六、共享模型之工具
1. 线程池
1.1 自定义线程池
步骤1：自定义拒绝策略接口
@FunctionalInterface // 拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}
步骤2：自定义任务队列
class BlockingQueue<T> {
// 1. 任务队列
private Deque<T> queue = new ArrayDeque<>();
// 2. 锁
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
// 3. 生产者条件变量
private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
// 4. 消费者条件变量
private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();
// 5. 容量
private int capcity;
public BlockingQueue(int capcity) {
this.capcity = capcity;
}
// 带超时阻塞获取
public T poll(long timeout, TimeUnit unit) {
lock.lock();
try {
// 将 timeout 统一转换为 纳秒
long nanos = unit.toNanos(timeout);
while (queue.isEmpty()) {
try {
// 返回值是剩余时间
if (nanos <= 0) {
return null;
}
nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T t = queue.removeFirst();
fullWaitSet.signal();
return t;
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 阻塞获取
public T take() {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
try {
emptyWaitSet.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T t = queue.removeFirst();
fullWaitSet.signal();
return t;
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 阻塞添加
public void put(T task) {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capcity) {
try {
log.debug("等待加入任务队列 {} ...", task);
fullWaitSet.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 带超时时间阻塞添加
public boolean offer(T task, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
lock.lock();
try {
long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
while (queue.size() == capcity) {
try {
if(nanos <= 0) {
return false;
}
log.debug("等待加入任务队列 {} ...", task);
nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int size() {
lock.lock();
try {
return queue.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
lock.lock();
try {
// 判断队列是否满
if(queue.size() == capcity) {
rejectPolicy.reject(this, task);
} else { // 有空闲
log.debug("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
步骤3：自定义线程池
class ThreadPool {
// 任务队列
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
// 线程集合
private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();
// 核心线程数
private int coreSize;
// 获取任务时的超时时间
private long timeout;
private TimeUnit timeUnit;
private RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;
// 执行任务
public void execute(Runnable task) {
// 当任务数没有超过 coreSize 时，直接交给 worker 对象执行
// 如果任务数超过 coreSize 时，加入任务队列暂存
synchronized (workers) {
if(workers.size() < coreSize) {
Worker worker = new Worker(task);
log.debug("新增 worker{}, {}", worker, task);
workers.add(worker);
worker.start();
} else {
// taskQueue.put(task);
// 1) 死等
// 2) 带超时等待
// 3) 让调用者放弃任务执行
// 4) 让调用者抛出异常
// 5) 让调用者自己执行任务
taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
}
}
}
public ThreadPool(int coreSize, long timeout, TimeUnit timeUnit, int queueCapcity,
RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy) {
this.coreSize = coreSize;
this.timeout = timeout;
this.timeUnit = timeUnit;
this.taskQueue = new BlockingQueue<>(queueCapcity);
this.rejectPolicy = rejectPolicy;
}
class Worker extends Thread{
private Runnable task;
public Worker(Runnable task) {
this.task = task;
}
@Override
public void run() {
// 执行任务
// 1) 当 task 不为空，执行任务
// 2) 当 task 执行完毕，再接着从任务队列获取任务并执行
// while(task != null || (task = taskQueue.take()) != null) {
while(task != null || (task = taskQueue.poll(timeout, timeUnit)) != null) {
try {
log.debug("正在执行...{}", task);
// task的run 方法跟 work 的run 是不同的，task的run 在外部 重写了
task.run();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
task = null;
}
}
synchronized (workers) {
log.debug("worker 被移除{}", this);
workers.remove(this);
}
}
}
}
步骤4：测试
public static void main(String[] args) {
ThreadPool threadPool = new ThreadPool(1,
1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 1, (queue, task)->{
// 1. 死等
// queue.put(task);
// 2) 带超时等待
// queue.offer(task, 1500, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 3) 让调用者放弃任务执行
// log.debug("放弃{}", task);
// 4) 让调用者抛出异常
// throw new RuntimeException("任务执行失败 " + task);
// 5) 让调用者自己执行任务
task.run();
});
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int j = i;
threadPool.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(1000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.debug("{}", j);
});
}
}
1.2 ThreadPoolExecutor
(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 | 接收新任 务 | 处理阻塞队列任 务 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| RUNNING | 111 | Y | Y | |
| SHUTDOWN | 000 | N | Y | 不会接收新任务，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 |
| TIDYING | 010 | - | - | 任务全执行完毕，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，目的是将线程池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
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
(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 - 可以为线程创建时起个好名字
- handler 拒绝策略
工作方式：
graph LR
subgraph 阻塞队列
size=2
t3(任务3)
t4(任务4)
end
subgraph 线程池c=2,m=3
ct1(核心线程1)
ct2(核心线程2)
mt1(救急线程)
ct1 --> t1(任务1)
ct2 --> t2(任务2)
end
style ct1 fill:#ccf,stroke:#f66,stroke-width:2px
style ct2 fill:#ccf,stroke:#f66,stroke-width:2px
style mt1 fill:#ccf,stroke:#f66,stroke-width:2px,stroke-dasharray: 5.5
- 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，新加的任务会被加入workQueue 队列排队，直到有空闲的线程。
- 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，其它著名框架也提供了实现
AbortPolicy让调用者抛出RejectedExecutionException异常，这是默认策略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
- 当高峰过去后，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
(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
(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
Integer.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是 60s，意味着- 全部都是救急线程（60s 后可以回收）
- 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）
- 全部都是救急线程（60s 后可以回收）
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
(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，任务数多于 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被释放。
区别：
- 自己创建一个单线程串行执行任务，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，保证池的正常工作
Executors.newSingleThreadExecutor()线程个数始终为1，不能修改FinalizableDelegatedExecutorService应用的是装饰器模式（FinalizableDelegatedExecutorService是具体装饰角色，DelegatedExecutorService是抽象装饰角色，ExecutorService是抽象构件角色），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
- 对外暴露的是
(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;
execute和submit的区别
- execute只能提交Runnable类型的任务，无返回值。submit既可以提交Runnable类型的任务，也可以提交Callable类型的任务，会有一个类型为Future的返回值，但当任务类型为Runnable时，返回值为null。
- execute在执行任务时，如果遇到异常会直接抛出，而submit不会直接抛出，只有在使用Future的get方法获取返回值时，才会抛出异常。
submit执行后会立即返回一个结果，其他线程可以将返回的对象调用其方法get()获取将来的结果，会阻塞等待（任务未执行完成）。
(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;
* 异步模式之工作线程
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
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<String> 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
创建多少线程池合适
- 过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿
- 过大会导致更多的线程上下文切换，占用更多内存
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）或其它原因导致暂停时，额外的这个线程就能顶上去，保证 CPU 时钟周期不被浪费
I/O 密集型运算
CPU 不总是处于繁忙状态，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
自定义线程池
(8) 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会影响到之后的任务。
public static void main(String[] args) {
Timer timer = new Timer();
TimerTask task1 = new TimerTask() {
@Override
public void run() {
log.debug("task 1");
sleep(2);
}
};
TimerTask task2 = new TimerTask() {
@Override
public void run() {
log.debug("task 2");
}
};
// 使用 timer 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
// 但由于 timer 内只有一个线程来顺序执行队列中的任务，因此『任务1』的延时，影响了『任务2』的执行
timer.schedule(task1, 1000);
timer.schedule(task2, 1000);
}
输出
0:46:09.444 c.TestTimer [main] - start...
