来进入 addWaiter 逻辑，构造 Node 队列
- 图中黄色三角表示该Node的waitStatue 状态，其中 0 为默认正常状态
- Node 的创建时懒惰的
- 其中第一个 Node 称为 Dummy （哑元）或哨兵，用来占位，并不关联线程

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 尝试获得锁，当然这时 state 认为 1，失败
进入 shouldParkAfterFailedAcquire 逻辑，将前驱 node，即 head 的waitStatus 改为 -1，这次返回false

shouldParkAfterFailedAcquire 执行完毕回到 acquireQueued，再次 tryAcquire 尝试获得锁，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）

再次有多个线程经历上述过程竞争失败，变成这个样子

Thread-0 释放锁，进入 tryRelease流程，如果成功

设置 exclusiveOwnerThread 为null
state = 0

当队列不为null，并且 head 的waitStatus = -1，进入 unparkSuccessor流程

找到对列中离 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

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
本来的head 因为从链表断开，而可以被垃圾回收

如果这时候有其他线程来竞争（非公平的体现），例如这时有Thread-4来了

如果不巧被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

加锁源码

// 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 ㈠
            acquire(1);
    }

    // ㈠ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    public final void acquire(int arg) {
        // ㈡ tryAcquire 
        if (
            !tryAcquire(arg) &&
            // 当 tryAcquire 返回为 false 时, 先调用 addWaiter ㈣, 接着 acquireQueued ㈤
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)
        ) {
            selfInterrupt();
        }
    }

    // ㈡ 进入 ㈢
    protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
        return nonfairTryAcquire(acquires);
    }

    // ㈢ 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;
    }

    // ㈣ 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 ㈥
        enq(node);
        return node;
    }

    // ㈥ 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;
                }
            }
        }
    }

    // ㈤ AQS 继承过来的方法, 方便阅读, 放在此处
    final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
        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
                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 ㈦
                    shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    // park 等待, 此时 Node 的状态被置为 Node.SIGNAL ㈧
                    parkAndCheckInterrupt()
                ) {
                    interrupted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    // ㈦ 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;
    }

    // ㈧ 阻塞当前线程
    private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
        LockSupport.park(this);
        return Thread.interrupted();
    }
}

注意：

是否需要 unpark 是由当前节点的前驱节点的 waitStatus == Node.SIGNAL来决定的，而不是本节点的waitStatus决定

解锁源码

// 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 ㈠
        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
            ) {
                // unpark AQS 中等待的线程, 进入 ㈡
                unparkSuccessor(h);
            }
            return true;
        }
        return false;
    }

    // ㈠ 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;
    }

    // ㈡ 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);
        }
        // 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);
    }
}

3.2 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;
    }
}

3.3 可打断原理

不可打断模式

在此模式下，即使它被打断，仍然会驻留在 AQS 队列中，一直要等到获得锁之后方能得知自己被打断了

// 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 ㈠
        if (!tryAcquire(arg))
            doAcquireInterruptibly(arg);
    }

    // ㈠ 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);
        }
    }
}

3.4 公平锁实现原理

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;
    }

    // ㈠ 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()
        );
    }
}

3.5 条件变量实现原理

每个条件变量其实就是对应着一个等待队列，其实现类是ConditionObject

await实现流程

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

接下来进入 AQS 的 fullyRelease 流程，释放同步器上的锁

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

park 阻塞 Thread-0

signal流程

假设 Thread-1 要来唤醒 Thread-0

进入 ConditionObject 的 doSignal 流程，取得等待队列中第一个 Node，即 Thread-0 所在 Node

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

Thread-1 释放锁，进入 unlock 流程，略

源码

public 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() { }
    // ㈠ 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 ㈡
        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 ㈢
            !transferForSignal(first) &&
            // 队列还有节点
            (first = firstWaiter) != null
        );
    }

