前言:这是一场艰苦的旅行....
请首先参考:http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1839142
一.BlockingDeque阻塞双端队列(线程安全)：
注意ArrayDeque和LinkedList仅仅扩展了Deque，是非阻塞类型的双端队列。
BlockingQueue单向队列，其内部基于ReentrantLock + Condition来控制同步和"阻塞"/"唤醒"的时机;有如下几个实现类：
- ArrayBlockingQueue: “浮动相对游标”的数组，来实现有界的阻塞队列。
- DelayQueue：支持“可延迟”的队列，DelayQueue还只接受Delayed类型的元素，Delayed接口继承自Compare接口并提供了一个long getDelay(TimeUnit),来获取指定时间到now的时间剩余量。DelayQueue底层就是使用PriorityQueue作为支撑的。
- PriorityBlockingQueue：有权重的队列，此队列时可以根据指定的comparator进行排序的。
- SynchronousQueue：//
- LinkedBlockingDeque:有界或者无界阻塞队列
PriorityQueue为非线程安全非阻塞,有权重的队列，其权重需要根据特定的compartor来产生。
二.ConcurrentMap(接口)：支持并发的map，支持多线程环境中安全的访问。
其提供了几个独特的方法：
- V putIfAbsent(K,V):如果map中不存在此key，则put，否则返回现有的此key关联的值。此过程有Lock同步:
//等价于：
if (!map.containsKey(key))
return map.put(key, value);
else
return map.get(key);
Map<String,Object> map = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
if(map.containsKey("key")){
map.put("key", new Object());
}
//注意,concurrentHashMap并不保证contains方法和put方法直接保持"原子性",即有可能contains方法返回false之后,在put之前,可能其他线程已经put成功,即在当前线程put时,此时数据已经不一致了.建议采用putIfAbsent
- boolean remove(Object key,Object value):比较并删除指定的key和value。
- boolean replace(K,V oldValue,V newValue):比较并替换。
目前实现ConcurrentMap的类有ConcurrentHashMap，一种基于锁分段技术实现的并发hashMap，锁采取了ReentrantLock。
三.ConcurrentLinkedQueue:
基于单向链表实现的，线程安全的并发队列，无界非阻塞队列，当队列需要在多线程环境中被使用，可以考虑使用它。记住，这是个非阻塞队列，不过支持阻塞的队列，貌似都是线程安全的。
此队列的size不是时间固定的，它的iterator也会被不断调整。ConcurrentLinkedQueue并没有使用Lock，而是采用了CAS的方式，对tail.next进行赋值操作。因为tail.next永远是null，且队列不接受null的元素。
注意，非并发集合(list,queue,set)的iterator以及forEach循环在并发环境中是不能正常工作的，如果原始集合被外部修改（其他线程的add，remove），将会导致异常。对于并发集合的iterator，没有做相关的size校验。
Lock(锁)是控制操作(action)的，可以让一个操作或者一个子操作被串行的处理。。。CAS其实只是对内存数据的变更时使用，如果想知道数据变更在并发环境中是否符合预期，才会使用到CAS。
四.ConcurrentSkipListMap/ConcurrentSkipListSet
两个基于SkipList(跳跃表)方式实现的、支持并发访问的数据结构。依据跳跃表的思想，可以提高数据访问的效率。其中ConcurrentSkipListSet底层使用ConcurrentSkipListMap支撑。
ConcurrentSkipListMap也是ConcurrentNavigableMap的实现类，对于SkipList，其内部元素，必须是可排序的。
跳跃表是一个很简单的表，（参见跳跃表概念），对底层的线性存储结构，加入类似“多级索引”的概念，“索引”的添加时基于随即化。一个跳跃表，整体设计上（设计思路很多）分为表左端head索引，右端tail索引（边界），底端存储层（排序的线性链表），和一个随机化、散列化的不同高度的多级索引“指针”。head索引是高度最高的索引，它是整个链表中值最小的元素锁产生的索引;右端为边界索引，索引指向null或者任意设计的边界值(bound).
跳跃表的底端是一个和普通的链表没啥区别，单向或者双向的均可，前提是必须是排序的。索引节点，就是一个有向路径的标，每个索引节点，都分别有right、down指向，对于双向跳跃表，就具有left、right、up、down四个方向指针；指针就是为了方便寻路。每个新增元素时，首先会导致底层链表的改动；根据自定义的随即算法，来决定此元素的索引高度，如果高度不为0，则依次建立相应层高的索引，并调整各个层高的所以指向。
跳跃表之所以这么设计，实事上就是在做一件事情：基于简单的设计思路和算法，来实现较为高效的查询策略。相对于二分查找有一定的优势.
