AQS源码解析之AbstractQueuedSynchronizer类

发布时间: 2024-02-16 09:17:06 阅读量: 14 订阅数: 13
# 1. AQS简介 ### 1.1 AQS的作用和特点 AbstractQueuedSynchronizer(AQS)是Java并发包中一个重要的基础类,用于实现同步器的底层机制。AQS提供了一种可重入的互斥锁和其他同步组件的实现方式。 AQS的主要特点包括: - 状态管理:AQS内部维护了一个32位的int类型状态变量,用于表示同步组件的状态。 - 线程排队:AQS通过内部的双向队列,管理竞争同步组件的线程,实现公平和非公平的线程调度机制。 - 按需阻塞和唤醒:AQS提供了条件变量(Condition)的支持,使得线程可以安全地等待和被唤醒。 ### 1.2 AQS的基本原理 AQS基于一种称为"AbstractQueuedSynchronizer"的同步队列数据结构实现了同步器的基本功能。AQS内部维护了一个FIFO的双向队列,用于存放等待锁的线程。当线程请求锁时,如果锁已经被占用,将当前线程包装成一个节点加入到同步队列中,并进入阻塞状态。当持有锁的线程释放锁时,AQS会从同步队列中唤醒一个或多个等待的线程。 AQS利用了Java中的内置的synchronized关键字和Lock接口,通过实现tryAcquire和tryRelease等关键方法,来实现对同步状态的获取和释放。 ### 1.3 AQS的应用场景 AQS在Java并发框架的实现中发挥了重要作用,常见的应用场景包括: - 独占锁:通过AQS可实现可重入锁(ReentrantLock)和读写锁(ReentrantReadWriteLock)等。 - 同步工具类:通过AQS的扩展机制,可以实现信号量(Semaphore)、倒计时门闩(CountDownLatch)等。 - 并发框架:线程池Executor、FutureTask等并发工具类中都依赖于AQS提供的同步机制。 以上是AQS简介章节的内容,后续章节将深入探讨AQS的内部结构、核心方法、扩展机制以及在并发框架中的应用。 # 2. AQS的基本结构 #### 2.1 AQS的内部数据结构 在AQS的内部,主要包括了以下几个关键的数据结构: ```java // Node节点,用于构建CLH队列 static final class Node { // 表示共享模式 static final Node SHARED = new Node(); // 表示独占模式 static final Node EXCLUSIVE = null; // 表示线程取消竞争 static final int CANCELLED = 1; // 表示后继节点需要唤醒 static final int SIGNAL = -1; // 表示当前节点在等待条件队列中 static final int CONDITION = -2; // 表示下一次共享模式设置会传播下去 static final int PROPAGATE = -3; // 用来标识节点的状态,可取值为上面的五个常量之一 volatile int waitStatus; // 上一个节点 volatile Node prev; // 下一个节点 volatile Node next; // 节点对应的线程 volatile Thread thread; // 记录在共享模式下,共享状态等待线程数 Node nextWaiter; } ``` #### 2.2 AQS的状态管理 AQS的状态通过`getState`和`setState`方法来管理,我们可以通过这两个方法来实现对共享资源的状态管理,例如在ReentrantLock中,就是通过AQS的`getState`和`setState`来控制锁的状态。 ```java // 获取状态 protected final int getState() { return state; } // 设置状态 protected final void setState(int newState) { state = newState; } ``` #### 2.3 AQS的线程排队机制 AQS的线程排队机制主要通过双向队列来实现,通过对节点的`prev`和`next`进行操作,实现了一个基于CLH(Craig, Landin, and Hagersten)的双向队列。当线程失败获取同步状态时,AQS会将该线程以节点的形式加入到同步队列中,然后在自旋中不断尝试获取同步状态,当同步状态释放时,AQS会通过唤醒操作将队列中的线程唤醒来竞争同步状态。 以上是AQS的基本结构及其相关内容,下一节将详细解析AQS的核心方法。 # 3. AQS的核心方法解析 在前面的章节中,我们已经介绍了AQS的基本结构和内部数据结构,本章将重点解析AQS的核心方法。这些方法是AQS实现同步和互斥的关键所在,理解这些方法的实现原理对于深入理解AQS类的工作原理非常重要。 #### 3.1 acquire和release方法的原理 AQS类中的`acquire`和`release`方法是实现同步和互斥的基础操作。其中,`acquire`方法负责获取资源或者加入等待队列,而`release`方法则负责释放资源或者唤醒等待线程。下面我们将分别对这两个方法进行详细解析。 ##### 3.1.1 acquire方法的原理 `acquire`方法用于获取资源,并根据具体的实现情况决定线程是否需要进入等待状态。其基本原理如下: 1. 首先,调用`tryAcquire`方法尝试获取资源。如果获取成功,则直接返回; 2. 如果获取失败,说明资源已被占用,将当前线程加入等待队列中,并使线程进入等待状态; 3. 当资源释放时,其他线程将尝试获取资源并唤醒等待队列中的线程,使其重新尝试获取资源; 4. 当前线程被唤醒后,重新尝试获取资源,直到成功获取为止。 在具体的场景中,`acquire`方法可以根据需求进行不同的实现方式,例如公平性和非公平性的区别,或者根据条件进行等待/不等待的判断。 ##### 3.1.2 release方法的原理 `release`方法用于释放资源,并唤醒等待队列中的线程。其基本原理如下: 1. 首先,调用`tryRelease`方法释放资源。如果释放成功,则继续执行;如果失败,则抛出异常; 2. 释放资源后,AQS会尝试唤醒等待队列中的线程。具体的唤醒方式可以根据需求进行实现,如公平性或条件判断等。 `release`方法的实现也可以根据具体的场景进行扩展,例如可重入锁的情况下需要考虑持有资源的数量等。 #### 3.2 tryAcquire和tryRelease方法的实现 `tryAcquire`和`tryRelease`方法是AQS类中真正实现同步和互斥的关键方法,通过重写这两个方法可以实现特定的同步机制。其中,`tryAcquire`方法用于尝试获取资源,如果成功则返回true;`tryRelease`方法用于尝试释放资源,如果成功则返回true。 在实现`tryAcquire`和`tryRelease`方法时,需要考虑以下几个关键点: 1. 获取和释放资源的原子性:需要保证对资源的操作是原子性的,避免出现竞争条件; 2. 竞争资源的公平性:可以通过使用队列等待机制来保证资源的公平分配; 3. 同步状态的更新:在成功获取或释放资源后,需要正确更新同步状态。 根据具体的场景和需求,可以灵活地实现`tryAcquire`和`tryRelease`方法,达到特定的同步效果。 #### 3.3 getState、setState和compareAndSetState方法的作用 AQS类中的`getState`、`setState`和`compareAndSetState`方法用于管理AQS的同步状态。其中,`getState`方法用于获取当前同步状态;`setState`方法用于设置新的同步状态;`compareAndSetState`方法用于比较并更新同步状态。 这些方法是AQS实现同步和互斥的基础操作,通过操作同步状态,可以控制线程的行为。对于`compareAndSetState`方法,常用于实现自旋锁和CAS操作。 以上是第三章的内容,我们详细讲解了AQS的核心方法,包括acquire和release方法的原理、tryAcquire和tryRelease方法的实现,以及getState、setState和compareAndSetState方法的作用。在理解了这些核心方法的基础上,我们将进一步探讨AQS的扩展机制和在并发框架中的应用。 # 4. AQS的扩展机制 AQS作为Java中并发编程的基础框架,除了提供基本的同步原语外,还支持了多种扩展机制,如Condition对象、CountDownLatch、Semaphore、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock等,在本章节中,我们将深入探讨AQS的扩展机制及其应用实例。 #### 4.1 Condition对象的实现原理 Condition对象是AQS的一个重要扩展,它允许线程在等待某个特定条件成立时进行等待,以及在特定条件满足时进行通知,其内部实现依赖于等待队列和同步状态的管理。下面我们通过一个简单的示例来演示Condition对象的基本用法: ```java i ```
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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