    // 外部类方法, 方便阅读, 放在此处
    // ㈢ 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) 
        ) {
            // unpark 取消阻塞, 让线程重新同步状态
            LockSupport.unpark(node.thread);
        }
        return true;
    }
    // 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);
    }

    // ㈡
    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 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁, 见 ㈣
        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
    // ㈣ 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;
    }
    // ㈤ 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 ㈠
        Node node = addConditionWaiter();
        // 释放节点持有的锁
        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
        if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
            interruptMode = REINTERRUPT;
        // 所有已取消的 Node 从队列链表删除, 见 ㈡
        if (node.nextWaiter != null) 
            unlinkCancelledWaiters();
        // 应用打断模式, 见 ㈤
        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 ㈠
        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 ㈡
        if (node.nextWaiter != null)
            unlinkCancelledWaiters();
        // 应用打断模式, 见 ㈤
        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 ...
}

4、读写锁

4.1 ReentrantReadWriteLock

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;

提供了一个数据容器类内部分别使用读锁保护数据的read()方法，写锁保护数据的write()方法

class DataContainer {
    private Object data;
    // 创建ReentrantReadWriteLock成员变量
    private ReentrantReadWriteLock rw = new ReentrantReadWriteLock();
    // 创建读锁
    private ReentrantReadWriteLock.ReadLock r = rw.readLock();
    // 创建写锁
    private ReentrantReadWriteLock.WriteLock w = rw.writeLock();
    public Object read() {
        log.debug("获取读锁...");
        r.lock();
        try {
            log.debug("读取");
            sleep(1);
            return data;
        } finally {
            log.debug("释放读锁...");r.unlock();
        }
    }
    public void write() {
        log.debug("获取写锁...");
        w.lock();
        try {
            log.debug("写入");
            sleep(1);
        } finally {
            log.debug("释放写锁...");
            w.unlock();
        }
    }
}

小结

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区获取写锁，会导致写锁永久等待

读-读不互斥；读-写互斥；写-写互斥

重入时降级支持：即持有写锁的情况下去获取读锁

class CachedData {
    Object data;
    // 是否有效，如果失效，需要重新计算 data
    volatile boolean cacheValid;
    final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    void processCachedData() {
        // 获取读锁
        rwl.readLock().lock();
        if (!cacheValid) {
            // 获取写锁前必须释放读锁
            rwl.readLock().unlock();
            rwl.writeLock().lock();
            try {
                // 判断是否有其它线程已经获取了写锁、更新了缓存, 避免重复更新
                if (!cacheValid) {
                    data = ...
                        cacheValid = true;
                }
                // * 降级为读锁, 释放写锁, 这样能够让其它线程读取缓存
                rwl.readLock().lock();
            } finally {
                rwl.writeLock().unlock();
            }
        }
        // 自己用完数据, 释放读锁 
        try {
            use(data);
        } finally {
            // 释放读锁
            rwl.readLock().unlock();
        }
    }
}

4.2 原理

读写锁用的是同一个Sync 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，不同的是写锁的状态占了state的低16位，而读锁使用的是 state 的高16位

（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，但后继结点不会做唤醒

整数表示成功，而且数值是还有几个后继结点需要唤醒，读写锁返回 1

（3）这时会进入sync.doAcquireShared(1) 流程，首先也是调用 addWaiter 添加结点，不同之处在于结点被设置为 Node.SHARED 模式而不是 Node.EXCLUSIVE 模式，注意此时 t2 仍然处于活跃状态

（4）t2 会看看自己的结点是不是老二，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

t3 r.lock, t4 w.lock

这种状态下，加入又有 t3 加读锁和 t4 加写锁，这期间 t1 仍然持有锁，就变成下面这样子：

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

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parkAndCheckInterrupte（）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

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

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

这回再来一次 for (; 执行 tryAcquireShared 成功则让读锁计数加一

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

下一个节点不是 shared 了，因此不会继续唤醒 t4 所在节点

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

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

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

4.3 源码

写锁上锁流程

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();
        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;
    }
}