五.CopyOnWriteArrayList/CopyOnWriteArraySet:
均是CopyOnWrite思想，在数据修改时(happen-before),对数据进行Copy()，read操作可以在原数据结构上继续进行，待write操作结束后，调整数据结构指针。基于这种设计思路的数据结构，通常是read操作频率远大于write操作，可以在并发环境中，支撑较高的吞吐量；避免了因为同步而带来的瓶颈，同时也能确保数据安全操作。同时需要注意，copy操作将会带来多余的空间消耗。注意,此API时支持并发的,多个线程add操作(即CopyOnWrite)将会被队列化,内部采取了ReentrantLock机制来控制.
- CopyOnWriteArrayList底层基于数组实现,在进行write操作时(add,remove),将会导致Arrays.copy操作,创建一个新的数组;待write操作成功后,将原数组的指针替换成新数组指针.
- CopyOnWriteArraySet底层直接使用CopyOnWriteArrayList作为支撑,只不过在add操作时会遍历整个数组结构并进行equals比较(确保具有Set的特性),只有发现此新元素不存在时才会"替换指针".
java中这两个API，支持并发操作时，仍然可以进行遍历而无需额外的同步；即不会抛出ConcurrentModificationException。事实上，迭代器所持有的数组只是一个"创建iterator时底层数组的引用"，所以在遍历期间，即使CopyOnWriteArrayList已经新增或者删除了某些元素,仍不会发生冲突，因为iterator持有的是旧数组的引用,而CopyOnWriteArrayList持有的是Copy操作时创建的新数组引用..由此可见,iterator也无法反应实时的数组变化(遍历期间，实际数组的添加、删除),但是原始数组中对象内容发生改变还是可以在迭代器中反应出来。CopyOnWrite的遍历器的remove/add/set操作不被支持,这区别于ArrayList.
CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet，底层基于数组实现，采取ReentrantLock来同步add/remove/clear等操作。并采取了snapshot的简单手段：
//例如add：
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
//数组copy
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
//修改结束后，指针转换
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
六.CountDownLatch:
同步类，用于多个线程协调工作。共享锁，当锁计数器较少到0时，将释放等待的线程。使用场景是，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。当CountDownLatch的锁计数器为1时，可以作为一种“开关”来使用。计数器无法被重置，如果需要重复计数，可以使用CyclicBarrier。
CountDownLatch内部基于AQS来控制线程访问。这个API很简单，只有2个核心方法：
- void await():如果计数器不为0，则获取锁失败，加入同步队列；即线程阻塞。
- void countDown():释放锁，导致计数器递减，如果此时计数器为0，则表示锁释放成功，AQS会帮助“发射”因为await阻塞的线程(组)。
public class CountDownLatchTestMain {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws Exception{
System.out.println("Begin");
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
for(int i=0;i<4;i++){
CThread c = new CThread(i,latch);
c.start();
//Thread.sleep(500);
}
Thread.sleep(1000);
System.out.println("End");
}
static class CThread extends Thread{
CountDownLatch latch;
int count;
CThread(int count,CountDownLatch latch){
this.count = count;
this.latch = latch;
}
@Override
public void run(){
try{
System.out.println("---"+count);
if(count % 2 == 0){
latch.await();
System.out.println("//" + count + "await--!");
}else{
latch.countDown();
System.out.println("//" + count + "down!");
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
七.CyclicBarrier:
循环屏障，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点；线程（组）数量固定，线程之间需要不时的互相等待，CyclicBarrier和CountDownLatch相比，它可以在释放等待线程后被再次“重用”，所以称为循环屏障。它提供了类似“关卡”的功能。对于失败的同步尝试，CyclicBarrier 使用了一种要么全部要么全不 (all-or-none) 的破坏模式：如果因为中断、失败或者超时等原因，导致线程过早地离开了屏障点，那么在该屏障点等待的其他所有线程也将通过 BrokenBarrierException（如果它们几乎同时被中断，则用 InterruptedException）以反常的方式离开。
- CyclicBarrier(int parties):指定参与者个数
- CyclicBarrier(int parties,Runnable barrierAction):指定一个屏障操作，此操作将会有最后一个进入barrier的线程执行。
- int await():在所有的线程达到barrier之前，一直等待。此方法可以抛出InterrutedExeception(此线程被中断)，可以抛出BrokenBarrierExeception(当其他参与者在wait期间中断，导致屏障完整性被破坏)，在方法被await时，如果抛出上述异常，需要做补救的相应操作。此方法返回当前线程到达屏障时的索引。(第一个到达的，为0，最后一个为getParties() - 1);根据返回值的不同可以做一些操作，比如最先/最后达到的做一些前置、后置操作等。
- boolean isBroken():屏障是否处于损坏状态。
- void reset()：重置屏障为其初始状态；如果此时有线程在await，其线程将会抛出BrokenBarrierExeception。对于reset操作，需要线程的执行方法有相应的配合(比如支持操作轮训等)，否则重置会带来一些不必要的麻烦。。。如果你需要重置，尚不如重新建一个CyclicBarrier。
底层基于ReentrantLock实现。线程阻塞基于Condition方式（注意Condition底层也是通过AQS框架实现）；大概伪代码：
ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
Condition trip = lock.newCondition();
////await方法:
if(count!=0){
trip.await();//AQS：当前线程队列化，LockSupport.park
count--;
}else{
trip.signalAll();
}
//////////////////代码实例