20:46:10.447 c.TestTimer [Timer-0] - task 1
20:46:12.448 c.TestTimer [Timer-0] - task 2
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...
评价 整个线程池表现为：线程数固定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务
(9) 正确处理执行任务异常
方法1：主动捉异常
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
pool.submit(() -> {
try {
log.debug("task1");
int i = 1 / 0;
} catch (Exception e) {
log.error("error:", e);
}
});
输出
21:59:04.558 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - task1
21:59:04.562 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - error:
java.lang.ArithmeticException: / by zero
at cn.itcast.n8.TestTimer.lambda$main$0(TestTimer.java:28)
at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
方法2：使用 Future
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
Future<Boolean> f = pool.submit(() -> {
log.debug("task1");
int i = 1 / 0;
return true;
});
log.debug("result:{}", f.get());
输出
21:54:58.208 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - task1
Exception in thread "main" java.util.concurrent.ExecutionException:
java.lang.ArithmeticException: / by zero
at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122)
at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192)
at cn.itcast.n8.TestTimer.main(TestTimer.java:31)
Caused by: java.lang.ArithmeticException: / by zero
at cn.itcast.n8.TestTimer.lambda$main$0(TestTimer.java:28)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
* 应用之定时任务
定期执行
如何让每周四 18:00:00 定时执行任务？
// 获得当前时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 获取本周四 18:00:00.000
LocalDateTime thursday =
now.with(DayOfWeek.THURSDAY).withHour(18).withMinute(0).withSecond(0).withNano(0);
// 如果当前时间已经超过 本周四 18:00:00.000， 那么找下周四 18:00:00.000
if(now.compareTo(thursday) >= 0) {
thursday = thursday.plusWeeks(1);
}
// 计算时间差，即延时执行时间
long initialDelay = Duration.between(now, thursday).toMillis();
// 计算间隔时间，即 1 周的毫秒值
long oneWeek = 7 * 24 * 3600 * 1000;
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);
System.out.println("开始时间：" + new Date());
executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
System.out.println("执行时间：" + new Date());
}, initialDelay, oneWeek, TimeUnit.MILLISECONDS);
(10) 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;
}
}
}
TaskQueue.java
public boolean force(Runnable o, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
if ( parent.isShutdown() )
throw new RejectedExecutionException(
"Executor not running, can't force a command into the queue"
);
return super.offer(o,timeout,unit); //forces the item onto the queue, to be used if the task is rejected
}
Connector 配置
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| acceptorThreadCount | 1 | acceptor 线程数量 |
| pollerThreadCount | 1 | poller 线程数量 |
| minSpareThreads | 10 | 核心线程数，即 corePoolSize |
| maxThreads | 200 | 最大线程数，即 maximumPoolSize |
| executor | - | Executor 名称，用来引用下面的 Executor |
Executor 线程配置
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| threadPriority | 5 | 线程优先级 |
| daemon | true | 是否守护线程 |
| minSpareThreads | 25 | 核心线程数，即 corePoolSize |
| maxThreads | 200 | 最大线程数，即 maximumPoolSize |
| maxIdleTime | 60000 | 线程生存时间，单位是毫秒，默认值即 1 分钟 |
| maxQueueSize | Integer.MAX_VALUE | 队列长度 |
| prestartminSpareThreads | false | 核心线程是否在服务器启动时启动 |
graph LR
a(添加新任务) --> b(提交任务 < 核心线程)
b -->|是| c(加入队列)
b --> |否| d(提交任务 < 最大线程)
d --> |是| e(创建急救线程)
d --> |否| c
1.3 Fork/Join
(1) 概念
Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，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
(2) 使用
提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask（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
用图来表示
graph LR
t1("t1 5 + {4}")
t2("t2 4 + {3}")
t3("t3 3 + {2}")
t00("t0 2 + {1}")
t0("t0")
t00 -- "{1}" --> t0
t0 -. "1" .-> t00
t3 -. "{2}" .-> t00
t00 -. "3" .-> t3
t2 -- "{3}" --> t3
t3 -. "6" .-> t2
t1 -- "{4}" --> t2
t2 -. "10" .-> t1
改进
class AddTask3 extends RecursiveTask<Integer> {
int begin;
int end;
public AddTask3(int begin, int end) {
this.begin = begin;
this.end = end;
}
@Override
public String toString() {
return "{" + begin + "," + end + '}';
}
@Override
protected Integer compute() {
// 5, 5
if (begin == end) {
log.debug("join() {}", begin);
return begin;
}
// 4, 5
if (end - begin == 1) {
log.debug("join() {} + {} = {}", begin, end, end + begin);
return end + begin;
}
// 1 5
int mid = (end + begin) / 2; // 3
AddTask3 t1 = new AddTask3(begin, mid); // 1,3
t1.fork();
AddTask3 t2 = new AddTask3(mid + 1, end); // 4,5
t2.fork();
log.debug("fork() {} + {} = ?", t1, t2);
int result = t1.join() + t2.join();
log.debug("join() {} + {} = {}", t1, t2, 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 AddTask3(1, 10)));
}
结果
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 + 2 = 3
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 4 + 5 = 9
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 3
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() {1,3} + {4,5} = ?
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() {1,2} + {3,3} = ?