写锁释放流程

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;
    }
}

读锁上锁流程

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
        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) {
                        // ㈠
                        // 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）
                    shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    // park 当前线程
                    parkAndCheckInterrupt()
                ) {
                    interrupted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

    // ㈠ 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 ㈡
                doReleaseShared();
            }
        }
    }

    // ㈡ 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) {
                    if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
                        continue; // loop to recheck cases
                    // 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; // loop on failed CAS
            }
            if (h == head) // loop if head changed
                break;
        }
    }
}

读锁释放流程

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; // loop to recheck cases
                    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; // loop on failed CAS
            }
            if (h == head) // loop if head changed
                break;
        }
    } 
}

5、StampLock

该类自 JDK 8 加入，是为了进一步优化读性能，它的特点是在使用读锁、写锁时都必须配合【戳】使用

加解锁读

long stamp = lock.readLock();
lock.unlockRead(stamp);

加解写锁

long stamp = lock.writeLock();
lock.unlockWrite(stamp);

乐观读，StampedLock 支持 tryOptimisticRead方法（乐观读），读取完毕之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，如果校验没有通过，需要重新获取读锁，保证数据安全。

long stamp = lock.tryOptimisticRead();
//验戳
if (!lock.validate(stamp)) {
    //锁升级
}

提供一个数据容器类内部分别使用读锁保护数据的 read() 方法，写锁保护数据的 write() 方法

class DataContainerStamped {
    private int data;

    private final StampedLock lock = new StampedLock();
    public DataContainerStamped(int data) {
        this.data = data;
    }
    public int read(int readTime) {
        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);
        }
    }
}

测试读-读可以优化

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();
}

输出结果，可以看到实际没有加读锁

15:58:50.217 c.DataContainerStamped [t1] - optimistic read locking...256 
15:58:50.717 c.DataContainerStamped [t2] - optimistic read locking...256 
15:58:50.717 c.DataContainerStamped [t2] - read finish...256, data:1 
15:58:51.220 c.DataContainerStamped [t1] - read finish...256, data:1

测试读-写时优化读补加读锁

public static void main(String[] args) {
    DataContainerStamped dataContainer = new DataContainerStamped(1);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.read(1);
    }, "t1").start();
    sleep(0.5);
    new Thread(() -> {
        dataContainer.write(100);
    }, "t2").start();
}

输出结果

15:57:00.219 c.DataContainerStamped [t1] - optimistic read locking...256 
15:57:00.717 c.DataContainerStamped [t2] - write lock 384 
15:57:01.225 c.DataContainerStamped [t1] - updating to read lock... 256 
15:57:02.719 c.DataContainerStamped [t2] - write unlock 384 
15:57:02.719 c.DataContainerStamped [t1] - read lock 513 
15:57:03.719 c.DataContainerStamped [t1] - read finish...513, data:1000 
15:57:03.719 c.DataContainerStamped [t1] - read unlock 513

注意：

StampedLock 不支持条件变量（await和signal）

StampedLock 是不可重入锁

6、Semaphore

6.1 基本使用

信号量，用来限制能同时访问共享资源的线程上限。

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(() -> {
            // 3. 获取许可
            try {
                semaphore.acquire();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                log.debug("running...");
                sleep(1);
                log.debug("end...");
            } finally {
                // 4. 释放许可
                semaphore.release();
            }
        }).start();
    }
}

输出

07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-2] - running... 
07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-1] - running... 
07:35:15.485 c.TestSemaphore [Thread-0] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-2] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-0] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-1] - end... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-3] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-5] - running... 
07:35:16.490 c.TestSemaphore [Thread-4] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-5] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-4] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-3] - end... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-6] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-7] - running... 
07:35:17.490 c.TestSemaphore [Thread-9] - running... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-6] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-7] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-9] - end... 
07:35:18.491 c.TestSemaphore [Thread-8] - running... 
07:35:19.492 c.TestSemaphore [Thread-8] - end...

