【并发编程】【JDK源码】J.U.C--AQS 及其同步组件(2/2)
在【并发编程】【JDK源码】AQS (AbstractQueuedSynchronizer)(1/2)中简要介绍了AQS的概念和基本原理，下面继续对AQS进行分析。
AQS设计原理
数据结构
- 底层是双向链表，队列的一种实现。
- Sync queue：同步队列，head节点主要负责后面的调度。
- Condition queue：单向链表，不是必须的的，也可以有多个。
设计原理
- 使用Node实现FIFO队列，可以用于构建锁或者其他同步装置的基础框架
- 利用了一个int类型标示状态，有一个state的成员变量，表示获取锁的线程数（0没有线程获取锁，1有线程获取锁，大于1表示重入锁的数量），和一个同步组件ReentrantLock
- 使用方法是继承，基于模板方法
- 子类通过继承并通过实现它的方法管理其状态{acquire和release}的方法操作状态
- 可以实现排它锁和共享锁的模式（独占、共享）
具体实现的思路
1、首先 AQS内部维护了一个CLH队列，来管理锁。
2、线程尝试获取锁，如果获取失败，则将等待信息等包装成一个Node结点，加入到同步队列Sync queue里。
3、不断重新尝试获取锁（当前结点为head的直接后继才会 尝试），如果获取失败，则会阻塞自己，直到被唤醒。
4、当持有锁的线程释放锁的时候，会唤醒队列中的后继线程。
同步组件
下面几个主要同步组件：
CountDownLatch
Semaphore
CyclicBarrierReentrantLock
Condition
FutureTask
CountDownLatch
同步阻塞类，可以完成阻塞线程的功能
程序执行需要等待某个条件完成后，才能进行后面的操作。比如父任务等待所有子任务都完成的时候，再继续往下进行。
实例一
@Slf4j
public class CountDownLatchExample1 {
private final static int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
test(threadNum);
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
} finally {
// 为防止出现异常，放在finally更保险一些
countDownLatch.countDown();
}
});
}
countDownLatch.await();
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(100);
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(100);
}
}
实例二
比如有多个线程完成一个任务，但是这个任务只想给他一个指定的时间，超过这个任务就不继续等待了。完成多少算多少。
@Slf4j
public class CountDownLatchExample2 {
private final static int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
// 放在这里没有用的，因为这时候还是在主线程中阻塞，阻塞完以后才开始执行下面的await
// Thread.sleep(1);
exec.execute(() -> {
try {
test(threadNum);
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
// 等待指定的时间 参数1：等待时间 参数2：时间单位
countDownLatch.await(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
log.info("finish");
// 并不是第一时间内销毁掉所有线程，而是先让正在执行线程执行完
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(100);
log.info("{}", threadNum);
}
}
Semaphore
仅能提供有限访问的资源：比如数据库的连接数最大只有20，而上层的并发数远远大于20，这时候如果不做限制，可能会由于无法获取连接而导致并发异常，这时候可以使用Semaphore来进行控制，当信号量设置为1的时候，就和单线程很相似了。
实例一：每次获取1个许可
@Slf4j
public class SemaphoreExample1 {
private final static int threadCount = 20;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire(); // 获取一个许可
test(threadNum);
semaphore.release(); // 释放一个许可
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}
实例2：一次性获取多个许可
@Slf4j
public class SemaphoreExample2 {
private final static int threadCount = 20;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire(3); // 获取多个许可
test(threadNum);
semaphore.release(3); // 释放多个许可
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}
实例三：并发很高，想要超过允许的并发数之后，就抛弃
@Slf4j
public class SemaphoreExample3 {
private final static int threadCount = 20;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try{
if (semaphore.tryAcquire()) { // 尝试获取一个许可
// 本例中只有一个三个线程可以执行到这里
test(threadNum);
semaphore.release(); // 释放一个许可
}
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}
下面是Semaphore的方法列表
尝试获取获取许可的时候等一段时间
尝试获取获取许可的次数以及超时时间都可以设置
@Slf4j
public class SemaphoreExample4 {
private final static int threadCount = 20;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
if (semaphore.tryAcquire(5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) { // 尝试获取一个许可
test(threadNum);
semaphore.release(); // 释放一个许可
}
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws Exception {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}
CyclicBarrier
同步辅助类，允许一组线程相互等待，知道所有线程都准备就绪后，才能继续操作，当某个线程调用了await方法之后，就会进入等待状态，并将计数器-1，直到所有线程调用await方法使计数器为0，才可以继续执行，由于计数器可以重复使用，所以我们又叫他循环屏障。
使用场景
多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景，比如用Excel保存了用户的银行流水，每一页保存了一个用户近一年的每一笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，这时候我们就可以用多线程处理每一页里的银行流水，都执行完以后，得到每一个页的日均银行流水，之后通过CyclicBarrier的action，利用这些线程的计算结果，计算出整个excel的日均流水。
