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萬字圖解 Java 并發(fā)框架:Fork/Join、CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier

開發(fā) 前端
在某些情況下還是存在競(jìng)爭(zhēng),比如雙端隊(duì)列里只有一個(gè)任務(wù)時(shí)。并 且該算法會(huì)消耗了更多的系統(tǒng)資源,比如創(chuàng)建多個(gè)線程和多個(gè)雙端隊(duì)列。

Fork/Join 框架

Chaya:碼哥,什么是 Fork/Join 框架?

Fork/Join 是 Java 7 引入的并行計(jì)算框架,核心思想是 **"分而治之"**。它通過以下特性解決復(fù)雜計(jì)算問題:

  • 自動(dòng)任務(wù)拆分:將大任務(wù)遞歸拆分為子任務(wù)
  • 工作竊取算法(Work-Stealing):最大化線程利用率
  • 輕量級(jí)線程管理:基于 ForkJoinPool 的優(yōu)化線程池

Fork 就是把一個(gè)大任務(wù)切分為若干子任務(wù)并行的執(zhí)行,Join 就是合并這些子任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果,最后得到這個(gè)大任務(wù)的結(jié) 果。

比如計(jì)算 1+2+…+10000,可以分割成 10 個(gè)子任務(wù),每個(gè)子任務(wù)分別對(duì) 1000 個(gè)數(shù)進(jìn)行求和, 最終匯總這 10 個(gè)子任務(wù)的結(jié)果。

Fork/Join 的運(yùn)行流程圖如下:

圖片圖片

工作竊取算法


Chaya:“碼哥。有任務(wù)要拆分,那必然會(huì)出現(xiàn)分配不均勻的情況?要如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡呢?”

這個(gè)問題問得好,Chaya 小姐姐。

我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)工作竊取算法(Work-Stealing)來解決這個(gè)問題。每個(gè)工作線程維護(hù)一個(gè)雙端隊(duì)列(Deque):

  • 頭部:執(zhí)行自己拆分出的任務(wù)(LIFO)
  • 尾部:竊取其他線程的任務(wù)(FIFO)

圖片圖片

工作竊取算法的優(yōu)點(diǎn):充分利用線程進(jìn)行并行計(jì)算,減少了線程間的競(jìng)爭(zhēng)。

工作竊取算法的缺點(diǎn):在某些情況下還是存在競(jìng)爭(zhēng),比如雙端隊(duì)列里只有一個(gè)任務(wù)時(shí)。并 且該算法會(huì)消耗了更多的系統(tǒng)資源,比如創(chuàng)建多個(gè)線程和多個(gè)雙端隊(duì)列。

任務(wù)拆分流程

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使用場(chǎng)景

場(chǎng)景 1:大規(guī)模數(shù)據(jù)處理(并行排序)

需求:對(duì) 10 億條數(shù)據(jù)排序,要求內(nèi)存可控且充分利用多核性能。

代碼實(shí)現(xiàn)

public class ParallelMergeSort extends RecursiveAction {
    privatefinalint[] array;
    privatefinalint start;
    privatefinalint end;
    privatestaticfinalint THRESHOLD = 1_000_000; // 拆分閾值

    @Override
    protected void compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            Arrays.sort(array, start, end);  // 小任務(wù)直接排序
            return;
        }

        int mid = (start + end) >>> 1;
        invokeAll(
            new ParallelMergeSort(array, start, mid),
            new ParallelMergeSort(array, mid, end)
        );

        merge(array, start, mid, end);  // 合并結(jié)果
    }

    // 生產(chǎn)級(jí)優(yōu)化:復(fù)用臨時(shí)數(shù)組減少內(nèi)存分配
    private void merge(int[] array, int start, int mid, int end) {
        int[] temp = ThreadLocalRandom.current().ints().toArray();
        // ... 合并邏輯 ...
    }
}

// 使用方式
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
int[] data = loadHugeData();
pool.invoke(new ParallelMergeSort(data, 0, data.length));

性能優(yōu)化點(diǎn)

  1. 合理設(shè)置 THRESHOLD(通過壓測(cè)確定最佳值)
  2. 避免在遞歸中頻繁創(chuàng)建臨時(shí)數(shù)組
  3. 使用 ThreadLocalRandom 保證線程安全

場(chǎng)景 2:金融計(jì)算(蒙特卡洛模擬)

需求:快速計(jì)算期權(quán)定價(jià),要求高精度且低延遲。

代碼實(shí)現(xiàn)

public class MonteCarloTask extends RecursiveTask<Double> {
    privatefinalint iterations;
    privatestaticfinalint THRESHOLD = 10_000;

    @Override
    protected Double compute() {
        if (iterations <= THRESHOLD) {
            return calculateSync(); // 同步計(jì)算
        }

        MonteCarloTask left = new MonteCarloTask(iterations / 2);
        MonteCarloTask right = new MonteCarloTask(iterations / 2);
        left.fork();

        double rightResult = right.compute();
        double leftResult = left.join(); // 注意順序:先計(jì)算再join

        return (leftResult + rightResult) / 2;
    }

    private double calculateSync() {
        double sum = 0;
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            sum += randomSimulation();
        }
        return sum / iterations;
    }
}