6.2 原理

加锁解锁流程

Semaphore 有点像一个停车场，permits 就好像停车场数量，当线程获得了 permits 就想是获得了停车位，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

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

这时 Thread-4 释放了 permits，状态如下

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

源码

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();
        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)) {
            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;
        }
    }
}

7、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 static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(2);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    new Thread(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1.5);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    }).start();
    log.debug("waiting...");
    latch.await();
    log.debug("wait end...");
}

输出

18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [main] - waiting... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-2] - begin... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-0] - begin... 
18:44:00.778 c.TestCountDownLatch [Thread-1] - begin... 
18:44:01.782 c.TestCountDownLatch [Thread-0] - end...2 
18:44:02.283 c.TestCountDownLatch [Thread-2] - end...1 
18:44:02.782 c.TestCountDownLatch [Thread-1] - end...0 
18:44:02.782 c.TestCountDownLatch [main] - wait end...

配合线程池使用

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
    ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(4);
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(1.5);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    service.submit(() -> {
        log.debug("begin...");
        sleep(2);
        latch.countDown();
        log.debug("end...{}", latch.getCount());
    });
    service.submit(()->{
        try {
            log.debug("waiting...");
            latch.await();
            log.debug("wait end...");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}

应用之同步等待多线程准备完毕

AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10, (r) -> {
    return new Thread(r, "t" + num.getAndIncrement());
});
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
String[] all = new String[10];
Random r = new Random();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
    int x = j;
    service.submit(() -> {
        for (int i = 0; i <= 100; i++) {
            try {
                Thread.sleep(r.nextInt(100));
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            all[x] = Thread.currentThread().getName() + "(" + (i + "%") + ")";
            System.out.print("\r" + Arrays.toString(all));
        }
        latch.countDown();
    });
}
latch.await();
System.out.println("\n游戏开始...");
service.shutdown();

最后输出

[t0(100%), t1(100%), t2(100%), t3(100%), t4(100%), t5(100%), t6(100%), t7(100%), t8(100%), 
t9(100%)] 
游戏开始...

8、CycilcBarrier

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

CyclicBarrier cb = new CyclicBarrier(2); // 个数为2时才会继续执行
new Thread(()->{
    System.out.println("线程1开始.."+new Date());
    try {
        cb.await(); // 当个数不足时，等待
    } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("线程1继续向下运行..."+new Date());
}).start();
new Thread(()->{
    System.out.println("线程2开始.."+new Date());
    try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { }
    try {
        cb.await(); // 2 秒后，线程个数够2，继续运行
    } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("线程2继续向下运行..."+new Date());
}).start();

注意：

CyclicBarrier 与 CountDownLatch 的主要区别在于 CycilcBarrier 是可以重用的CycilcBarrier 可以被比喻为【人满发车】

第九章、共享模型之工具-JUC-线程安全集合类

1、概述

线程安全集合类分为三大类：

遗留的线程安全集合如Hashtable、Vector
使用Collections 装饰的线程安全集合，如：
- Collections.synchronizedCollection
- Collections.synchronizedList
- Collections.synchronizedMap
- Collections.synchronizedSet
- Collections.synchronizedNavigableMap
- Collections.synchronizedNavigableSet
- Collections.synchronizedSortedMap
- Collections.synchronizedSortedSet
java.util.concurrent.*

重点介绍 java.util.concurrent.* 下的线程安全集合类，可以发现它们有规律，里面包含三类关键词：

Blocking、CopyOnWrite、Concurrent

Blocking 大部分实现基于锁，并提供用来阻塞的方法
CopyOnWrite 之类容器修改开销相对较重
Concurrent 类型的容器
- 内部很多操作使用CAS 优化，一般可以提供较高的吞吐量
- 弱一致性
  - 遍历时弱一致性，例如：当使用迭代器遍历时，如果容器发生了修改，迭代器仍然可以继续进行遍历，这时内容是旧的
  - 求大小弱一致性，size 操作未必是100% 准确
  - 读取弱一致性

