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详解AQS的7个同步组件

详解AQS的7个同步组件

公众号新闻

来源 | OSCHINA 社区

作者 | 华为云开发者联盟-冰河

原文链接:https://my.oschina.net/u/4526289/blog/8563718


摘要:AQS 的全称为 Abstract Queued Synchronizer,是在 J.U.C(java.util.concurrent)下子包中的类。

本文分享自华为云社区《【高并发】AQS 案例详解》,作者: 冰 河。

AQS 的全称为 Abstract Queued Synchronizer,是在 J.U.C(java.util.concurrent)下子包中的类。


一、AQS 的设计如下

(1)使用 Node 实现 FIFO 队列,可以用于构建锁或者其他同步装置的基础框架。

(2)利用了一个 int 类型表示状态

在 AQS 类中,有一个叫做 state 的成员变量。

基于 AQS 有一个同步组件 ReentrantLock,在 ReentrantLock 中,state 表示获取锁的线程数。如果 state=0, 则表示还没有线程获取锁;如果 state=1, 则表示有线程获取了锁;如果 state>1,则表示重入锁的数量。

(3)使用方法是继承

设计上基于模板方法,使用时需要继承 AQS,并覆写其中的方法

(4)子类通过继承并通过实现它的方法管理其状态 {acquire 和 release} 的方法操纵状态

(5)可以同时实现排它锁和共享锁模式(独占、共享)

站在使用者的角度,AQS 的功能主要分为两类:独占模式和共享模式。它的所有子类中要么实现并使用了它的独占功能的 API,要么使用了共享锁的功能,而不会同时使用两套 API。即便是它最有名的子类 ——ReentrantReadWriteLock,也是通过两个内部类 ——ReadLock(读锁)和 WriteLock(写锁)两套 API 来实现的。


二、AQS 内部实现的大体思路

首先,AQS 内部维护了一个 CLH 队列来管理锁,线程会首先尝试获取锁,如果失败,就将当前线程以及等待等信息封装成一个 Node 节点,加入到同步队列 SyncQueue,接着会不断循环尝试获取锁,获取锁的条件是当前节点为 Head 的直接后继节点才会尝试获取锁,如果失败,就会阻塞自己,直到自己被唤醒。而持有锁的线程释放锁的时候,会唤醒队列中的后继线程。基于这些基础的设计和思路,JDK 提供了许多基于 AQS 的子类,比如:CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier、ReentrantLock、Condition、FutureTask 等


三、AQS 同步组件

  • CountDownLatch:闭锁,通过一个计数,来保证线程是否一直阻塞
  • Semaphore:控制同一时间并发线程的数目
  • CyclicBarrier:与 CountDownLatch 类似,都能阻塞进程;
  • ReentrantLock:可重入锁
  • Condition: 在使用时需要 ReentrantLock
  • FutureTask: 对比 Runnable 和 Callable

1.CountDownLatch

同步辅助类,通过它可以阻塞当前线程。也就是说,能够实现一个线程或者多个线程一直等待,直到其他线程执行的操作完成。使用一个给定的计数器进行初始化,该计数器的操作是原子操作,即同时只能有一个线程操作该计数器。
调用该类 await () 方法的线程会一直阻塞,直到其他线程调用该类的 countDown () 方法,使当前计数器的值变为 0 为止。每次调用该类的 countDown () 方法,当前计数器的值就会减 1。当计数器的值减为 0 的时候,所有因调用 await () 方法而处于等待状态的线程就会继续往下执行。这种操作只能出现一次,因为该类中的计数器不能被重置。如果需要一个可以重置计数次数的版本,可以考虑使用 CyclicBarrier 类。
CountDownLatch 支持给定时间的等待,超过一定的时间不再等待,使用时只需要在 await () 方法中传入需要等待的时间即可。此时,await () 方法的方法签名如下:

public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
CountDownLatch 使用场景
在某些业务场景中,程序执行需要等待某个条件完成后才能继续执行后续的操作。典型的应用为并行计算:当某个处理的运算量很大时,可以将该运算任务拆分成多个子任务,等待所有的子任务都完成之后,父任务再拿到所有子任务的运算结果进行汇总。
调用 ExecutorService 类的 shutdown () 方法,并不会第一时间内把所有线程全部都销毁掉,而是让当前已有的线程全部执行完,之后,再把线程池销毁掉。
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
public class CountDownLatchExample {
private static final int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++){
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
test(threadNum);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
countDownLatch.await();
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws InterruptedException {
Thread.sleep(100);
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(100);
}
}