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() {1,2} + {3,3} = 6
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() {1,3} + {4,5} = 15
15
用图来表示
graph LR
t1("t1 {1,3} + {4,5}")
t2("t2 {1,2},{3,3}")
t3("t3")
t0("t0")
t1 -- "{1,3}" --> t2
t1 -- "{4,5}" --> t3
t2 -- "{1,2}" --> t0
t2 -- "{3,3}" --> t0
t0 -. "3".-> t2
t0 -. "3" .-> t2
t2 -. "6" .- t1
t3 -. "9" .-> t1
t1 -. 15 .-> 结果
2. J.U.C
2.1 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个状态，控制如何获取锁和释放锁
- getState - 获取 state 状态
- setState - 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
}
实现不可重入锁
自定义同步器
final class MySync extends AbstractQueuedSynchronizer {
@Override
protected boolean tryAcquire(int acquires) {
if (acquires == 1){
if (compareAndSetState(0, 1)) {
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
}
return false;
}
@Override
protected boolean tryRelease(int acquires) {
if(acquires == 1) {
if(getState() == 0) {
throw new IllegalMonitorStateException();
}
setExclusiveOwnerThread(null);
setState(0);
return true;
}
return false;
}
protected Condition newCondition() {
return new ConditionObject();
}
@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();
}
}
测试一下
MyLock lock = new MyLock();
new Thread(() -> {
lock.lock();
try {
log.debug("locking...");
sleep(1);
} finally {
log.debug("unlocking...");
lock.unlock();
}
},"t1").start();
new Thread(() -> {
lock.lock();
try {
log.debug("locking...");
} finally {
log.debug("unlocking...");
lock.unlock();
}
},"t2").start();
输出
22:29:28.727 c.TestAqs [t1] - locking...
22:29:29.732 c.TestAqs [t1] - unlocking...
22:29:29.732 c.TestAqs [t2] - locking...
22:29:29.732 c.TestAqs [t2] - unlocking...
不可重入测试
如果改为下面代码，会发现自己也会被挡住（只会打印一次 locking）
lock.lock();
log.debug("locking...");
lock.lock();
log.debug("locking...")
心得
起源
早期程序员会自己通过一种同步器去实现另一种相近的同步器，例如用可重入锁去实现信号量，或反之。这显然不够优雅，于是在 JSR166（java 规范提案）中创建了 AQS，提供了这种通用的同步器机制。
目标
AQS 要实现的功能目标
- 阻塞版本获取锁 acquire 和非阻塞的版本尝试获取锁 tryAcquire
- 获取锁超时机制
- 通过打断取消机制
- 独占机制及共享机制
- 条件不满足时的等待机制
要实现的性能目标
Instead, the primary performance goal here is scalability: to predictably maintain efficiency even, or especially, when synchronizers are contended.
设计
AQS 的基本思想其实很简单
获取锁的逻辑
while(state 状态不允许获取) {
if(队列中还没有此进程) {
入队并阻塞
}
}
当前线程出队
释放锁的逻辑
if(state 状态允许了) {
恢复阻塞的线程(s)
}
要点
- 原子维护 state 状态
- 阻塞及恢复线程
- 维护队列
1) state设计
- tate 使用 volatile 配合 cas 保证其修改时的原子性
- state 使用了 32bit int 来维护同步状态，因为当时使用 long 在很多平台下测试的结果并不理想
2) 阻塞恢复设计
- 早期的控制线程暂停和恢复的 api 有 suspend 和 resume，但它们是不可用的，因为如果先调用的 resume那么 suspend 将感知不到
- 解决方法是使用 park & unpark 来实现线程的暂停和恢复，具体原理在之前讲过了，先 unpark再park 也没问题
- park & unpark 是针对线程的，而不是针对同步器的，因此控制粒度更为精细
- park 线程还可以通过 interrupt 打断
3) 队列设计
- 用了 FIFO 先入先出队列，并不支持优先级队列
- 设计时借鉴了 CLH 队列，它是一种单向无锁队列
graph LR
subgraph 初始
head1(head) --> Dumy1(Dumy)
tail1(tail) --> Dumy1
end
subgraph 新节点
head2(head) --> Dumy2(Dumy)
tail2(tail) --> Node
Node -- "prev" --> Dumy2
end
style Dumy1 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style Dumy2 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
队列中有 head 和 tail 两个指针节点，都用 volatile 修饰配合 cas 使用，每个节点有 state 维护节点状态入队伪代码，只需要考虑 tail 赋值的原子性
do {
// 原来的 tail
Node prev = tail;
// 用 cas 在原来 tail 的基础上改为 node
} while(tail.compareAndSet(prev,node))
出队伪代码
// prev 是上一个节点
while (Node prev=node.prev).state != 唤醒状态) {
}
// 设置头结点
head = node;
CLH好处：
- 无锁，使用自旋
- 快速，无阻塞
AQS 在一些方面改进了CLH
private Node enq(final Node node) {
for (;;) {
Node t = tail;
// 队列中还没有元素 tail 为 null
if (t == null) {
// 将 head 从 null -> dummy
if (compareAndSetHead(new Node()))
tail = head;
} else {
// 将 node 的 prev 设置为原来的 tail
node.prev = t;
// 将 tail 从原来的 tail 设置为 node
if (compareAndSetTail(t, node)) {
// 原来 tail 的 next 设置为 node
t.next = node;
return t;
}
}
}
}
主要用到ASQ 的并发工具类
2.2 RenntrantLock 原理
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();F
}
NonfairSync继承自ASQ
没有竞争时
第出现时一个竞争
Thread-1 执行了
(1) CAS 尝试将 state 由 0 改为 1，结果失败
(2)进入 tryAcquire 逻辑，这时 state 已经是1，结果仍然失败
(3) 接下来进入 addWaiter 逻辑，构造 Node 队列
- 图中黄色三角表示该 Node 的 waitStatus 状态，其中 0 为默认正常状态
- Node 的创建是懒惰的
- 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
(1) acquireQueued 会在一个死循环中不断尝试获得锁，失败后进入 park 阻塞 (2) 如果自己是紧邻着 head（排第二位），那么再次 tryAcquire 尝试获取锁，当然这时 state 仍为1，失败 (3) 进入 shouldParkAfterFailedAcquire 逻辑，将前驱 node，即 head 的 waitStatus 改为 -1，这次返回 false
(4) shouldParkAfterFailedAcquire 执行完毕回到 acquireQueued ，再次 tryAcquire 尝试获取锁，当然这时state 仍为 1，失败 (5) 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 (6) 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
当前队列不为 null，并且 head 的 waitStatus = -1，进入 unparkSuccessor 流程
找到队列中离 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
- 原本的 head 因为从链表断开，而可被垃圾回收
如果这时候有其它线程来竞争（非公平的体现），例如这时有 Thread-4 来了
如果不巧又被 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，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);
}
}
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;
}
}
可打断原理
不可打断模式
在此模式下，即使它被打断，仍会驻留在 AQS 队列中，一直要等到获得锁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();
}
}
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);
}
}
}
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()
);
}
}
条件变量实现原理
每个条件变量其实就对应着一个等待队列，其实现类是 ConditionObject
await 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
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
firstWaiter就是第一个节点，而不是firstWaiter的nextWaiter，此时第一个节点脱离该链表结构，firstWaiter指向下一个lastWaiter总是最后一个节点，直到没有节点firstWaiter和lastWaiter都指向null
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
- 如果 Node 节点这时被 取消，这Node 节点不会再
signal，会重新去执行 在ConditionObject中 的firstWaiter的doSignal 流程
Thread-1 释放锁
- 如果 新加入的Node 的前一个节点 由于 被取消或者超时，会优先将 Node 节点 恢复为(调用
unpark) 运行 - 其他情况按照 AQS 节点优先顺序 去 执行
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 ...