遍历时如果发生了修改，对于非安全容器来讲，使用 fail-fast 机制也就是让遍历立刻失败，抛出 ConcurrentModificationExcavation，不再进行遍历。而线程安全集合多采用 fail-safe机制，不会抛出异常。

2、JDK 8 & ConcurrentHashMap

重要属性和内部类

// 默认为 0
// 当初始化时, 为 -1
// 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数)
// 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小
private transient volatile int sizeCtl;
// 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[]
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {}
// hash 表
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 扩容时的 新 hash 表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}

重要方法

// 获取 Node[] 中第 i 个 Node
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)
 
// cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v)
 
// 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v)

构造器分析

可以看到实现了懒惰初始化，在构造方法中仅仅计算了 table 的大小，以后在第一次使用时才会真正创建

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    // tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ... 
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

get 流程

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // spread 方法能确保返回结果是正数
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 如果头结点已经是要查找的 key
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // hash 为负数表示该 bin 在扩容中或是 treebin, 这时调用 find 方法来查找
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 正常遍历链表, 用 equals 比较
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

put 流程

以下数组简称（table），链表简称（bin）

public V put(K key, V value) {

    return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        // f 是链表头节点
        // fh 是链表头结点的 hash
        // i 是链表在 table 中的下标
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 要创建 table
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环
            tab = initTable();
        // 要创建链表头节点
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 添加链表头使用了 cas, 无需 synchronized
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;
        }
        // 帮忙扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 帮忙之后, 进入下一轮循环
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            // 锁住链表头节点
            synchronized (f) {
                // 再次确认链表头节点没有被移动
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 链表
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 找到相同的 key
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                // 更新
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            // 已经是最后的节点了, 新增 Node, 追加至链表尾
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // 红黑树
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                              value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
                // 释放链表头节点的锁
            }

            if (binCount != 0) { 
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 增加 size 计数
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}
private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield();
        // 尝试将 sizeCtl 设置为 -1（表示初始化 table）
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            // 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}
// check 是之前 binCount 的个数
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    if (
        // 已经有了 counterCells, 向 cell 累加
        (as = counterCells) != null ||
        // 还没有, 向 baseCount 累加
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)
    ) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (
            // 还没有 counterCells
            as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            // 还没有 cell
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            // cell cas 增加计数失败
            !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
        ) {
            // 创建累加单元数组和cell, 累加重试
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        // 获取元素个数
        s = sumCount();
    }
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                // newtable 已经创建了，帮忙扩容
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 需要扩容，这时 newtable 未创建
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

size 计算流程

size 计算实际发生在 put，remove 改变集合元素的操作之中

没有竞争发生，向baseCount 累加计数
有竞争发生，新建 counterCells，向其中的一个 cell 累加计数
- counterCells 初始有两个 cell
- 如果计数竞争比较激烈，会创建新的 cell 来累加计数

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}
final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    // 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

Java 8 数组（Node） +（链表 Node | 红黑树 TreeNode ）以下数组简称（table），链表简称（bin）

初始化，使用 CAS 来保证并发安全，懒惰初始化 table
树化，当table.length < 64 时，先尝试扩容，超过 64 时，并且 bin.length > 8时，会将链表树化，树化过程会用synchronized 锁住链表头
put，如果该bin 尚未创建，只需要使用 CAS 创建 bin；如果已经有了，锁住链表头进行后续 put 操作，元素添加到 bin 的尾部
get，无锁操作仅需要保证可见性，扩容过程中 get 操作拿到的是 ForwardingNode 它会让 get 操作在新 table 进行搜索
扩容，扩容时以 bin 为单位进行，需要对 bin 进行 synchronized，但这时妙的是其他竞争线程也不是五十可做，它们会帮助把其他 bin 进行扩容，扩容时平均只有 1 / 6 的结点会把复制到新的 table 中
size，元素个数保存在 baseCount 中，并发时的个数变动保存在 CounterCell[] 当中。最后统计数量时累加即可

