第二十四章 java并发常见知识内容(AQS)

news2024/11/23 19:40:28

JAVA重要知识点

  • AQS
    • 介绍
    • AQS的核心思想
    • AQS资源共享方式
    • 自定义同步器
    • 常见同步工具类
      • Semaphore(信号量)
      • CountDownLatch(倒计时器)
      • CyclicBarrier(循环栅栏)

AQS

介绍

AQS 的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ,翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。

AQS 就是一个抽象类,主要用来构建锁和同步器。

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer extends 
AbstractOwnableSynchronizer implements java.io.Serializable {
}

AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的实现,因此,使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器,比如我们提到的 ReentrantLock,Semaphore,其他的诸如 ReentrantReadWriteLock,SynchronousQueue等等皆是基于 AQS 的。

AQS的核心思想

被请求的共享资源空闲,则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程,并且将共享资源设置为锁定状态。
如果被请求的共享资源被占用,那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制,这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁 实现的,即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中

补充:
CLH(Craig,Landin,and Hagersten) 队列是一个虚拟的双向队列(虚拟的双向队列即不存在队列实例,仅存在结点之间的关联关系)。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点(Node)来实现锁的分配。在 CLH 同步队列中(FIFO),一个节点表示一个线程,它保存着线程的引用(thread)、 当前节点在队列中的状态(waitStatus)、前驱节点(prev)、后继节点(next)。
在这里插入图片描述
核心原理图如下:
在这里插入图片描述
AQS使用int成员变量state表示同步状态,由volatile修饰,用于展示当前临界资源的获锁情况。通过内置的线程等待队列来完成获取资源线程的排队工作

// 共享变量,使用volatile修饰保证线程可见性
private volatile int state;

状态信息 state 可以通过 protected 类型的getState()、setState()和compareAndSetState() 进行操作。并且,这几个方法都是 final 修饰的,在子类中无法被重写。

//返回同步状态的当前值
protected final int getState() {
     return state;
}
 // 设置同步状态的值
protected final void setState(int newState) {
     state = newState;
}
//原子地(CAS操作)将同步状态值设置为给定值update如果当前同步状态的值等于expect(期望值)
protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
      return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}

AQS资源共享方式

AQS 定义两种资源共享方式:

  1. Exclusive(独占,只有一个线程能执行,如ReentrantLock)
  2. Share(共享,多个线程可同时执行,如Semaphore/CountDownLatch)

一般来说,自定义同步器的共享方式要么是独占,要么是共享,他们也只需实现tryAcquire-tryRelease、tryAcquireShared-tryReleaseShared中的一种即可。但 AQS 也支持自定义同步器同时实现独占和共享两种方式,如ReentrantReadWriteLock

自定义同步器

基于模板方法模式的,如果需要自定义同步器一般的方式是这样(模板方法模式很经典的一个应用):

  1. 使用者继承 AbstractQueuedSynchronizer 并重写指定的方法。
  2. 将 AQS 组合在自定义同步组件的实现中,并调用其模板方法,而这些模板方法会调用使用者重写的方法。
//独占方式。尝试获取资源,成功则返回true,失败则返回false。
protected boolean tryAcquire(int)
//独占方式。尝试释放资源,成功则返回true,失败则返回false。
protected boolean tryRelease(int)
//共享方式。尝试获取资源。负数表示失败;0表示成功,但没有剩余可用资源;正数表示成功,且有剩余资源。
protected int tryAcquireShared(int)
//共享方式。尝试释放资源,成功则返回true,失败则返回false。
protected boolean tryReleaseShared(int)
//该线程是否正在独占资源。只有用到condition才需要去实现它。
protected boolean isHeldExclusively()

上述的几个方法被称为钩子方法。是一种被声明在抽象类的方法,一般使用protected关键字修饰,可以是空方法(由子类实现),也可以是默认实现的方法。
除了上面提到的钩子方法之外,AQS 类中的其他方法都是 final ,所以无法被其他类重写。