// 生產(chǎn)級(jí)調(diào)用(指定超時(shí))
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
MonteCarloTask task = new MonteCarloTask(1_000_000);
pool.submit(task);

try {
    double result = task.get(5, TimeUnit.SECONDS); // 嚴(yán)格超時(shí)控制
} catch (TimeoutException e) {
    task.cancel(true);
    // 降級(jí)策略...
}

ForkJoinPool 生產(chǎn)級(jí)配置

自定義線程工廠

public class NamedForkJoinThreadFactory implements ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory {
    privatefinal String namePrefix;
    privatefinal AtomicInteger counter = new AtomicInteger(1);

    @Override
    public ForkJoinWorkerThread newThread(ForkJoinPool pool) {
        ForkJoinWorkerThread thread = new ForkJoinWorkerThread(pool) {};
        thread.setName(namePrefix + "-" + counter.getAndIncrement());
        thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
        thread.setDaemon(false); // 生產(chǎn)環(huán)境必須為非守護(hù)線程
        return thread;
    }
}

與其他并發(fā)框架對(duì)比

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Fork/Join 適用場(chǎng)景

  1. 遞歸可分治的問題(排序、遍歷、數(shù)學(xué)計(jì)算)
  2. 嚴(yán)格低延遲要求的計(jì)算任務(wù)
  3. 需要自動(dòng)負(fù)載均衡的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理

CountDownLatch

CountDownLatch 是一個(gè)同步工具類,它允許一個(gè)或多個(gè)線程一直等待,直到其他線程執(zhí)行完后再執(zhí)行。

例如,應(yīng)用程序的主線程希望在負(fù)責(zé)啟動(dòng)框架服務(wù)的線程已經(jīng)啟動(dòng)所有框架服務(wù)之后執(zhí)行。

假如有這樣一個(gè)需求:處理 10 萬條數(shù)據(jù),分片并行處理,全部完成后觸發(fā)匯總操作。

public class BatchProcessor {
    privatestaticfinalint BATCH_SIZE = 1000;
    privatefinal ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);

    public void process(List<Data> allData) {
        int total = allData.size();
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(total / BATCH_SIZE);

        for (int i = 0; i < total; i += BATCH_SIZE) {
            List<Data> batch = allData.subList(i, Math.min(i+BATCH_SIZE, total));
            executor.submit(() -> {
                try {
                    processBatch(batch);
                } finally {
                    latch.countDown(); // 確保計(jì)數(shù)減少
                }
            });
        }

        try {
            if (!latch.await(5, TimeUnit.MINUTES)) {
                thrownew TimeoutException("Batch processing timeout");
            }
            generateSummaryReport();
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            shutdownNow();
        }
    }

    private void processBatch(List<Data> batch) { /* ... */ }
}

圖片

CountDownLatch 的構(gòu)造函數(shù)接收一個(gè) int 類型的參數(shù)作為計(jì)數(shù)器,如果你想等待 N 個(gè)點(diǎn)完 成,這里就傳入 N。

當(dāng)我們調(diào)用 CountDownLatch 的 countDown 方法時(shí),N 就會(huì)減 1,CountDownLatch 的 await 方法 會(huì)阻塞當(dāng)前線程,直到 N 變成零。

用在多個(gè)線程時(shí),只需要把這個(gè) CountDownLatch 的引用傳遞到線程里即可。

如果有某個(gè)線程處理得比較慢,我們不可能讓主線程一直等待,所以可以使 用另外一個(gè)帶指定時(shí)間的 await 方法——await(long time,TimeUnit unit),這個(gè)方法等待特定時(shí) 間后,就會(huì)不再阻塞當(dāng)前線程。

實(shí)現(xiàn)原理

CountDownLatch 的核心實(shí)現(xiàn)原理是基于 AQS,AQS 全稱 AbstractQueuedSynchronizer,是 java.util.concurrent 中提供的一種高效且可擴(kuò)展的同步機(jī)制;

它是一種提供了原子式管理同步狀態(tài)、阻塞和喚醒線程功能以及隊(duì)列模型的簡(jiǎn)單框架。

除了 CountDownLatch 工具類,JDK 當(dāng)中的 SemaphoreReentrantLock 等工具類都是基于 AQS 來實(shí)現(xiàn)的。下面我們用 CountDownLatch 來分析一下 AQS 的實(shí)現(xiàn)。

圖片圖片

CountDownLatch 的源碼實(shí)現(xiàn),發(fā)現(xiàn)其實(shí)它的代碼實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單,算上注釋也才 300+ 行代碼,如果去掉注釋的話代碼不到 100 行,大部分方法實(shí)現(xiàn)都是調(diào)用的 Sync 這個(gè)靜態(tài)內(nèi)部類的實(shí)現(xiàn),而 Sync 就是繼承自 AbstractQueuedSynchronizer

CountDownLatch 的 UML 類圖如下:

圖片圖片

核心代碼如下。

private staticfinalclass Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
    Sync(int count) { setState(count); } // 初始化計(jì)數(shù)器

