并发编程面试必备：AQS 原理以及 AQS 同步组件总结

共计 11258 个字符，预计需要花费 29 分钟才能阅读完成。

常见问题：AQS 原理？;CountDownLatch 和 CyclicBarrier 了解吗, 两者的区别是什么？用过 Semaphore 吗？
本节思维导图：

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1 AQS 简单介绍
AQS 的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。

AQS 是一个用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask 等等皆是基于 AQS 的。当然，我们自己也能利用 AQS 非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。
2 AQS 原理
在面试中被问到并发知识的时候，大多都会被问到“请你说一下自己对于 AQS 原理的理解”。下面给大家一个示例供大家参加，面试不是背题，大家一定要假如自己的思想，即使加入不了自己的思想也要保证自己能够通俗的讲出来而不是背出来。
下面大部分内容其实在 AQS 类注释上已经给出了，不过是英语看着比较吃力一点，感兴趣的话可以看看源码。
2.1 AQS 原理概览
AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。
CLH(Craig,Landin,and Hagersten)队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。
看个 AQS(AbstractQueuedSynchronizer)原理图：

AQS 使用一个 int 成员变量来表示同步状态，通过内置的 FIFO 队列来完成获取资源线程的排队工作。AQS 使用 CAS 对该同步状态进行原子操作实现对其值的修改。
private volatile int state;// 共享变量，使用 volatile 修饰保证线程可见性
状态信息通过 procted 类型的 getState，setState，compareAndSetState 进行操作

// 返回同步状态的当前值
protected final int getState() {
return state;
}
// 设置同步状态的值
protected final void setState(int newState) {
state = newState;
}
// 原子地（CAS 操作）将同步状态值设置为给定值 update 如果当前同步状态的值等于 expect（期望值）
protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}
2.2 AQS 对资源的共享方式
AQS 定义两种资源共享方式

Exclusive（独占）：只有一个线程能执行，如 ReentrantLock。又可分为公平锁和非公平锁：

公平锁：按照线程在队列中的排队顺序，先到者先拿到锁
非公平锁：当线程要获取锁时，无视队列顺序直接去抢锁，谁抢到就是谁的

Share（共享）：多个线程可同时执行，如 Semaphore/CountDownLatch。Semaphore、CountDownLatCh、CyclicBarrier、ReadWriteLock 我们都会在后面讲到。

ReentrantReadWriteLock 可以看成是组合式，因为 ReentrantReadWriteLock 也就是读写锁允许多个线程同时对某一资源进行读。
不同的自定义同步器争用共享资源的方式也不同。自定义同步器在实现时只需要实现共享资源 state 的获取与释放方式即可，至于具体线程等待队列的维护（如获取资源失败入队 / 唤醒出队等），AQS 已经在上层已经帮我们实现好了。
2.3 AQS 底层使用了模板方法模式
同步器的设计是基于模板方法模式的，如果需要自定义同步器一般的方式是这样（模板方法模式很经典的一个应用）：

使用者继承 AbstractQueuedSynchronizer 并重写指定的方法。（这些重写方法很简单，无非是对于共享资源 state 的获取和释放）
将 AQS 组合在自定义同步组件的实现中，并调用其模板方法，而这些模板方法会调用使用者重写的方法。

这和我们以往通过实现接口的方式有很大区别，这是模板方法模式很经典的一个运用，下面简单的给大家介绍一下模板方法模式，模板方法模式是一个很容易理解的设计模式之一。
模板方法模式是基于”继承“的，主要是为了在不改变模板结构的前提下在子类中重新定义模板中的内容以实现复用代码。举个很简单的例子假如我们要去一个地方的步骤是：购票 buyTicket()-> 安检 securityCheck()-> 乘坐某某工具回家 ride()-> 到达目的地 arrive()。我们可能乘坐不同的交通工具回家比如飞机或者火车，所以除了 ride()方法，其他方法的实现几乎相同。我们可以定义一个包含了这些方法的抽象类，然后用户根据自己的需要继承该抽象类然后修改 ride()方法。
AQS 使用了模板方法模式，自定义同步器时需要重写下面几个 AQS 提供的模板方法：
isHeldExclusively()// 该线程是否正在独占资源。只有用到 condition 才需要去实现它。
tryAcquire(int)// 独占方式。尝试获取资源，成功则返回 true，失败则返回 false。
tryRelease(int)// 独占方式。尝试释放资源，成功则返回 true，失败则返回 false。
tryAcquireShared(int)// 共享方式。尝试获取资源。负数表示失败；0 表示成功，但没有剩余可用资源；正数表示成功，且有剩余资源。
tryReleaseShared(int)// 共享方式。尝试释放资源，成功则返回 true，失败则返回 false。