CyclicBarrier与CountDownLatch区别
1、CyclicBarrier可以重复使用（使用reset方法），CountDownLatch只能用一次
2、CountDownLatch主要用于实现一个或n个线程需要等待其他线程完成某项操作之后，才能继续往下执行，描述的是一个或n个线程等待其他线程的关系，而CyclicBarrier是多个线程相互等待，知道满足条件以后再一起往下执行。描述的是多个线程相互等待的场景
实例一：可以设置等待时间
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample1 {
// 1.给定一个值，说明有多少个线程同步等待
private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int threadNum = i;
// 延迟1秒，方便观察
Thread.sleep(1000);
executor.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
executor.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
// 2.使用await方法进行等待
barrier.await();
log.info("{} continue", threadNum);
}
}
实例二
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample2 {
private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
executor.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
executor.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
try {
// 由于状态可能会改变，所以会抛出BarrierException异常，如果想继续往下执行，需要加上try-catch
barrier.await(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (Exception e) {
log.warn("BarrierException", e);
}
log.info("{} continue", threadNum);
}
}
实例三
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample3 {
private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
// 当线程全部到达屏障时，优先执行这里的runable
log.info("callback is running");
});
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
executor.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
});
}
executor.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
barrier.await();
log.info("{} continue", threadNum);
}
}
ReentrantLock与Condition
Java一共分为两类锁，一类是由synchornized修饰的锁，还有一种是JUC里提供的锁，核心就是ReentrantLock
synchornized与ReentrantLock的区别对比:
| 对比维度 | synchornized | ReentrantLock |
|---|---|---|
| 可重入性（进入锁的时候计数器自增1） | 可重入 | 可重入 |
| 锁的实现 | JVM实现，很难操作源码，得到实现 | JDK实现 |
| 性能 | 在引入轻量级锁后性能大大提升，建议都可以选择的时候选择synchornized | - |
| 功能区别 | 方便简洁，由编译器负责加锁和释放锁 | 手工操作 |
| 粗粒度，不灵活 | 细粒度，可灵活控制 | - |
| 可否指定公平所 | 不可以 | 可以 |
| 可否放弃锁 | 不可以 | 可以 |
ReentrantLock独有的功能
可以指定是公平锁还是非公平锁
提供了一个Condition类，可以分组唤醒需要唤醒的线程
提供能够中断等待锁的线程的机制，lock.lockInterruptibly()
ReentrantLock实现：自旋锁，循环调用CAS操作来实现加锁，避免了使线程进入内核态的阻塞状态。想办法组织线程进入内核态的阻塞状态，是我们分析和理解锁的关键钥匙。
基本用法
@Slf4j
@ThreadSafe
public class LockExample2 {
// 请求总数
public static int clientTotal = 5000;
// 同时并发执行的线程数
public static int threadTotal = 200;
public static int count = 0;
private final static Lock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
executorService.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire();
add();
semaphore.release();
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
log.info("count:{}", count);
}
private static void add() {
lock.lock();
try {
count++;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
源码分析
默认使用非公平锁，可以传入true和false来使用公平所还是非公平锁。
tryLock，可以设置等待时间，或者直接返回
ReentrantReadWriteLock
在没有任何读写锁的时候才能取得写入的锁，可用于实现悲观读取，读多写少的场景下可能会出现线程饥饿。
@Slf4j
public class LockExample3 {
private final Map<String, Data> map = new TreeMap<>();
private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = lock.readLock();
private final Lock writeLock = lock.writeLock();
public Data get(String key) {
readLock.lock();
try {
return map.get(key);
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public Set<String> getAllKeys() {
readLock.lock();
try {
return map.keySet();
} finally {
readLock.unlock();
}
}
// 在没有任何读写锁的时候才可以进行写入操作
public Data put(String key, Data value) {
writeLock.lock();
try {
return map.put(key, value);
} finally {
readLock.unlock();
}
}
class Data {
}
}
StempedLock
StempedLock控制锁有三种形式，分别是写，读，和乐观读，重点在乐观锁。一个StempedLock，状态是由版本和模式两个部分组成；锁获取的方法返回的是一个数字作为票据（Stempe），他用相应的锁状态来表示并控制相关的访问，数字0表示没有写锁被授权访问；在读锁上分为悲观读和乐观读；