public class CyclicBarrierTestMain {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws Exception{
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Barrier action!!");
}
});
for(int i=0;i<5;i++){
CThread c = new CThread(barrier);
c.start();
}
Thread.sleep(1000);
}
static class CThread extends Thread{
CyclicBarrier barrier;
CThread(CyclicBarrier barrier){
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run(){
int count = 0;
while(true){
try{
System.out.print("---" + count);
int index = barrier.await();
System.out.println("+++" + count);
count++;
if(index == barrier.getParties() - 1){
//barrier.reset();
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
break;
}
}
}
}
}
八.Exchanger
Exchanger：同步交换器，2个互相匹配(协调的对象)，互相交换数据。2个线程需要把相同类型的数据，以互相等待的方式交换。比如线程1将数据A交换给B，此时线程1等待直到线程B将数据交换出去。Exchanger有一个方法，就是exchange(V x):其作用就是等待另一个线程到达交换点，然后将数据传递给线程。
如果没有其他线程到达交换点，处于调度的目的，禁用当前线程，直到某个线程到达或者某个线程中断。
伪代码：
void exchange(V item){
//如果有线程已经到达
for(;;){
Node e = get();
if(e != null){
V i = e.getItem();
CAS(e,i,null);//将等待匹配者移除
Thread t = e.waiter;
LockSupport.unpark(t);
//
Node ne = new Node(currentThread,ne);
set();//将当前需要交换的数据加入，当其他线程unpart之后，可以get，并获取数据
return i;//返回需要交换的数据
}else{
Node e = new Now(currentThread,item);
set(node);
LockSupport.park(currentThread);
//重新回到顶层for循环，并获取交换数据
}
}
}
如下的例子是基于一个简单的Productor和Consumer模式，一个线程负责生产数据，当数据满时，交换给consumer消费；当consumer消费完时，也申请交换。
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Queue;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Exchanger;
public class ExchangerTestMain {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws Exception{
Exchanger<Queue<Integer>> exchanger = new Exchanger<Queue<Integer>>();
CThread c = new CThread(exchanger);
PThread p = new PThread(exchanger);
c.start();
p.start();
Thread.sleep(2000);
}
static class CThread extends Thread{
Exchanger<Queue<Integer>> exchanger ;
Queue<Integer> current;
CThread(Exchanger<Queue<Integer>> exchanger){
this.exchanger = exchanger;
}
@Override
public void run(){
if(current == null){
current = new ArrayDeque<Integer>(10);
}
try{
while(true){
//productor
if(current.size() == 0){
current = exchanger.exchange(current);//交换出去fullList，希望获得EmptyList
}
System.out.println("C:" + current.poll());
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
return;
}
}
}
static class PThread extends Thread{
Exchanger<Queue<Integer>> exchanger ;
Queue<Integer> current;
PThread(Exchanger<Queue<Integer>> exchanger){
this.exchanger = exchanger;
}
@Override
public void run(){
Random r = new Random();
if(current == null){
current = new ArrayDeque<Integer>(10);
}
try{
while(true){
//productor
if(current.size() >= 10){
current = exchanger.exchange(current);//交换出去fullList，希望获得EmptyList
}
Integer i = r.nextInt(20);
System.out.println("P:" + i);
current.add(i);
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
return;
}
}
}
}
九.Semaphore:信号量
我们需要把semaphore真的看成“信号量”，它是可以被“增减”的锁引用，“0”是判断信号“过剩”的界限。
我们通常使用semaphore来控制资源访问并发量。它底层使用“共享”模式锁实现，提供了“公平”“非公平”2中策略。当“信号量”大于0时，允许获取锁；否则将阻塞直到信号量恢复。
将信号量初始化为 1，使得它在使用时最多只有一个可用的许可，从而可用作一个相互排斥的锁。这通常也称为二进制信号量，因为它只能有两种状态：一个可用的许可，或零个可用的许可。按此方式使用时，二进制信号量具有某种属性（与很多 Lock 实现不同），即可以由线程释放“锁”，而不是由所有者（因为信号量没有所有权的概念）。在某些专门的上下文（如死锁恢复）中这会很有用。
- Semaphore(int permits, boolean fair)：指定信号量，指定公平策略。
- void acquire():获取一个信号，如果信号量<=0,则阻塞；在非公平模式下，允许闯入。
- void acquire(int permits).
上面2个方法都会抛出InterruptException,即在等待线程被“中断时”，将会抛出异常而返回。底层基于AQS.acquireSharedInterruptibly()
- void acquireUninterruptibly():获取一个信号，不支持中断，当线程被中断时，此线程将继续等待，当线程确实从此方法返回后，将设置其中断状态。底层基于AQS.acquireShared();
- void release():释放一个信号，直接导致信号量++。
- boolean tryAcquire():获取一个信号，如果获取成功，则返回true。