支持给定时间等待的示例代码如下:

package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Slf4j
public class CountDownLatchExample {
private static final int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++){
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
test(threadNum);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
countDownLatch.await(10, TimeUnit.MICROSECONDS);
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws InterruptedException {
Thread.sleep(100);
log.info("{}", threadNum);
}
}

2.Semaphore

控制同一时间并发线程的数目。能够完成对于信号量的控制,可以控制某个资源可被同时访问的个数。
提供了两个核心方法 ——acquire () 方法和 release () 方法。acquire () 方法表示获取一个许可,如果没有则等待,release () 方法则是在操作完成后释放对应的许可。Semaphore 维护了当前访问的个数,通过提供同步机制来控制同时访问的个数。Semaphore 可以实现有限大小的链表。
Semaphore 使用场景如
Semaphore 常用于仅能提供有限访问的资源,比如:数据库连接数
每次获取并释放一个许可,示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
@Slf4j
public class SemaphoreExample {
private static final int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++){
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire(); //获取一个许可
test(threadNum);
semaphore.release(); //释放一个许可
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws InterruptedException {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}

每次获取并释放多个许可,示例代码如下:

package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
@Slf4j
public class SemaphoreExample {
private static final int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++){
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
semaphore.acquire(3); //获取多个许可
test(threadNum);
semaphore.release(3); //释放多个许可
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws InterruptedException {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}
假设有这样一个场景,并发太高了,即使使用 Semaphore 进行控制,处理起来也比较棘手。假设系统当前允许的最高并发数是 3,超过 3 后就需要丢弃,使用 Semaphore 也能实现这样的场景,示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
@Slf4j
public class SemaphoreExample {
private static final int threadCount = 200;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < threadCount; i++){
final int threadNum = i;
exec.execute(() -> {
try {
//尝试获取一个许可,也可以尝试获取多个许可,
//支持尝试获取许可超时设置,超时后不再等待后续线程的执行
//具体可以参见Semaphore的源码
if (semaphore.tryAcquire()) {
test(threadNum);
semaphore.release(); //释放一个许可
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
log.info("finish");
exec.shutdown();
}
private static void test(int threadNum) throws InterruptedException {
log.info("{}", threadNum);
Thread.sleep(1000);
}
}

3.CyclicBarrier

是一个同步辅助类,允许一组线程相互等待,直到到达某个公共的屏障点,通过它可以完成多个线程之间相互等待,只有当每个线程都准备就绪后,才能各自继续往下执行后面的操作。
与 CountDownLatch 有相似的地方,都是使用计数器实现,当某个线程调用了 CyclicBarrier 的 await () 方法后,该线程就进入了等待状态,而且计数器执行加 1 操作,当计数器的值达到了设置的初始值,调用 await () 方法进入等待状态的线程会被唤醒,继续执行各自后续的操作。CyclicBarrier 在释放等待线程后可以重用,所以,CyclicBarrier 又被称为循环屏障。
CyclicBarrier 使用场景
可以用于多线程计算数据,最后合并计算结果的场景
CyclicBarrier 与 CountDownLatch 的区别
(1)CountDownLatch 的计数器只能使用一次,而 CyclicBarrier 的计数器可以使用 reset () 方法进行重置,并且可以循环使用
(2)CountDownLatch 主要实现 1 个或 n 个线程需要等待其他线程完成某项操作之后,才能继续往下执行,描述的是 1 个或 n 个线程等待其他线程的关系。而 CyclicBarrier 主要实现了多个线程之间相互等待,直到所有的线程都满足了条件之后,才能继续执行后续的操作,描述的是各个线程内部相互等待的关系。
(3)CyclicBarrier 能够处理更复杂的场景,如果计算发生错误,可以重置计数器让线程重新执行一次。
CyclicBarrier 中提供了很多有用的方法,比如:可以通过 getNumberWaiting () 方法获取阻塞的线程数量,通过 isBroken () 方法判断阻塞的线程是否被中断。
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample {
private static CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++){
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
executorService.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executorService.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception{
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
cyclicBarrier.await();
log.info("{} continue", threadNum);
}
}

设置等待超时示例代码如下:

package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.*;
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample {
private static CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++){
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
executorService.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executorService.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception{
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
try{
cyclicBarrier.await(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}catch (BrokenBarrierException | TimeoutException e){
log.warn("BarrierException", e);
}
log.info("{} continue", threadNum);
}
}
在声明 CyclicBarrier 的时候,还可以指定一个 Runnable,当线程达到屏障的时候,可以优先执行 Runnable 中的方法。
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.aqs;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample {
private static CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
log.info("callback is running");
});
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++){
final int threadNum = i;
Thread.sleep(1000);
executorService.execute(() -> {
try {
race(threadNum);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executorService.shutdown();
}
private static void race(int threadNum) throws Exception{
Thread.sleep(1000);
log.info("{} is ready", threadNum);
cyclicBarrier.await();
log.info("{} continue", threadNum);
}
}