乐观读：如果读的操作很多，写操作很少的情况下，我们可以乐观的认为，读写同时发生的几率很小，因此不悲观的使用读取锁定很小，程序可以在查看相关的状态之后，判断有没有写操作的变更，再采取相应的措施，这一小小的改进，可以大大提升执行效率。
源码案例解释
import java.util.concurrent.locks.StampedLock;
public class LockExample4 {
class Point {
private double x, y;
private final StampedLock sl = new StampedLock();
void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
long stamp = sl.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
sl.unlockWrite(stamp);
}
}
//下面看看乐观读锁案例
double distanceFromOrigin() { // A read-only method
long stamp = sl.tryOptimisticRead(); //获得一个乐观读锁
double currentX = x, currentY = y; //将两个字段读入本地局部变量
if (!sl.validate(stamp)) { //检查发出乐观读锁后同时是否有其他写锁发生？
stamp = sl.readLock(); //如果没有，我们再次获得一个读悲观锁
try {
currentX = x; // 将两个字段读入本地局部变量
currentY = y; // 将两个字段读入本地局部变量
} finally {
sl.unlockRead(stamp);
}
}
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
}
//下面是悲观读锁案例
void moveIfAtOrigin(double newX, double newY) { // upgrade
// Could instead start with optimistic, not read mode
long stamp = sl.readLock();
try {
while (x == 0.0 && y == 0.0) { //循环，检查当前状态是否符合
long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp); //将读锁转为写锁
if (ws != 0L) { //这是确认转为写锁是否成功
stamp = ws; //如果成功 替换票据
x = newX; //进行状态改变
y = newY; //进行状态改变
break;
} else { //如果不能成功转换为写锁
sl.unlockRead(stamp); //我们显式释放读锁
stamp = sl.writeLock(); //显式直接进行写锁 然后再通过循环再试
}
}
} finally {
sl.unlock(stamp); //释放读锁或写锁
}
}
}
}
简单使用
@Slf4j
@ThreadSafe
public class LockExample5 {
// 请求总数
public static int clientTotal = 5000;
// 同时并发执行的线程数
public static int threadTotal = 200;
public static int count = 0;
private final static StampedLock lock = new StampedLock();
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
executorService.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire();
add();
semaphore.release();
} catch (Exception e) {
log.error("exception", e);
}
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
log.info("count:{}", count);
}
private static void add() {
// 会返回一个stamp的值
long stamp = lock.writeLock();
try {
count++;
} finally {
//释放的时候要释放
lock.unlock(stamp);
}
}
}
总结关于锁的几个类：
synchronized：JVM实现，不但可以通过一些监控工具监控，而且在出现未知异常的时候JVM也会自动帮我们释放锁
ReentrantLock、ReentrantRead/WriteLock、StempedLock 他们都是对象层面的锁定，要想保证锁一定被释放，要放到finally里面，才会更安全一些；StempedLock对性能有很大的改进，特别是在读线程越来越多的情况下，StempedLock有一个复杂的API。要注意使用
如何使用：
1.在只有少量竞争者的时候，synchronized是一个很好的锁的实现
2.竞争者不少，但是增长量是可以竞争的，ReentrantLock是一个很好的锁的实现（适合自己的才是最好的，不是越高级越好）
Condition
@Slf4j
public class LockExample6 {
public static void main(String[] args) {
ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
// 从reentrantLock实例里获取了condition
Condition condition = reentrantLock.newCondition();
new Thread(() -> {
try {
// 线程1调用了lock方法，加入到了AQS的等待队里里面去
reentrantLock.lock();
log.info("wait signal"); // 1 等待信号
// 调用await方法后，从AQS队列里移除了，进入到了condition队列里面去，等待一个信号
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("get signal"); // 4 得到信号
// 线程1释放锁
reentrantLock.unlock();
}).start();
new Thread(() -> {
// 线程1await释放锁以后，这里就获取了锁，加入到了AQS等待队列中
reentrantLock.lock();
log.info("get lock"); // 2 获取锁
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
//调用signalAll发送信号的方法,Condition节点的线程1节点元素被取出，放在了AQS等待队列里（注意并没有被唤醒）
condition.signalAll();
log.info("send signal ~ "); // 3 发送信号
// 线程2释放锁，这时候AQS队列中只剩下线程1，线程1开始执行
reentrantLock.unlock();
}).start();
}
}
【并发编程】【JDK源码】J.U.C--AQS 及其同步组件(2/2)的更多相关文章
- java 并发编程——Thread 源码重新学习
Java 并发编程系列文章 Java 并发基础——线程安全性 Java 并发编程——Callable+Future+FutureTask java 并发编程——Thread 源码重新学习 java并发 ...
- 并发编程—— FutureTask 源码分析
1. 前言 当我们在 Java 中使用异步编程的时候,大部分时候,我们都会使用 Future,并且使用线程池的 submit 方法提交一个 Callable 对象.然后调用 Future 的 get ...