}
2.3 读写锁
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;
private ReentrantReadWriteLock rw = new ReentrantReadWriteLock();
private ReentrantReadWriteLock.ReadLock r = rw.readLock();
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();
}
}
}
测试 读锁-读锁 可以并发
DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
dataContainer.read();
}, "t1").start();
new Thread(() -> {
dataContainer.read();
}, "t2").start()
输出结果，从这里可以看到 Thread-0 锁定期间，Thread-1 的读操作不受影响
14:05:14.341 c.DataContainer [t2] - 获取读锁...
14:05:14.341 c.DataContainer [t1] - 获取读锁...
14:05:14.345 c.DataContainer [t1] - 读取
14:05:14.345 c.DataContainer [t2] - 读取
14:05:15.365 c.DataContainer [t2] - 释放读锁...
14:05:15.386 c.DataContainer [t1] - 释放读锁...
测试 读锁-写锁 相互阻塞
DataContainer dataContainer = new DataContainer();
new Thread(() -> {
dataContainer.read();
}, "t1").start();
Thread.sleep(100);
new Thread(() -> {
dataContainer.write();
}, "t2").start();
输出结果
14:04:21.838 c.DataContainer [t1] - 获取读锁...
14:04:21.838 c.DataContainer [t2] - 获取写锁...
14:04:21.841 c.DataContainer [t2] - 写入
14:04:22.843 c.DataContainer [t2] - 释放写锁...
14:04:22.843 c.DataContainer [t1] - 读取
14:04:23.843 c.DataContainer [t1] - 释放读锁...
写锁-写锁 也是相互阻塞的，这里就不测试了
注意事项
- 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去获取写锁，会导致获取写锁永久等待
r.lock();
try {
// ...
w.lock();
try {
// ...
} finally{
w.unlock();
}
} finally{
r.unlock();
}
- 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() {
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 {
rwl.readLock().unlock();
}
}
}
应用之缓存
缓存更新策略
更新时，是先清缓存还是先更新数据库
先清缓存
先更新数据库
补充一种情况，假设查询线程 A 查询数据时恰好缓存数据由于时间到期失效，或是第一次查询
这种情况的出现几率非常小，见 facebook 论文
读写锁一致性缓存
使用读写锁实现一个简单的按需加载缓存
class GenericCachedDao<T> {
// HashMap 作为缓存非线程安全, 需要保护
HashMap<SqlPair, T> map = new HashMap<>();
ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
GenericDao genericDao = new GenericDao();
public int update(String sql, Object... params) {
SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
// 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
lock.writeLock().lock();
try {
int rows = genericDao.update(sql, params);
map.clear();
return rows;
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
public T queryOne(Class<T> beanClass, String sql, Object... params) {
SqlPair key = new SqlPair(sql, params);
// 加读锁, 防止其它线程对缓存更改
lock.readLock().lock();
try {
T value = map.get(key);
if (value != null) {
return value;
}
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
// 加写锁, 防止其它线程对缓存读取和更改
lock.writeLock().lock();
try {
// get 方法上面部分是可能多个线程进来的, 可能已经向缓存填充了数据
// 为防止重复查询数据库, 再次验证
T value = map.get(key);
if (value == null) {
// 如果没有, 查询数据库
value = genericDao.queryOne(beanClass, sql, params);
map.put(key, value);
}
return value;
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
// 作为 key 保证其是不可变的
class SqlPair {
private String sql;
private Object[] params;
public SqlPair(String sql, Object[] params) {
this.sql = sql;
this.params = params;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
return false;
}
SqlPair sqlPair = (SqlPair) o;
return sql.equals(sqlPair.sql) &&
Arrays.equals(params, sqlPair.params);
}
@Override
public int hashCode() {
int result = Objects.hash(sql);
result = 31 * result + Arrays.hashCode(params);
return result;
}
}
}
注意
- 以上实现体现的是读写锁的应用，保证缓存和数据库的一致性，但有下面的问题没有考虑
- 适合读多写少，如果写操作比较频繁，以上实现性能低
- 没有考虑缓存容量
- 没有考虑缓存过期
- 只适合单机
- 并发性还是低，目前只会用一把锁
- 更新方法太过简单粗暴，清空了所有 key（考虑按类型分区或重新设计 key）
- 乐观锁实现：用 CAS 去更新
读写锁原理
(1) 图解流程
读写锁用的是同一个 Sycn 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，不同是写锁状态占了 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，但后继节点不会继续唤醒
- 正数表示成功，而且数值是还有几个后继节点需要唤醒，读写锁返回 1
(3) 这时会进入 sync.doAcquireShared(1) 流程，首先也是调用 addWaiter 添加节点，不同之处在于节点被设置为 Node.SHARED 模式而非 Node.EXCLUSIVE 模式，注意此时 t2 仍处于活跃状态
(4) t2 会看看自己的节点是不是老二，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，(总共尝试了三次tryAcquireShared) 那么在 parkAndCheckInterrupt() 处 park
t3 r.lock，t4 w.lock
这种状态下，假设又有 t3 加读锁和 t4 加写锁，这期间 t1 仍然持有锁，就变成了下面的样子
1 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 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 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
(2) 源码分析
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;
}
}
}
StampedLock
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】使用加解读锁
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
- StampedLock 不支持可重入
2.4 Semaphore
基本使用
[ˈsɛməˌfɔr] 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...