4.ReentrantLock 与锁

Java 中主要分为两类锁,一类是 synchronized 修饰的锁,另外一类就是 J.U.C 中提供的锁。J.U.C 中提供的核心锁就是 ReentrantLock。
ReentrantLock(可重入锁)与 synchronized 区别:
(1)可重入性
二者都是同一个线程进入 1 次,锁的计数器就自增 1,需要等到锁的计数器下降为 0 时,才能释放锁。
(2)锁的实现
synchronized 是基于 JVM 实现的,而 ReentrantLock 是 JDK 实现的
(3)性能的区别
synchronized 优化之前性能比 ReentrantLock 差很多,但是自从 synchronized 引入了偏向锁,轻量级锁也就是自旋锁后,性能就差不多了。
(4)功能区别
  • 便利性:synchronized 使用起来比较方便,并且由编译器保证加锁和释放锁;ReentrantLock 需要手工声明加锁和释放锁,最好是在 finally 代码块中声明释放锁。
  • 锁的灵活度和细粒度:在这点上 ReentrantLock 会优于 synchronized
ReentrantLock 独有的功能如下:
(1)ReentrantLock 可指定是公平锁还是非公平锁。而 synchronized 只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。
(2)提供了一个 Condition 类,可以分组唤醒需要唤醒的线程。而 synchronized 只能随机唤醒一个线程,或者唤醒全部的线程
(3)提供能够中断等待锁的线程的机制,lock.lockInterruptibly ()。ReentrantLock 实现是一种自旋锁,通过循环调用 CAS 操作来实现加锁,性能上比较好是因为避免了使线程进入内核态的阻塞状态。
synchronized 能做的事情 ReentrantLock 都能做,而 ReentrantLock 有些能做的事情,synchronized 不能做。
在性能上,ReentrantLock 不会比 synchronized 差。
synchronized 的优势:
(1)不用手动释放锁,JVM 自动处理,如果出现异常,JVM 也会自动释放锁
(2)JVM 用 synchronized 进行管理锁定请求和释放时,JVM 在生成线程转储时能够锁定信息,这些对调试非常有价值,因为它们能标识死锁或者其他异常行为的来源。而 ReentrantLock 只是普通的类,JVM 不知道具体哪个线程拥有 lock 对象。
(3)synchronized 可以在所有 JVM 版本中工作,ReentrantLock 在某些 1.5 之前版本的 JVM 中可能不支持
ReentrantLock 中的部分方法说明:
  • boolean tryLock (): 仅在调用时锁定未被另一个线程保持的情况下才获取锁定
  • boolean tryLock (long, TimeUnit): 如果锁定在给定的等待时间内没有被另一个线程保持,且当前线程没有被中断,则获取这个锁定。
  • void lockInterruptibly (): 如果当前线程没有被中断,就获取锁定;如果被中断,就抛出异常
  • boolean isLocked (): 查询此锁定是否由任意线程保持
  • boolean isHeldByCurrentThread (): 查询当前线程是否保持锁定状态;
  • boolean isFair (): 判断是否是公平锁
  • boolean hasQueuedThread (Thread):查询指定线程是否在等待获取此锁定
  • boolean hasQueuedThreads (): 查询是否有线程正在等待获取此锁定
  • boolean getHoldCount (): 查询当前线程保持锁定的个数
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.lock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@Slf4j
public class LockExample {
//请求总数
public static int clientTotal = 5000;
//同时并发执行的线程数
public static int threadTotal = 200;
public static int count = 0;
private static final Lock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
for(int i = 0; i < clientTotal; i++){
executorService.execute(() -> {
try{
semaphore.acquire();
add();
semaphore.release();
}catch (Exception e){
log.error("exception", e);
}
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
log.info("count:{}", count);
}
private static void add(){
lock.lock();
try{
count ++;
}finally {
lock.unlock();
}
}
}

5.ReentrantReadWriteLock

在没有任何读写锁的时候,才可以取得写锁。如果一直有读锁存在,则无法执行写锁,这就会导致写锁饥饿。
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.lock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
@Slf4j
public class LockExample {
private final Map<String, Data> map = new TreeMap<>();
private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = lock.readLock();
private final Lock writeLock = lock.writeLock();
public Data get(String key){
readLock.lock();
try{
return map.get(key);
}finally {
readLock.unlock();
}
}
public Set<String> getAllKeys(){
readLock.lock();
try{
return map.keySet();
}finally {
readLock.unlock();
}
}
public Data put(String key, Data value){
writeLock.lock();
try{
return map.put(key, value);
}finally {
writeLock.unlock();
}
}
class Data{
}
}