3、 LinkedBlockingQueue

3.1 基本的入队出队

public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
    implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
    static class Node<E> {
        E item;
        /**
 * 下列三种情况之一
 * - 真正的后继节点
 * - 自己, 发生在出队时
 * - null, 表示是没有后继节点, 是最后了
 */
        Node<E> next;
        Node(E x) { item = x; }
    }
}

初始化链表 last = head = new Node(null); Dummy 节点用来占位，item 为 null

当一个节点入队 last = last.next = node;

再来一个节点入队 last = last.next = node;

出队

Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h; // help GC
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;

h = head

first = h.next

h.next = h

head = first

E x = first.item;
first.item = null;
return x;

3.2 加锁分析

高明之处：在于使用了两把锁和dummy结点

用一把锁，同一时刻，最多只允许有一个线程（生产者或消费者，二选一）执行
用两把锁，同一时刻，可以允许两个线程（一个生产者与一个消费者）执行
- 消费者与消费者线程仍然串行
- 生产者与生产者线程仍然串行

线程安全分析：

当结点总数大于2时（包括dummy结点），putLock保证的是last结点的线程安全，takeLock 保证的是head结点的线程安全。两把锁保证了入队和出队的没有竞争
当结点总数等于2时（即一个dummy结点，一个正常结点）这时候，仍然是两把锁锁两个对象，不会竞争
当结点总数等于1时（就一个dummy结点）这时take线程会被notEmpty条件阻塞，有竞争，会阻塞

// 用于 put(阻塞) offer(非阻塞)
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 用户 take(阻塞) poll(非阻塞)
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

put 操作

public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    int c = -1;
    Node<E> node = new Node<E>(e);
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    // count 用来维护元素计数
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 满了等待
        while (count.get() == capacity) {
            // 倒过来读就好: 等待 notFull
            notFull.await();
        }
        // 有空位, 入队且计数加一
        enqueue(node);
        c = count.getAndIncrement(); 
        // 除了自己 put 以外, 队列还有空位, 由自己叫醒其他 put 线程
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    // 如果队列中有一个元素, 叫醒 take 线程
    if (c == 0)
        // 这里调用的是 notEmpty.signal() 而不是 notEmpty.signalAll() 是为了减少竞争
        signalNotEmpty();
}

take 操作

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count.get() == 0) {
            notEmpty.await();
        }
        x = dequeue();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    // 如果队列中只有一个空位时, 叫醒 put 线程
    // 如果有多个线程进行出队, 第一个线程满足 c == capacity, 但后续线程 c < capacity
    if (c == capacity)
        // 这里调用的是 notFull.signal() 而不是 notFull.signalAll() 是为了减少竞争
        signalNotFull()
        return x;
}

由 put 唤醒 put 是为了避免信号不足

3.3 性能比较

主要列举 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 的性能比较

Linked 支持有界，Array 强制有界
Linked 实现的是链表，Array 实现的是数组
Linked 是懒惰的，而Array 需要提前初始化 Node 数组
Linked 每次入队都会生成新的 Node，而Array 的 Node 是提前创建好的
Linked 两把锁，Array 一把锁

4、ConcurrentLinkedQueue

ConcurrentLinkedQueue 的设计与 LinkedBlockingQueue 非常像，也是

两把【锁】，同一时刻，可以允许两个线程同时（一个生产者与一个消费者）执行
dummy 结点的引入让两把【锁】将来锁住的是不同的对象，避免竞争
只是这【锁】使用了 CAS 来实现

事实上，ConcurrentLinkedQueue 应用还是非常广泛的

例如之前讲的 Tomcat 的Connector 结构时，Acceptor 作为生产者向 Poller 消费者传递消息时，正是采用了ConcurrentLinkedQueue 将 SocketChannel 给 Poller 使用