应用
限制对共享资源的使用
semaphore 实现
- 使用 Semaphore 限流，在访问高峰期时，让请求线程阻塞，高峰期过去再释放许可，当然它只适合限制单机线程数量，并且仅是限制线程数，而不是限制资源数（例如连接数，请对比 Tomcat LimitLatch 的实现）
- 用 Semaphore 实现简单连接池，对比『享元模式』下的实现（用wait notify），性能和可读性显然更好，注意下面的实现中线程数和数据库连接数是相等的
@Slf4j(topic = "c.Pool")
class Pool {
// 1. 连接池大小
private final int poolSize;
// 2. 连接对象数组
private Connection[] connections;
// 3. 连接状态数组 0 表示空闲， 1 表示繁忙
private AtomicIntegerArray states;
private Semaphore semaphore;
// 4. 构造方法初始化
public Pool(int poolSize) {
this.poolSize = poolSize;
// 让许可数与资源数一致
this.semaphore = new Semaphore(poolSize);
this.connections = new Connection[poolSize];
this.states = new AtomicIntegerArray(new int[poolSize]);
for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
connections[i] = new MockConnection("连接" + (i+1));
}
}
// 5. 借连接
public Connection borrow() {// t1, t2, t3
// 获取许可
try {
semaphore.acquire(); // 没有许可的线程，在此等待
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
// 获取空闲连接
if(states.get(i) == 0) {
if (states.compareAndSet(i, 0, 1)) {
log.debug("borrow {}", connections[i]);
return connections[i];
}
}
}
// 不会执行到这里
return null;
}
// 6. 归还连接
public void free(Connection conn) {
for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
if (connections[i] == conn) {
states.set(i, 0);
log.debug("free {}", conn);
semaphore.release();
break;
}
}
}
}
原理
加锁解锁流程
Semaphore 有点像一个停车场，permits 就好像停车位数量，当线程获得了 permits 就像是获得了停车位，然后停车场显示空余车位减
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
- 被唤醒的节点会去唤醒它接下来的节点
- 队列中有些节点因为被用户中断而节点状态被设置为了1，中断后的节点自己会除去该节点（可中断模式）
- 被唤醒的节点，不会存在被用户中断的可能（取消还没完成，节点还没去除），因为唤醒 (
release) 是找到离head最近的一个 状态为-1，被中断为1 的不会去唤醒(unpark)
源码分析
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;
}
}
}
为什么要有 PROPAGATE
早期有 bug
- releaseShared 方法
public final boolean releaseShared(int arg) {
if (tryReleaseShared(arg)) {
Node h = head;
if (h != null && h.waitStatus != 0)
unparkSuccessor(h);
return true;
}
return false;
}
- doAcquireShared 方法
private void doAcquireShared(int arg) {
final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head) {
int r = tryAcquireShared(arg);
if (r >= 0) {
// 这里会有空档
setHeadAndPropagate(node, r);
p.next = null; // help GC
if (interrupted)
selfInterrupt();
failed = false;
return;
}
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
- setHeadAndPropagate 方法
private void doAcquireShared(int arg) {
final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head) {
int r = tryAcquireShared(arg);
if (r >= 0) {
// 这里会有空档
setHeadAndPropagate(node, r);
p.next = null; // help GC
if (interrupted)
selfInterrupt();
failed = false;
return;
}
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
- setHeadAndPropagate 方法
private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
setHead(node);
// 有空闲资源
if (propagate > 0 && node.waitStatus != 0) {
Node s = node.next;
// 下一个
if (s == null || s.isShared())
unparkSuccessor(node);
}
}
- 假设存在某次循环中队列里排队的结点情况为 head(-1)->t1(-1)->t2(-1)
- 假设存在将要信号量释放的 T3 和 T4，释放顺序为先 T3 后 T4
(1) 正常流程
(2) 产生 bug 的情况
修复前版本执行流程 (1) T3 调用 releaseShared(1)，直接调用了 unparkSuccessor(head)，head 的等待状态从 -1 变为 0
(2) T1 由于 T3 释放信号量被唤醒，调用 tryAcquireShared，假设返回值为 0（获取锁成功，但没有剩余资源量）
(3) T4 调用 releaseShared(1)，此时 head.waitStatus 为 0（此时读到的 head 和 1 中为同一个head），不满足条件，因此不调用 unpark-Successor(head)
(4) T1 获取信号量成功，调用 setHeadAndPropagate 时，因为不满足 propagate > 0（2 的返回值也就是 propagate（剩余资源量）== 0），从而不会唤醒后继结点， T2 线程得不到唤醒
(3) bug 修复后
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()) {
doReleaseShared();
}
}
}
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;
if (ws == Node.SIGNAL) {
if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
continue; // loop to recheck cases
unparkSuccessor(h);
}
else if (ws == 0 &&
!compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
continue; // loop on failed CAS
}
if (h == head) // loop if head changed
break;
}
}
(1) T3 调用 releaseShared()，直接调用了 unparkSuccessor(head)，head 的等待状态从 -1 变为 0
(2) T1 由于 T3 释放信号量被唤醒，调用 tryAcquireShared，假设返回值为 0（获取锁成功，但没有剩余资源量）
(3) T4 调用 releaseShared()，此时 head.waitStatus 为 0（此时读到的 head 和 1 中为同一个 head），调用 doReleaseShared() 将等待状态置为 PROPAGATE**（-3）
(4) T1 获取信号量成功，调用 setHeadAndPropagate 时，读到 h.waitStatus < 0，从而调用 doReleaseShared() 唤醒 T2
2.5 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...
可以配合线程池使用，改进如下
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();
}
});
}
输出
18:52:25.831 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-3] - begin...
18:52:25.831 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-1] - begin...
18:52:25.831 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-2] - begin...
18:52:25.831 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-4] - waiting...
18:52:26.835 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-1] - end...2
18:52:27.335 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-2] - end...1
18:52:27.835 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-3] - end...0
18:52:27.835 c.TestCountDownLatch [pool-1-thread-4] - wait end...
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();
中间输出
[t0(52%), t1(47%), t2(51%), t3(40%), t4(49%), t5(44%), t6(49%), t7(52%), t8(46%), t9(46%)]
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...