常见同步工具类

Semaphore(信号量)

synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源,而Semaphore(信号量)可以用来控制同时访问特定资源的线程数量。

举例如下:
Semaphore 的使用简单,我们这里假设有 N(N>5) 个线程来获取 Semaphore 中的共享资源,下面的代码表示同一时刻 N 个线程中只有 5 个线程能获取到共享资源,其他线程都会阻塞,只有获取到共享资源的线程才能执行。等到有线程释放了共享资源,其他阻塞的线程才能获取到。

当初始的资源个数为 1 的时候,Semaphore 退化为排他锁。

该工具类有两种模式:

  1. 公平模式:调用acquire()方法的顺序就是获取许可证的顺序,FIFO
  2. 非公平模式:抢占式
public Semaphore(int permits) {
  	sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
  	sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}

上述两个构造方法,都必须提供许可的数量,第二个构造方法可以指定 公平模式还是非公平模式,默认是非公平模式

应用场景:用于资源有明确访问数量限制的场景。例如:限流(仅仅是可以应用的场景,项目中推荐使用Redis+Lua来实现限流)

原理:
该工具类是共享锁的一种,默认构造AQS的sate为permits,可以把该字段当做许可证的数量,只有拿到许可证的线程才可以执行。

调用semaphore.acquire()后,线程尝试获取许可证,如果state大于等于0,则表示可以获取成功。获取成功后,使用CAS操作修改state的值,如果state小于0,表示许可证的数量不足。此时会创建一个Node节电加入阻塞队列,挂起当前线程。

调用semaphore.release()后,线程尝试释放许可证,使用CAS修改state的值,进行state+1操作。释放许可证成功之后,同时会唤醒同步队列中的一个线程。被唤醒的线程会重新去修改state的值,如果state大于等于0,则代表获取许可证成功,否则重新进入阻塞队列,挂起线程。

实际代码举例如下:


public class SemaphoreExample1 {
  // 请求的数量
  private static final int threadCount = 550;

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象(如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢)
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300);
    // 初始许可证数量
    final Semaphore semaphore = new Semaphore(20);

    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
      final int threadnum = i;
      threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用
        try {
          semaphore.acquire();// 获取一个许可,所以可运行线程数量为20/1=20
          test(threadnum);
          semaphore.release();// 释放一个许可
        } catch (InterruptedException e) {
          // TODO Auto-generated catch block
          e.printStackTrace();
        }

      });
    }
    threadPool.shutdown();
    System.out.println("finish");
  }

  public static void test(int threadnum) throws InterruptedException {
    Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
    System.out.println("threadnum:" + threadnum);
    Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
  }
}

执行 acquire() 方法阻塞,直到有一个许可证可以获得然后拿走一个许可证;每个 release 方法增加一个许可证,这可能会释放一个阻塞的 acquire() 方法。然而,其实并没有实际的许可证这个对象,Semaphore 只是维持了一个可获得许可证的数量。 Semaphore 经常用于限制获取某种资源的线程数量。
也可以一次拿取和释放多个许可:

semaphore.acquire(5);// 获取5个许可,所以可运行线程数量为20/5=4
test(threadnum);
semaphore.release(5);// 释放5个许可
final Semaphore semaphore = new Semaphore(20);
设置了20个许可证,但是线程中 每次都是用acquire获取了5个信号,因此是20/5=4 。
同时允许4个线程执行

除了acquire()方法外,还有一个是tryAcquire()方法,该方法如果获取不到许可就立即返回false。而acquire()会阻塞,直到有一个许可证可以获取再拿走一个许可证。
补充:
Semaphore 与 CountDownLatch 一样,也是共享锁的一种实现。它默认构造 AQS 的 state 为 permits。当执行任务的线程数量超出 permits,那么多余的线程将会被放入阻塞队列 Park,并自旋判断 state 是否大于 0。只有当 state 大于 0 的时候,阻塞的线程才能继续执行,此时先前执行任务的线程继续执行 release() 方法,release() 方法使得 state 的变量会加 1,那么自旋的线程便会判断成功。 如此,每次只有最多不超过 permits 数量的线程能自旋成功,便限制了执行任务线程的数量。