6.StampedLock

控制锁三种模式:写、读、乐观读。
StampedLock 的状态由版本和模式两个部分组成,锁获取方法返回的是一个数字作为票据,用相应的锁状态来表示并控制相关的访问,数字 0 表示没有写锁被授权访问。
在读锁上分为悲观锁和乐观锁,乐观读就是在读操作很多,写操作很少的情况下,可以乐观的认为写入和读取同时发生的几率很小。因此,不悲观的使用完全的读取锁定。程序可以查看读取资料之后,是否遭到写入进行了变更,再采取后续的措施,这样的改进可以大幅度提升程序的吞吐量。
总之,在读线程越来越多的场景下,StampedLock 大幅度提升了程序的吞吐量。
StampedLock 源码中的案例如下,这里加上了注释
class Point {
private double x, y;
private final StampedLock sl = new StampedLock();
void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
long stamp = sl.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
sl.unlockWrite(stamp);
}
}
//下面看看乐观读锁案例
double distanceFromOrigin() { // A read-only method
long stamp = sl.tryOptimisticRead(); //获得一个乐观读锁
double currentX = x, currentY = y; //将两个字段读入本地局部变量
if (!sl.validate(stamp)) { //检查发出乐观读锁后同时是否有其他写锁发生?
stamp = sl.readLock(); //如果没有,我们再次获得一个读悲观锁
try {
currentX = x; // 将两个字段读入本地局部变量
currentY = y; // 将两个字段读入本地局部变量
} finally {
sl.unlockRead(stamp);
}
}
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
}
//下面是悲观读锁案例
void moveIfAtOrigin(double newX, double newY) { // upgrade
// Could instead start with optimistic, not read mode
long stamp = sl.readLock();
try {
while (x == 0.0 && y == 0.0) { //循环,检查当前状态是否符合
long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp); //将读锁转为写锁
if (ws != 0L) { //这是确认转为写锁是否成功
stamp = ws; //如果成功 替换票据
x = newX; //进行状态改变
y = newY; //进行状态改变
break;
} else { //如果不能成功转换为写锁
sl.unlockRead(stamp); //我们显式释放读锁
stamp = sl.writeLock(); //显式直接进行写锁 然后再通过循环再试
}
}
} finally {
sl.unlock(stamp); //释放读锁或写锁
}
}
}
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.lock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.locks.StampedLock;
@Slf4j
public class LockExample {
//请求总数
public static int clientTotal = 5000;
//同时并发执行的线程数
public static int threadTotal = 200;
public static int count = 0;
private static final StampedLock lock = new StampedLock();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
for(int i = 0; i < clientTotal; i++){
executorService.execute(() -> {
try{
semaphore.acquire();
add();
semaphore.release();
}catch (Exception e){
log.error("exception", e);
}
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
log.info("count:{}", count);
}
private static void add(){
//加锁时返回一个long类型的票据
long stamp = lock.writeLock();
try{
count ++;
}finally {
//释放锁的时候带上加锁时返回的票据
lock.unlock(stamp);
}
}
}
总结:
(1)当只有少量竞争者时,synchronized 是一个很好的通用锁实现
(2)竞争者不少,但是线程的增长趋势是可预估的,此时,ReentrantLock 是一个很好的通用锁实现
(3)synchronized 不会引发死锁,其他的锁使用不当可能会引发死锁。

7.Condition

Condition 是一个多线程间协调通信的工具类,Condition 除了实现 wait 和 notify 的功能以外,它的好处在于一个 lock 可以创建多个 Condition,可以选择性的通知 wait 的线程
特点:
(1)Condition 的前提是 Lock,由 AQS 中 newCondition () 方法 创建 Condition 的对象
(2)Condition await 方法表示线程从 AQS 中移除,并释放线程获取的锁,并进入 Condition 等待队列中等待,等待被 signal
(3)Condition signal 方法表示唤醒对应 Condition 等待队列中的线程节点,并加入 AQS 中,准备去获取锁。
示例代码如下:
package io.binghe.concurrency.example.lock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@Slf4j
public class LockExample {
public static void main(String[] args) {
ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
Condition condition = reentrantLock.newCondition();
new Thread(() -> {
try {
reentrantLock.lock();
log.info("wait signal"); // 1
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("get signal"); // 4
reentrantLock.unlock();
}).start();
new Thread(() -> {
reentrantLock.lock();
log.info("get lock"); // 2
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
condition.signalAll();
log.info("send signal ~ "); // 3
reentrantLock.unlock();
}).start();
}
}


END



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