应用之同步等待多个远程调用结束
@RestController
public class TestCountDownlatchController {
@GetMapping("/order/{id}")
public Map<String, Object> order(@PathVariable int id) {
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("id", id);
map.put("total", "2300.00");
sleep(2000);
return map;
}
@GetMapping("/product/{id}")
public Map<String, Object> product(@PathVariable int id) {
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
if (id == 1) {
map.put("name", "小爱音箱");
map.put("price", 300);
} else if (id == 2) {
map.put("name", "小米手机");
map.put("price", 2000);
}
map.put("id", id);
sleep(1000);
return map;
}
@GetMapping("/logistics/{id}")
public Map<String, Object> logistics(@PathVariable int id) {
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("id", id);
map.put("name", "中通快递");
sleep(2500);
return map;
}
private void sleep(int millis) {
try {
Thread.sleep(millis);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
rest 远程调用
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
log.debug("begin");
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(4);
Future<Map<String,Object>> f1 = service.submit(() -> {
Map<String, Object> r =
restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/order/{1}", Map.class, 1);
return r;
});
Future<Map<String, Object>> f2 = service.submit(() -> {
Map<String, Object> r =
restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 1);
return r;
});
Future<Map<String, Object>> f3 = service.submit(() -> {
Map<String, Object> r =
restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 2);
return r;
});
Future<Map<String, Object>> f4 = service.submit(() -> {
Map<String, Object> r =
restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/logistics/{1}", Map.class, 1);
return r;
});
System.out.println(f1.get());
System.out.println(f2.get());
System.out.println(f3.get());
System.out.println(f4.get());
log.debug("执行完毕");
service.shutdown();
执行结果
19:51:39.711 c.TestCountDownLatch [main] - begin
{total=2300.00, id=1}
{price=300, name=小爱音箱, id=1}
{price=2000, name=小米手机, id=2}
{name=中通快递, id=1}
19:51:42.407 c.TestCountDownLatch [main] - 执行完毕
2.6 CydicBarrier
[ˈsaɪklɪk ˈbæriɚ] 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 CyclicBarrier 是可以重用的 CyclicBarrier 可以被比喻为『人满发车』
2.7 线程安全集合类概述
线程安全集合类可以分为三大类：
- 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.synchronizedCollectionCollections.synchronizedListCollections.synchronizedMapCollections.synchronizedSetCollections.synchronizedNavigableMapCollections.synchronizedNavigableSetCollections.synchronizedSortedMapCollections.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、ConcurrentBlocking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，一般可以提供较高吞吐量
- 弱一致性
- 遍历时弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，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
ConcurrentModificationException，不再继续遍历
2.8 ConcurrentHashMap
练习：单词计数
生成测试数据
static final String ALPHA = "abcedfghijklmnopqrstuvwxyz";
public static void main(String[] args) {
int length = ALPHA.length();
int count = 200;
List<String> list = new ArrayList<>(length * count);
for (int i = 0; i < length; i++) {
char ch = ALPHA.charAt(i);
for (int j = 0; j < count; j++) {
list.add(String.valueOf(ch));
}
}
Collections.shuffle(list);
for (int i = 0; i < 26; i++) {
try (PrintWriter out = new PrintWriter(
new OutputStreamWriter(
new FileOutputStream("tmp/" + (i+1) + ".txt")))) {
String collect = list.subList(i * count, (i + 1) * count).stream()
.collect(Collectors.joining("\n"));
out.print(collect);
} catch (IOException e) {
}
}
}
模版代码，模版代码中封装了多线程读取文件的代码
private static <V> void demo(Supplier<Map<String,V>> supplier,
BiConsumer<Map<String,V>,List<String>> consumer) {
Map<String, V> counterMap = supplier.get();
List<Thread> ts = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 26; i++) {
int idx = i;
Thread thread = new Thread(() -> {
List<String> words = readFromFile(idx);
consumer.accept(counterMap, words);
});
ts.add(thread);
}
ts.forEach(t->t.start());
ts.forEach(t-> {
try {
t.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println(counterMap);
}
public static List<String> readFromFile(int i) {
ArrayList<String> words = new ArrayList<>();
try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("tmp/"
+ i +".txt")))) {
while(true) {
String word = in.readLine();
if(word == null) {
break;
}
words.add(word);
}
return words;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
你要做的是实现两个参数
- 一是提供一个 map 集合，用来存放每个单词的计数结果，key 为单词，value 为计数
- 二是提供一组操作，保证计数的安全性，会传递 map 集合以及 单词 List
正确结果输出应该是每个单词出现 200 次
{a=200, b=200, c=200, d=200, e=200, f=200, g=200, h=200, i=200, j=200, k=200, l=200, m=200,
n=200, o=200, p=200, q=200, r=200, s=200, t=200, u=200, v=200, w=200, x=200, y=200, z=200}
下面的实现为：
demo(
// 创建 map 集合
// 创建 ConcurrentHashMap 对不对？
() -> new HashMap<String, Integer>(),
// 进行计数
(map, words) -> {
for (String word : words) {
Integer counter = map.get(word);
int newValue = counter == null ? 1 : counter + 1;
map.put(word, newValue);
}
}
);
有没有问题？请改进
参考解答1
demo(
() -> new ConcurrentHashMap<String, LongAdder>(),
(map, words) -> {
for (String word : words) {
// 注意不能使用 putIfAbsent，此方法返回的是上一次的 value，首次调用返回 null
map.computeIfAbsent(word, (key) -> new LongAdder()).increment();
}
}
);
参考解答2
demo(
() -> new ConcurrentHashMap<String, Integer>(),
(map, words) -> {
for (String word : words) {
// 函数式编程，无需原子变量
map.merge(word, 1, Integer::sum);
}
}
);
ConcurrentHashMap 原理
JDK 7 HashMap 并发死链
(1) 测试代码
注意
- 要在 JDK 7 下运行，否则扩容机制和 hash 的计算方法都变了
- 以下测试代码是精心准备的，不要随便改动
public static void main(String[] args) {
// 测试 java 7 中哪些数字的 hash 结果相等
System.out.println("长度为16时，桶下标为1的key");
for (int i = 0; i < 64; i++) {
if (hash(i) % 16 == 1) {
System.out.println(i);
}
}
System.out.println("长度为32时，桶下标为1的key");
for (int i = 0; i < 64; i++) {
if (hash(i) % 32 == 1) {
System.out.println(i);
}
}
// 1, 35, 16, 50 当大小为16时，它们在一个桶内
final HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
// 放 12 个元素
map.put(2, null);
map.put(3, null);
map.put(4, null);
map.put(5, null);
map.put(6, null);
map.put(7, null);
map.put(8, null);
map.put(9, null);
map.put(10, null);
map.put(16, null);
map.put(35, null);
map.put(1, null);
System.out.println("扩容前大小[main]:"+map.size());
new Thread() {
@Override
public void run() {
// 放第 13 个元素, 发生扩容
map.put(50, null);
System.out.println("扩容后大小[Thread-0]:"+map.size());
}
}.start();
new Thread() {
@Override
public void run() {
// 放第 13 个元素, 发生扩容
map.put(50, null);
System.out.println("扩容后大小[Thread-1]:"+map.size());
}
}.start();
}
final static int hash(Object k) {
int h = 0;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
(2) 死锁复现
调试工具使用 idea
在 HashMap 源码 590 行加断点
int newCapacity = newTable.length;
断点的条件如下，目的是让 HashMap 在扩容为 32 时，并且线程为 Thread-0 或 Thread-1 时停下来
newTable.length==32 &&
(
Thread.currentThread().getName().equals("Thread-0")||
Thread.currentThread().getName().equals("Thread-1")
)
断点暂停方式选择 Thread，否则在调试 Thread-0 时，Thread-1 无法恢复运行
运行代码，程序在预料的断点位置停了下来，输出
长度为16时，桶下标为1的key
1
16
35
50
长度为32时，桶下标为1的key
1
35
扩容前大小[main]:12
接下来进入扩容流程调试
在 HashMap 源码 594 行加断点
Entry<K,V> next = e.next; // 593
if (rehash) // 594
// ...