- Java并发编程-ReentrantLock源码分析
一.前言 在分析了 AbstractQueuedSynchronier 源码后,接着分析ReentrantLock源码,其实在 AbstractQueuedSynchronizer 的分析中,已经提到 ...
- 并发编程 —— Timer 源码分析
前言 在平时的开发中,肯定需要使用定时任务,而 Java 1.3 版本提供了一个 java.util.Timer 定时任务类.今天一起来看看这个类. 1.API 介绍 Timer 相关的有 3 个类: ...
- Java并发编程 ReentrantLock 源码分析
ReentrantLock 一个可重入的互斥锁 Lock,它具有与使用 synchronized 方法和语句所访问的隐式监视器锁相同的一些基本行为和语义,但功能更强大. 这个类主要基于AQS(Abst ...
- Java并发编程-AbstractQueuedSynchronizer源码分析
简介 提供了一个基于FIFO队列,可以用于构建锁或者其他相关同步装置的基础框架.该同步器(以下简称同步器)利用了一个int来表示状态,期望它能够成为实现大部分同步需求的基础.使用的方法是继承,子类通过 ...
- Java并发编程 LockSupport源码分析
这个类比较简单,是一个静态类,不需要实例化直接使用,底层是通过java未开源的Unsafe直接调用底层操作系统来完成对线程的阻塞. package java.util.concurrent.locks ...
- Java并发编程，深度探索J.U.C - AQS
java.util.concurrent(J.U.C)大大提高了并发性能,AQS 被认为是 J.U.C 的核心. CountdownLatch 用来控制一个线程等待多个线程. 维护了一个计数器 cnt ...
- 【并发编程】【JDK源码】JDK的（J.U.C）java.util.concurrent包结构
本文从JDK源码包中截取出concurrent包的所有类,对该包整体结构进行一个概述. 在JDK1.5之前,Java中要进行并发编程时,通常需要由程序员独立完成代码实现.当然也有一些开源的框架提供了这 ...
- 【并发编程】【JDK源码】J.U.C--AQS (AbstractQueuedSynchronizer)(1/2)
J.U.C实现基础 AQS.非阻塞数据结构和原子变量类(java.util.concurrent.atomic包中的类),concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的.而concurren ...
随机推荐
- android找不到aar包
转载请标明出处,维权必究:https://www.cnblogs.com/tangZH/p/9939663.html 在做项目的时候引入aar包,编译的时候却提示错误(这个错误大概说的是...... ...
- MongoDB分片 在部署和维护管理 中常见事项的总结
分片(sharding)是MongoDB将大型集合分割到不同服务器(或者说集群)上所采用的方法,主要为应对高吞吐量与大数据量的应用场景提供了方法. 和既有的分库分表.分区方案相比,MongoDB的最大 ...
- hive笔记：复杂数据类型-map结构
map 结构 1. 语法:map(k1,v1,k2,v2,…) 操作类型:map ,map类型的数据可以通过'列名['key']的方式访问 案例: select deductions['Feder ...
- jenkins自动化工具使用教程(转)
自动化构建.测试.部署.代码检测越来越重要.主要有一下几点原因 企业做大,项目变多,多端支持(web,h5,小程序等) 微服务提倡高内聚低耦合,项目因拆分变多 DevOps自动化运维流行 集群化,高可 ...
- 一道C++、MFC上机面试题
题目:写一个基于MFC对话框的程序,界面输入整型a和b,点击计算,开启线程计算a+b,并把结果返回给对话框.(1)不能用结构体和类(2)用到自定义消息(3)鼠标移到[计算]按钮上变为收尸图标.参考界面 ...
- Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted解决办法(php内存耗尽报错)【简记】
报错: PHP Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 72 bytes) i ...
- LeetCode算法题-Design HashSet（Java实现）
这是悦乐书的第298次更新,第317篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第166题(顺位题号是705).不使用任何内建的hash表库设计一个hash集合,应包含 ...
- LeetCode算法题-Relative Ranks（Java实现）
这是悦乐书的第248次更新,第261篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第115题(顺位题号是506).根据N名运动员的得分,找到他们的相对等级和得分最高的三个 ...
- 我的第一个python web开发框架（31）——定制ORM（七）
几个复杂的ORM方式都已介绍完了,剩下一些常用的删除.获取记录数量.统计合计数.获取最大值.获取最小值等方法我就不一一详细介绍了,直接给出代码大家自行查看. #!/usr/bin/env python ...
- idea maven无法热布署exploded
(原) 有时,你的idea可能会偶尔出现点小问题,特别是在用maven的时候,以前可以用的热布署发现没有了.就像这样: 少了一个选项,并且下面会有一个提示,no artifacts configure ...