如何浅析Java并发工具类在AQS实现(aqs,java,编程语言)

众所周知，AQS是一个Java提高的底层同步工具类。本文就AQS的资源共享方式，state的作用，自定义同步器的方法，CountDownLatch，Semaphore，Semaphore和RateLimiter的区别，CyclicBarrier几方面来为大家浅析Java并发工具类。

AQS维护了一个volatile int state（代表共享资源）和一个FIFO线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列），用于后续的调度。此外还可能有一个或者多个的Condition单向链表，用于Condition的处理，这个单向链表不是必须的，可能不存在。

1、AQS的资源共享方式

Exclusive（独占，只有一个线程能执行，如ReentrantLock）

Share（共享，多个线程可同时执行，如Semaphore/CountDownLatch）

2、state的作用

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少次，这样才能保证state能回到零状态。

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减1。等到所有子线程都执行完后(即state=0)，会unpark()调用主线程，然后调用主线程就会从await()函数返回，继续后续动作。

3、自定义同步器的方法

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已经在顶层实现好了。自定义同步器实现时主要实现以下几种方法：

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，如果释放后允许唤醒后续等待结点返回true，否则返回false。

4、CountDownLatch

CountDownLatch是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后，计数器的值就会减1。当计数器值到达0时，它表示所有的线程已经完成了任务，然后等待的线程就可以恢复执行任务。

常见运用场景

多线程做资源初始化，主线程先暂停等待初始化结束；每个线程初始化结束后都countDown一次，等全部线程都初始化结束后（state=0），此时主线程再继续往下执行

5、Semaphore

Semaphore可以控制某个资源可被同时访问的个数，通过acquire()获取一个许可，如果没有就等待，而release() 释放一个许可。单个信号量的Semaphore对象可以实现互斥锁的功能，并且可以是由一个线程获得了“锁”，再由另一个线程释放“锁”，这可应用于死锁恢复的一些场合。

常见应用场景

Semaphore可以用来做流量控制，限制可以访问某些资源(物理或逻辑的)，特别公用资源有限的应用场景，比如数据库连接。

6、Semaphore和RateLimiter的区别

Semaphore：作用是限定只有抢到信号的线程才能执行，其他的都得等待。你可以设置N个信号，这样最多可以有N个线程同时执行。注意，其他的线程只是挂起了，是通过限制线程个数来进行限流。

RateLimiter：Guava的限流工具类，基于令牌桶算法实现。作用是 限制一秒内只能有N个线程执行，超过了就只能等待下一秒。注意，N是double类型。是从速率来进行限流。

7、CyclicBarrier

CyclicBarrier可以使一定数量的线程反复地在栅栏位置处汇集。当线程到达栅栏位置时将调用await方法，这个方法将阻塞直到所有线程都到达栅栏位置。如果所有线程都到达栅栏位置，那么栅栏将打开，此时所有的线程都将被释放，而栅栏将会重置为原来的计数以便下次使用。

常见应用场景

用于多线程计算数据，最后合并计算结果的场景。每个parter负责一部分计算，最后进行数据汇总。