默认情况下，每个方法都抛出 UnsupportedOperationException。这些方法的实现必须是内部线程安全的，并且通常应该简短而不是阻塞。AQS 类中的其他方法都是 final，所以无法被其他类使用，只有这几个方法可以被其他类使用。
以 ReentrantLock 为例，state 初始化为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock()时，会调用 tryAcquire()独占该锁并将 state+1。此后，其他线程再 tryAcquire()时就会失败，直到 A 线程 unlock()到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多么次，这样才能保证 state 是能回到零态的。
再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后 countDown()一次，state 会 CAS(Compare and Swap)减 1。等到所有子线程都执行完后 (即 state=0)，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await()函数返回，继续后余动作。
一般来说，自定义同步器要么是独占方法，要么是共享方式，他们也只需实现 tryAcquire-tryRelease、tryAcquireShared-tryReleaseShared 中的一种即可。但 AQS 也支持自定义同步器同时实现独占和共享两种方式，如 ReentrantReadWriteLock。
推荐两篇 AQS 原理和相关源码分析的文章：

http://www.cnblogs.com/watery…
https://www.cnblogs.com/cheng…

3 Semaphore(信号量)- 允许多个线程同时访问
synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，Semaphore(信号量)可以指定多个线程同时访问某个资源。示例代码如下：
/**
*
* @author Snailclimb
* @date 2018 年 9 月 30 日
* @Description: 需要一次性拿一个许可的情况
*/
public class SemaphoreExample1 {
// 请求的数量
private static final int threadCount = 550;

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

});
}
threadPool.shutdown();
System.out.println(“finish”);
}

public static void test(int threadnum) throws InterruptedException {
Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
System.out.println(“threadnum:” + threadnum);
Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
}
}
执行 acquire 方法阻塞，直到有一个许可证可以获得然后拿走一个许可证；每个 release 方法增加一个许可证，这可能会释放一个阻塞的 acquire 方法。然而，其实并没有实际的许可证这个对象，Semaphore 只是维持了一个可获得许可证的数量。Semaphore 经常用于限制获取某种资源的线程数量。
当然一次也可以一次拿取和释放多个许可，不过一般没有必要这样做：
semaphore.acquire(5);// 获取 5 个许可，所以可运行线程数量为 20/5=4
test(threadnum);
semaphore.release(5);// 获取 5 个许可，所以可运行线程数量为 20/5=4
除了 acquire 方法之外，另一个比较常用的与之对应的方法是 tryAcquire 方法，该方法如果获取不到许可就立即返回 false。
Semaphore 有两种模式，公平模式和非公平模式。

公平模式：调用 acquire 的顺序就是获取许可证的顺序，遵循 FIFO；

非公平模式：抢占式的。

Semaphore 对应的两个构造方法如下：
public Semaphore(int permits) {
sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}
这两个构造方法，都必须提供许可的数量，第二个构造方法可以指定是公平模式还是非公平模式，默认非公平模式。
由于篇幅问题，如果对 Semaphore 源码感兴趣的朋友可以看下面这篇文章：
https://blog.csdn.net/qq_1943…
4 CountDownLatch（倒计时器）
CountDownLatch 是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步。这个工具通常用来控制线程等待，它可以让某一个线程等待直到倒计时结束，再开始执行。
4.1 CountDownLatch 的两种典型用法
①某一线程在开始运行前等待 n 个线程执行完毕。将 CountDownLatch 的计数器初始化为 n：new CountDownLatch(n)，每当一个任务线程执行完毕，就将计数器减 1 countdownlatch.countDown()，当计数器的值变为 0 时，在 CountDownLatch 上 await() 的线程就会被唤醒。一个典型应用场景就是启动一个服务时，主线程需要等待多个组件加载完毕，之后再继续执行。
②实现多个线程开始执行任务的最大并行性。注意是并行性，不是并发，强调的是多个线程在某一时刻同时开始执行。类似于赛跑，将多个线程放到起点，等待发令枪响，然后同时开跑。做法是初始化一个共享的 CountDownLatch 对象，将其计数器初始化为 1：new CountDownLatch(1)，多个线程在开始执行任务前首先 coundownlatch.await()，当主线程调用 countDown() 时，计数器变为 0，多个线程同时被唤醒。
4.2 CountDownLatch 的使用示例
/**
*
* @author SnailClimb
* @date 2018 年 10 月 1 日
* @Description: CountDownLatch 使用方法示例
*/
public class CountDownLatchExample1 {
// 请求的数量
private static final int threadCount = 550;