5、CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArraySet 是它的马甲底层实现采用了写入时拷贝的思想，增删改操作会将底层数组拷贝一份，更改操作在新数组上执行，这时不影响其它线程的并发读，读写分离。以新增为例：

public boolean add(E e) {
    synchronized (lock) {
        // 获取旧的数组
        Object[] es = getArray();
        int len = es.length;
        // 拷贝新的数组（这里是比较耗时的操作，但不影响其它读线程）
        es = Arrays.copyOf(es, len + 1);
        // 添加新元素
        es[len] = e;
        // 替换旧的数组
        setArray(es);
        return true;
    }
}

这里的源码版本是 Java 11，在 Java 1.8 中使用的是可重入锁而不是 synchronized

其它读操作并未加锁，例如:

public void forEach(Consumer<? super E> action) {
    Objects.requireNonNull(action);
    for (Object x : getArray()) {
        @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) x;
        action.accept(e);
    }
}

适合『读多写少』的应用场景

get 弱一致性

迭代器弱一致性

不要觉得弱一致性就不好

数据库的 MVCC 都是弱一致性的表现

并发高和一致性是矛盾的，需要权衡
turn sum;
}


**Java 8** 数组（Node） +（ 链表 Node | 红黑树 TreeNode ） 以下数组简称（table），链表简称（bin）

* 初始化， 使用 CAS 来保证并发安全，懒惰初始化 table
* 树化，当table.length < 64 时，先尝试扩容，超过 64 时，并且 bin.length > 8时，会将链表树化，树化过程会用synchronized 锁住链表头
* put，如果该bin 尚未创建，只需要使用 CAS 创建 bin；如果已经有了，锁住链表头进行后续 put 操作，元素添加到 bin 的尾部
* get，无锁操作仅需要保证可见性，扩容过程中 get 操作拿到的是 ForwardingNode 它会让 get 操作在新 table 进行搜索
* 扩容，扩容时以 bin 为单位进行，需要对 bin 进行 synchronized，但这时妙的是其他竞争线程也不是五十可做，它们会帮助把其他 bin 进行扩容，扩容时平均 只有 1 / 6 的 结点会把复制到新的 table 中
* size，元素个数保存在 baseCount 中，并发时的个数变动保存在 CounterCell[] 当中。最后统计数量时累加即可 