CountDownLatch(倒计时器)

CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方,直至所有线程的任务都执行完毕。

CountDownLatch 是一次性的,计数器的值只能在构造方法中初始化一次,之后没有任何机制再次对其设置值,当 CountDownLatch 使用完毕后,它不能再次被使用。

原理如下:
CountDownLatch 是共享锁的一种实现,它默认构造 AQS 的 state 值为 count。当线程使用 countDown() 方法时,其实使用了tryReleaseShared方法以 CAS 的操作来减少 state,直至 state 为 0 。

当调用 await() 方法的时候,如果 state 不为 0,那就证明任务还没有执行完毕,await() 方法就会一直阻塞,也就是说 await() 方法之后的语句不会被执行。然后,CountDownLatch 会自旋 CAS 判断 state == 0,如果 state == 0 的话,就会释放所有等待的线程,await() 方法之后的语句得到执行。

CountDownLatch 的两种典型用法 :

  1. 某一线程在开始运行前等待 n 个线程执行完毕 : 将 CountDownLatch 的计数器初始化为 n (new CountDownLatch(n)),每当一个任务线程执行完毕,就将计数器减 1 (countdownlatch.countDown()),当计数器的值变为 0 时,在 CountDownLatch 上 await() 的线程就会被唤醒
    典型应用场景就是启动一个服务时,主线程需要等待多个组件加载完毕,之后再继续执行。
  2. 实现多个线程开始执行任务的最大并行性 :注意是并行性,不是并发,强调的是多个线程在某一时刻同时开始执行。做法是初始化一个共享的 CountDownLatch 对象,将其计数器初始化为 1 (new CountDownLatch(1)),多个线程在开始执行任务前首先 coundownlatch.await(),当主线程调用 countDown() 时,计数器变为 0,多个线程同时被唤醒。

代码举例如下:


public class CountDownLatchExample1 {
  // 请求的数量
  private static final int threadCount = 550;

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象(如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢)
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300);
    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
      final int threadnum = i;
      threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用
        try {
          test(threadnum);
        } catch (InterruptedException e) {
          // TODO Auto-generated catch block
          e.printStackTrace();
        } finally {
          countDownLatch.countDown();// 表示一个请求已经被完成
        }

      });
    }
    countDownLatch.await();
    threadPool.shutdown();
    System.out.println("finish");
  }

  public static void test(int threadnum) throws InterruptedException {
    Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
    System.out.println("threadnum:" + threadnum);
    Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
  }
}


定义了请求的数量为 550,当这 550 个请求被处理完成之后,才会执行System.out.println(“finish”);。
与 CountDownLatch 的第一次交互是主线程等待其他线程。主线程必须在启动其他线程后立即调用 CountDownLatch.await() 方法。这样主线程的操作就会在这个方法上阻塞,直到其他线程完成各自的任务。
其他 N 个线程必须引用闭锁对象,因为他们需要通知 CountDownLatch 对象,他们已经完成了各自的任务。这种通知机制是通过 CountDownLatch.countDown()方法来完成的;每调用一次这个方法,在构造函数中初始化的 count 值就减 1。所以当 N 个线程都调 用了这个方法,count 的值等于 0,然后主线程就能通过 await()方法,恢复执行自己的任务。

注意:
CountDownLatch 的 await() 方法使用不当很容易产生死锁,比如上面代码中的 for 循环改为:

for (int i = 0; i < threadCount-1; i++) {
.......
}

这样的话,count调用后是1,永远不是0,会一直等待,阻塞。

CyclicBarrier(循环栅栏)