这是为了观察 e 节点和 next 节点的状态，Thread-0 单步执行到 594 行，再 594 处再添加一个断点（条件 Thread.currentThread().getName().equals("Thread-0")）
这时可以在 Variables 面板观察到 e 和 next 变量，使用 view as -> Object 查看节点状态
e (1)->(35)->(16)->null
next (35)->(16)->null
在 Threads 面板选中 Thread-1 恢复运行，可以看到控制台输出新的内容如下，Thread-1 扩容已完成
newTable[1] (35)->(1)->null
扩容后大小:13
这时 Thread-0 还停在 594 处， Variables 面板变量的状态已经变化为
e (1)->null
next (35)->(1)->null
为什么呢，因为 Thread-1 扩容时链表也是后加入的元素放入链表头，因此链表就倒过来了，但 Thread-1 虽然结果正确，但它结束后 Thread-0 还要继续运行
接下来就可以单步调试（F8）观察死链的产生了
下一轮循环到 594，将 e 搬迁到 newTable 链表头
newTable[1] (1)->null
e (35)->(1)->null
next (1)->null
下一轮循环到 594，将 e 搬迁到 newTable 链表头
newTable[1] (35)->(1)->null
e (1)->null
next null
再看看源码
e.next = newTable[1];
// 这时 e (1,35)
// 而 newTable[1] (35,1)->(1,35) 因为是同一个对象
newTable[1] = e;
// 再尝试将 e 作为链表头, 死链已成
e = next;
// 虽然 next 是 null, 会进入下一个链表的复制, 但死链已经形成了
(3) 源码分析
HashMap 的并发死链发生在扩容时
// 将 table 迁移至 newTable
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
// 1 处
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 2 处
// 将新元素加入 newTable[i], 原 newTable[i] 作为新元素的 next
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
假设 map 中初始元素是
原始链表，格式：[下标] (key,next)
[1] (1,35)->(35,16)->(16,null)
线程 a 执行到 1 处 ，此时局部变量 e 为 (1,35)，而局部变量 next 为 (35,16) 线程 a 挂起
线程 b 开始执行
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环
[1] (35,1)->(1,null)
[17] (16,null)
切换回线程 a，此时局部变量 e 和 next 被恢复，引用没变但内容变了：e 的内容被改为 (1,null)，而 next 的内
容被改为 (35,1) 并链向 (1,null)
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环，注意这时 e 是 (35,1) 并链向 (1,null) 所以 next 又是 (1,null)
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环，e 是 (1,null)，而 next 是 null，但 e 被放入链表头，这样 e.next 变成了 35 （2 处）
[1] (1,35)->(35,1)->(1,35)
已经是死链了
(4) 小结
- 究其原因，是因为在多线程环境下使用了非线程安全的 map 集合
- JDK 8 虽然将扩容算法做了调整，不再将元素加入链表头（而是保持与扩容前一样的顺序），但仍不意味着能够在多线程环境下能够安全扩容，还会出现其它问题（如扩容丢数据）
JDK 8 ConcurrentHashMap
(1) 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> {}
(2) 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)
(3) 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;
}
(4) 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;
}
(5) 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();
}
}
}
(6) 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，元素添加至 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，但这时妙的是其它竞争线程也不是无事可做，它们会帮助把其它 bin 进行扩容，扩容时平均只有 1/6 的节点会复制到新 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
源码分析 http://www.importnew.com/28263.html
其它实现 Cliff Click's high scale lib
JDK 7 ConcurrentHashMap
它维护了一个 segment 数组，每个 segment 对应一把锁
- 优点：如果多个线程访问不同的 segment，实际是没有冲突的，这与 jdk8 中是类似的
- 缺点：Segments 数组默认大小为16，这个容量初始化指定后就不能改变了，并且不是懒惰初始化
(1) 构造器分析
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// ssize 必须是 2^n, 即 2, 4, 8, 16 ... 表示了 segments 数组的大小
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// segmentShift 默认是 32 - 4 = 28
this.segmentShift = 32 - sshift;
// segmentMask 默认是 15 即 0000 0000 0000 1111
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 创建 segments and segments[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
构造完成，如下图所示
可以看到 ConcurrentHashMap 没有实现懒惰初始化，空间占用不友好
其中 this.segmentShift 和 this.segmentMask 的作用是决定将 key 的 hash 结果匹配到哪个 segment
例如，根据某一 hash 值求 segment 位置，先将高位向低位移动 this.segmentShift 位
(2) put流程
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// 计算出 segment 下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 获得 segment 对象, 判断是否为 null, 是则创建该 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
// 这时不能确定是否真的为 null, 因为其它线程也发现该 segment 为 null,
// 因此在 ensureSegment 里用 cas 方式保证该 segment 安全性
s = ensureSegment(j);
}
// 进入 segment 的put 流程
return s.put(key, hash, value, false);
}
segment 继承了可重入锁（ReentrantLock），它的 put 方法为
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试加锁
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
// 如果不成功, 进入 scanAndLockForPut 流程
// 如果是多核 cpu 最多 tryLock 64 次, 进入 lock 流程
// 在尝试期间, 还可以顺便看该节点在链表中有没有, 如果没有顺便创建出来
scanAndLockForPut(key, hash, value);
// 执行到这里 segment 已经被成功加锁, 可以安全执行
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
// 更新
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
// 新增
// 1) 之前等待锁时, node 已经被创建, next 指向链表头
if (node != null)
node.setNext(first);
else
// 2) 创建新 node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 3) 扩容
// 必须 是 达到阈值 并且 HashEntry 数组还没被扩容，也就是长度依旧是旧值
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
// tab已更新，即扩容已经完毕，将 node 作为链表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
(3) rehash流程
发生在 put 中，因为此时已经获得了锁，因此 rehash 时不需要考虑线程安全
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 过一遍链表, 尽可能把 rehash 后 idx 不变的节点重用
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 剩余节点需要新建
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 扩容完成, 才加入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
// 替换为新的 HashEntry table
table = newTable;
}
附，调试代码
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
int hash = hash(i);
int segmentIndex = (hash >>> 28) & 15;
if (segmentIndex == 4 && hash % 8 == 2) {
System.out.println(i + "\t" + segmentIndex + "\t" + hash % 2 + "\t" + hash % 4 +
"\t" + hash % 8);
}
}