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

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

上面的代码中，我们定义了请求的数量为 550，当这 550 个请求被处理完成之后，才会执行 System.out.println(“finish”);。
4.3 CountDownLatch 的不足
CountDownLatch 是一次性的，计数器的值只能在构造方法中初始化一次，之后没有任何机制再次对其设置值，当 CountDownLatch 使用完毕后，它不能再次被使用。
5 CyclicBarrier(循环栅栏)
CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。
CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活。CyclicBarrier 默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties)，其参数表示屏障拦截的线程数量，每个线程调用 await 方法告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。
5.1 CyclicBarrier 的应用场景
CyclicBarrier 可以用于多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景。比如我们用一个 Excel 保存了用户所有银行流水，每个 Sheet 保存一个帐户近一年的每笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，先用多线程处理每个 sheet 里的银行流水，都执行完之后，得到每个 sheet 的日均银行流水，最后，再用 barrierAction 用这些线程的计算结果，计算出整个 Excel 的日均银行流水。
5.2 CyclicBarrier 的使用示例
示例 1：
/**
*
* @author Snailclimb
* @date 2018 年 10 月 1 日
* @Description: 测试 CyclicBarrier 类中带参数的 await() 方法
*/
public class CyclicBarrierExample2 {
// 请求的数量
private static final int threadCount = 550;
// 需要同步的线程数量
private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5);

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建线程池
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
threadPool.execute(() -> {
try {
test(threadNum);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (BrokenBarrierException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
});
}
threadPool.shutdown();
}

public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
System.out.println(“threadnum:” + threadnum + “is ready”);
try {
cyclicBarrier.await(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (Exception e) {
System.out.println(“—–CyclicBarrierException——“);
}
System.out.println(“threadnum:” + threadnum + “is finish”);
}

}
运行结果，如下：
threadnum:0is ready
threadnum:1is ready
threadnum:2is ready
threadnum:3is ready
threadnum:4is ready
threadnum:4is finish
threadnum:0is finish
threadnum:1is finish
threadnum:2is finish
threadnum:3is finish
threadnum:5is ready
threadnum:6is ready
threadnum:7is ready
threadnum:8is ready
threadnum:9is ready
threadnum:9is finish
threadnum:5is finish
threadnum:8is finish
threadnum:7is finish
threadnum:6is finish
……
可以看到当线程数量也就是请求数量达到我们定义的 5 个的时候，await 方法之后的方法才被执行。
另外，CyclicBarrier 还提供一个更高级的构造函数 CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)，用于在线程到达屏障时，优先执行 barrierAction，方便处理更复杂的业务场景。示例代码如下：
/**
*
* @author SnailClimb
* @date 2018 年 10 月 1 日
* @Description: 新建 CyclicBarrier 的时候指定一个 Runnable
*/
public class CyclicBarrierExample3 {
// 请求的数量
private static final int threadCount = 550;
// 需要同步的线程数量
private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
System.out.println(“—— 当线程数达到之后，优先执行 ——“);
});

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建线程池
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
System.out.println(“threadnum:” + threadnum + “is ready”);
cyclicBarrier.await();
System.out.println(“threadnum:” + threadnum + “is finish”);
}

}
运行结果，如下：
threadnum:0is ready
threadnum:1is ready
threadnum:2is ready
threadnum:3is ready
threadnum:4is ready
—— 当线程数达到之后，优先执行 ——
threadnum:4is finish
threadnum:0is finish
threadnum:2is finish
threadnum:1is finish
threadnum:3is finish
threadnum:5is ready
threadnum:6is ready
threadnum:7is ready
threadnum:8is ready
threadnum:9is ready
—— 当线程数达到之后，优先执行 ——
threadnum:9is finish
threadnum:5is finish
threadnum:6is finish
threadnum:8is finish
threadnum:7is finish
……
5.3 CyclicBarrier 和 CountDownLatch 的区别
CountDownLatch 是计数器，只能使用一次，而 CyclicBarrier 的计数器提供 reset 功能，可以多次使用。但是我不那么认为它们之间的区别仅仅就是这么简单的一点。我们来从 jdk 作者设计的目的来看，javadoc 是这么描述它们的：
CountDownLatch: A synchronization aid that allows one or more threads to wait until a set of operations being performed in other threads completes.(CountDownLatch: 一个或者多个线程，等待其他多个线程完成某件事情之后才能执行；)CyclicBarrier : A synchronization aid that allows a set of threads to all wait for each other to reach a common barrier point.(CyclicBarrier : 多个线程互相等待，直到到达同一个同步点，再继续一起执行。)
对于 CountDownLatch 来说，重点是“一个线程（多个线程）等待”，而其他的 N 个线程在完成“某件事情”之后，可以终止，也可以等待。而对于 CyclicBarrier，重点是多个线程，在任意一个线程没有完成，所有的线程都必须等待。
CountDownLatch 是计数器，线程完成一个记录一个，只不过计数不是递增而是递减，而 CyclicBarrier 更像是一个阀门，需要所有线程都到达，阀门才能打开，然后继续执行。

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 的区别这部分内容参考了如下两篇文章：

https://blog.csdn.net/u010185…
https://blog.csdn.net/tolcf/a…

6 ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock
ReentrantLock 和 synchronized 的区别在上面已经讲过了这里就不多做讲解。另外，需要注意的是：读写锁 ReentrantReadWriteLock 可以保证多个线程可以同时读，所以在读操作远大于写操作的时候，读写锁就非常有用了。
由于篇幅问题，关于 ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock 详细内容可以查看我的这篇原创文章。
ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock

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