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似,它也可以实现线程间的技术等待,但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。
CountDownLatch 的实现是基于 AQS 的,而 CycliBarrier 是基于 ReentrantLock(ReentrantLock 也属于 AQS 同步器)和 Condition 的。CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用(Cyclic)的屏障(Barrier)。

它要做的事情是:让一组线程到达一个屏障(也可以叫同步点)时被阻塞,直到最后一个线程到达屏障时,屏障才会开门,所有被屏障拦截的线程才会继续干活。

原理如下:
CyclicBarrier 内部通过一个 count 变量作为计数器,count 的初始值为 parties 属性的初始化值,每当一个线程到了栅栏这里了,那么就将计数器减 1。如果 count 值为 0 了,表示这是这一代最后一个线程到达栅栏,就尝试执行我们构造方法中输入的任务。

源码如下:

  1. CyclicBarrier 默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties),其参数表示屏障拦截的线程数量,每个线程调用 await() 方法告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障,然后当前线程被阻塞。
public CyclicBarrier(int parties) {
    this(parties, null);
}

public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) {
    if (parties <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.parties = parties;
    this.count = parties;
    this.barrierCommand = barrierAction;
}

其中,parties 就代表了有拦截的线程的数量,当拦截的线程数量达到这个值的时候就打开栅栏,让所有线程通过。

  1. 当调用 CyclicBarrier 对象调用 await() 方法时,实际上调用的是 dowait(false, 0L)方法。 await() 方法就像树立起一个栅栏的行为一样,将线程挡住了,当拦住的线程数量达到 parties 的值时,栅栏才会打开,线程才得以通过执行。
public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
  try {
    	return dowait(false, 0L);
  } catch (TimeoutException toe) {
   	 throw new Error(toe); // cannot happen
  }
}

dowait(false, 0L)方法的源码如下:

    // 当线程数量或者请求数量达到 count 时 await 之后的方法才会被执行。上面的示例中 count 的值就为 5。
    private int count;
    /**
     * Main barrier code, covering the various policies.
     */
    private int dowait(boolean timed, long nanos)
        throws InterruptedException, BrokenBarrierException,
               TimeoutException {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        // 锁住
        lock.lock();
        try {
            final Generation g = generation;

            if (g.broken)
                throw new BrokenBarrierException();

            // 如果线程中断了,抛出异常
            if (Thread.interrupted()) {
                breakBarrier();
                throw new InterruptedException();
            }
            // cout减1
            int index = --count;
            // 当 count 数量减为 0 之后说明最后一个线程已经到达栅栏了,也就是达到了可以执行await 方法之后的条件
            if (index == 0) {  // tripped
                boolean ranAction = false;
                try {
                    final Runnable command = barrierCommand;
                    if (command != null)
                        command.run();
                    ranAction = true;
                    // 将 count 重置为 parties 属性的初始化值
                    // 唤醒之前等待的线程
                    // 下一波执行开始
                    nextGeneration();
                    return 0;
                } finally {
                    if (!ranAction)
                        breakBarrier();
                }
            }

            // loop until tripped, broken, interrupted, or timed out
            for (;;) {
                try {
                    if (!timed)
                        trip.await();
                    else if (nanos > 0L)
                        nanos = trip.awaitNanos(nanos);
                } catch (InterruptedException ie) {
                    if (g == generation && ! g.broken) {
                        breakBarrier();
                        throw ie;
                    } else {
                        // We're about to finish waiting even if we had not
                        // been interrupted, so this interrupt is deemed to
                        // "belong" to subsequent execution.
                        Thread.currentThread().interrupt();
                    }
                }

                if (g.broken)
                    throw new BrokenBarrierException();

                if (g != generation)
                    return index;

                if (timed && nanos <= 0L) {
                    breakBarrier();
                    throw new TimeoutException();
                }
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

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