map.put(1, "value");
map.put(15, "value"); // 2 扩容为 4 15 的 hash%8 与其他不同
map.put(169, "value");
map.put(197, "value"); // 4 扩容为 8
map.put(341, "value");
map.put(484, "value");
map.put(545, "value"); // 8 扩容为 16
map.put(912, "value");
map.put(941, "value");
System.out.println("ok");
}
private static int hash(Object k) {
int h = 0;
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// Spread bits to regularize both segment and index locations,
// using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
int v = h ^ (h >>> 16);
return v;
}
(4) get流程
get 时并未加锁，用了 UNSAFE 方法保证了可见性，扩容过程中，get 先发生就从旧表取内容，get 后发生就从新表取内容
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
// u 为 segment 对象在数组中的偏移量
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// s 即为 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
(5) size 计算流程
- 计算元素个数前，先不加锁计算两次，如果前后两次结果如一样，认为个数正确返回
- 如果不一样，进行重试，重试次数超过 3，将所有 segment 锁住，重新计算个数返回
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
// 超过重试次数, 需要创建所有 segment 并加锁
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}
2.9 BlockingQueue
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<E>(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
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;
加锁分析
==高明之处==在于用了两把锁和 dummy 节点
- 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，可以允许两个线程同时（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
-
当节点总数大于 2 时（包括 dummy 节点），putLock 保证的是 last 节点的线程安全，takeLock 保证的是 head 节点的线程安全。两把锁保证了入队和出队没有竞争
-
当节点总数等于 2 时（即一个 dummy 节点，一个正常节点）这时候，仍然是两把锁锁两个对象，不会竞争
-
当节点总数等于 1 时（就一个 dummy 节点）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
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 实现是链表，Array 实现是数组
- Linked 是懒惰的，而 Array 需要提前初始化 Node 数组
- Linked 每次入队会生成新 Node，而 Array 的 Node 是提前创建好的
- Linked 两把锁，Array 一把锁
2.10 ConcurrentLinkQueue
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 节点的引入让两把【锁】将来锁住的是不同对象，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 消费者传递事件信息时，正是采用了 ConcurrentLinkedQueue 将 SocketChannel 给 Poller 使用
模仿 ConcurrentLinkedQueue
初始代码
package cn.itcast.concurrent.thirdpart.test;
import java.util.Collection;
import java.util.Iterator;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class Test3 {
public static void main(String[] args) {
MyQueue<String> queue = new MyQueue<>();
queue.offer("1");
queue.offer("2");
queue.offer("3");
System.out.println(queue);
}
}
class MyQueue<E> implements Queue<E> {
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Node<E> p = head; p != null; p = p.next.get()) {
E item = p.item;
if (item != null) {
sb.append(item).append("->");
}
}
sb.append("null");
return sb.toString();
}
@Override
public int size() {
return 0;
}
@Override
public boolean isEmpty() {
return false;
}
@Override
public boolean contains(Object o) {
return false;
}
@Override
public Iterator<E> iterator() {
return null;
}
@Override
public Object[] toArray() {
return new Object[0];
}
@Override
public <T> T[] toArray(T[] a) {
return null;
}
@Override
public boolean add(E e) {
return false;
}
@Override
public boolean remove(Object o) {
return false;
}
@Override
public boolean containsAll(Collection<?> c) {
return false;
}
@Override
public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
return false;
}
@Override
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
return false;
}
@Override
public boolean retainAll(Collection<?> c) {
return false;
}
@Override
public void clear() {
}
@Override
public E remove() {
return null;
}
@Override
public E element() {
return null;
}
@Override
public E peek() {
return null;
}
public MyQueue() {
head = last = new Node<>(null, null);
}
private volatile Node<E> last;
private volatile Node<E> head;
private E dequeue() {
/*Node<E> h = head;
Node<E> first = h.next;
h.next = h;
head = first;
E x = first.item;
first.item = null;
return x;*/
return null;
}
@Override
public E poll() {
return null;
}
@Override
public boolean offer(E e) {
return true;
}
static class Node<E> {
volatile E item;
public Node(E item, Node<E> next) {
this.item = item;
this.next = new AtomicReference<>(next);
}
AtomicReference<Node<E>> next;
}
}
offer
public boolean offer(E e) {
Node<E> n = new Node<>(e, null);
while(true) {
// 获取尾节点
AtomicReference<Node<E>> next = last.next;
// S1: 真正尾节点的 next 是 null, cas 从 null 到新节点
if(next.compareAndSet(null, n)) {
// 这时的 last 已经是倒数第二, next 不为空了, 其它线程的 cas 肯定失败
// S2: 更新 last 为倒数第一的节点
last = n;
return true;
}
}
}
2.11 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：
get 弱一致性
| 时间点 | 操作 |
|---|---|
| 1 | Thread-0 getArray() |
| 2 | Thread-1 getArray() |
| 3 | Thread-1 setArray(arrayCopy) |
| 4 | Thread-0 array[index] |
不容易测试，但问题确实存在
迭代器弱一致性
CopyOnWriteArrayList<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
Iterator<Integer> iter = list.iterator();
new Thread(() -> {
list.remove(0);
System.out.println(list);
}).start();
sleep1s();
while (iter.hasNext()) {
System.out.println(iter.next());
}
标签：Node,JUC,return,int,线程,new,共享,null,第六篇 From： https://blog.51cto.com/fyphome/5780079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