### 3、 LinkedBlockingQueue

---------

#### 3.1 基本的入队出队

------------

```java
public class LinkedBlockingQueue extends AbstractQueue
    implements BlockingQueue, java.io.Serializable {
    static class Node {
        E item;
        /**
 * 下列三种情况之一
 * - 真正的后继节点
 * - 自己, 发生在出队时
 * - null, 表示是没有后继节点, 是最后了
 */
        Node next;
        Node(E x) { item = x; }
    }
}

初始化链表 last = head = new Node(null); Dummy 节点用来占位，item 为 null

当一个节点入队 last = last.next = node;

再来一个节点入队 last = last.next = node;

出队

Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h; // help GC
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;

h = head

first = h.next

h.next = h

head = first

E x = first.item;
first.item = null;
return x;

3.2 加锁分析

高明之处：在于使用了两把锁和dummy结点

用一把锁，同一时刻，最多只允许有一个线程（生产者或消费者，二选一）执行
用两把锁，同一时刻，可以允许两个线程（一个生产者与一个消费者）执行
- 消费者与消费者线程仍然串行
- 生产者与生产者线程仍然串行

线程安全分析：

当结点总数大于2时（包括dummy结点），putLock保证的是last结点的线程安全，takeLock 保证的是head结点的线程安全。两把锁保证了入队和出队的没有竞争
当结点总数等于2时（即一个dummy结点，一个正常结点）这时候，仍然是两把锁锁两个对象，不会竞争
当结点总数等于1时（就一个dummy结点）这时take线程会被notEmpty条件阻塞，有竞争，会阻塞

// 用于 put(阻塞) offer(非阻塞)
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
// 用户 take(阻塞) poll(非阻塞)
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

put 操作

public void put(E e) throws InterruptedException {
    if (e == null) throw new NullPointerException();
    int c = -1;
    Node<E> node = new Node<E>(e);
    final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    // count 用来维护元素计数
    final AtomicInteger count = this.count;
    putLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 满了等待
        while (count.get() == capacity) {
            // 倒过来读就好: 等待 notFull
            notFull.await();
        }
        // 有空位, 入队且计数加一
        enqueue(node);
        c = count.getAndIncrement(); 
        // 除了自己 put 以外, 队列还有空位, 由自己叫醒其他 put 线程
        if (c + 1 < capacity)
            notFull.signal();
    } finally {
        putLock.unlock();
    }
    // 如果队列中有一个元素, 叫醒 take 线程
    if (c == 0)
        // 这里调用的是 notEmpty.signal() 而不是 notEmpty.signalAll() 是为了减少竞争
        signalNotEmpty();
}

take 操作

public E take() throws InterruptedException {
    E x;
    int c = -1;
    final AtomicInteger count = this.count;
    final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    takeLock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count.get() == 0) {
            notEmpty.await();
        }
        x = dequeue();
        c = count.getAndDecrement();
        if (c > 1)
            notEmpty.signal();
    } finally {
        takeLock.unlock();
    }
    // 如果队列中只有一个空位时, 叫醒 put 线程
    // 如果有多个线程进行出队, 第一个线程满足 c == capacity, 但后续线程 c < capacity
    if (c == capacity)
        // 这里调用的是 notFull.signal() 而不是 notFull.signalAll() 是为了减少竞争
        signalNotFull()
        return x;
}

由 put 唤醒 put 是为了避免信号不足

3.3 性能比较

主要列举 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 的性能比较

Linked 支持有界，Array 强制有界
Linked 实现的是链表，Array 实现的是数组
Linked 是懒惰的，而Array 需要提前初始化 Node 数组
Linked 每次入队都会生成新的 Node，而Array 的 Node 是提前创建好的
Linked 两把锁，Array 一把锁

4、ConcurrentLinkedQueue

ConcurrentLinkedQueue 的设计与 LinkedBlockingQueue 非常像，也是

两把【锁】，同一时刻，可以允许两个线程同时（一个生产者与一个消费者）执行
dummy 结点的引入让两把【锁】将来锁住的是不同的对象，避免竞争
只是这【锁】使用了 CAS 来实现

事实上，ConcurrentLinkedQueue 应用还是非常广泛的

例如之前讲的 Tomcat 的Connector 结构时，Acceptor 作为生产者向 Poller 消费者传递消息时，正是采用了ConcurrentLinkedQueue 将 SocketChannel 给 Poller 使用

5、CopyOnWriteArrayList

public boolean add(E e) {
    synchronized (lock) {
        // 获取旧的数组
        Object[] es = getArray();
        int len = es.length;
        // 拷贝新的数组（这里是比较耗时的操作，但不影响其它读线程）
        es = Arrays.copyOf(es, len + 1);
        // 添加新元素
        es[len] = e;
        // 替换旧的数组
        setArray(es);
        return true;
    }
}

这里的源码版本是 Java 11，在 Java 1.8 中使用的是可重入锁而不是 synchronized

其它读操作并未加锁，例如:

public void forEach(Consumer<? super E> action) {
    Objects.requireNonNull(action);
    for (Object x : getArray()) {
        @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) x;
        action.accept(e);
    }
}

适合『读多写少』的应用场景

get 弱一致性

迭代器弱一致性

不要觉得弱一致性就不好

数据库的 MVCC 都是弱一致性的表现

并发高和一致性是矛盾的，需要权衡