    // 嘗試獲取共享鎖:當(dāng) state=0 時(shí)返回 1(成功),否則返回 -1(失?。?    protected int tryAcquireShared(int acquires) {
        return (getState() == 0) ? 1 : -1;
    }

    // 嘗試釋放共享鎖:CAS 遞減 state,直到變?yōu)?0
    protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
        for (;;) { // 自旋保證原子性
            int c = getState();
            if (c == 0) returnfalse; // 已經(jīng)釋放完畢
            int nextc = c - 1;
            if (compareAndSetState(c, nextc)) // CAS 更新
                return nextc == 0; // 返回是否觸發(fā)喚醒
        }
    }
}

Sync 重寫了 AQS 中的 tryAcquireShared 和 tryReleaseShared 兩個(gè)方法。

當(dāng)調(diào)用 CountDownLatch 的 awit() 方法時(shí),會(huì)調(diào)用內(nèi)部類 Sync 的 acquireSharedInterruptibly() 方法,在這個(gè)方法中會(huì)調(diào)用 tryAcquireShared 方法,這個(gè)方法就是 Sync 重寫的 AQS 中的方法;

調(diào)用 countDown() 方法原理基本類似。

await() 方法實(shí)現(xiàn)

在調(diào)用 await() 方法時(shí),會(huì)直接調(diào)用 AQS 類的 acquireSharedInterruptibly 方法,在 acquireSharedInterruptibly 方法內(nèi)部會(huì)繼續(xù)調(diào)用 Sync 實(shí)現(xiàn)類中的 tryAcquireShared 方法,在 tryAcquireShared 方法中判斷 state 變量值是否為 0。

public void await() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1); // 進(jìn)入 AQS 核心邏輯
}

// AQS 中的實(shí)現(xiàn)
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg) {
    if (Thread.interrupted()) throw new InterruptedException();
    if (tryAcquireShared(arg) < 0) // 檢查 state 是否為 0
        doAcquireSharedInterruptibly(arg); // 進(jìn)入阻塞隊(duì)列
}

doAcquireSharedInterruptibly 關(guān)鍵步驟。

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關(guān)鍵點(diǎn)

  1. 節(jié)點(diǎn)入隊(duì):通過 addWaiter 方法將線程封裝為 SHARED 模式節(jié)點(diǎn)加入隊(duì)列尾部
  2. 自旋檢查:循環(huán)判斷前驅(qū)節(jié)點(diǎn)是否是頭節(jié)點(diǎn)(公平性保證)
  3. 阻塞控制:調(diào)用 LockSupport.park() 掛起線程,響應(yīng)中斷。

countDown() 方法

當(dāng)執(zhí)行 CountDownLatch 的 countDown() 方法,將計(jì)數(shù)器減一,也就是將 state 值減一,當(dāng)減到 0 的時(shí)候,等待隊(duì)列中的線程被釋放。是調(diào)用 AQS 的 releaseShared() 方法來實(shí)現(xiàn)的。

public void countDown() {
    sync.releaseShared(1); // 觸發(fā)釋放操作
}

// AQS 中的實(shí)現(xiàn)
public final boolean releaseShared(int arg) {
    if (tryReleaseShared(arg)) { // CAS 遞減 state
        doReleaseShared(); // 喚醒后續(xù)節(jié)點(diǎn)
        return true;
    }
    return false;
}

CyclicBarrier

CyclicBarrier 的字面意思是可循環(huán)使用(Cyclic)的屏障(Barrier)。

它要做的事情是,讓一 組線程到達(dá)一個(gè)屏障(也可以叫同步點(diǎn))時(shí)被阻塞,直到最后一個(gè)線程到達(dá)屏障時(shí),屏障才會(huì) 開門,所有被屏障攔截的線程才會(huì)繼續(xù)運(yùn)行。

現(xiàn)實(shí)生活中我們經(jīng)常會(huì)遇到這樣的情景,在進(jìn)行某個(gè)活動(dòng)前需要等待人全部都齊了才開始。

例如吃飯時(shí)要等全家人都上座了才動(dòng)筷子,旅游時(shí)要等全部人都到齊了才出發(fā),比賽時(shí)要等運(yùn)動(dòng)員都上場(chǎng)后才開始。

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 是不是很像,只是 CyclicBarrier 可以有不止一個(gè)柵欄,因?yàn)樗臇艡冢˙arrier)可以重復(fù)使用(Cyclic)。

圖片圖片

CyclicBarrier 是 Java 并發(fā)包中的可重用同步屏障,其特性包括:

  • 多階段協(xié)同:支持多次 await() 的同步點(diǎn)
  • 柵欄動(dòng)作(Barrier Action):當(dāng)所有線程抵達(dá)屏障時(shí)觸發(fā)
  • 自動(dòng)重置:每次所有線程通過屏障后自動(dòng)復(fù)位
  • 中斷處理:可響應(yīng)線程中斷并傳播異常

如何使用

構(gòu)造方法

public CyclicBarrier(int parties)
public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)

解析:

  • parties:傳入一個(gè)計(jì)數(shù)器值,用來配置可以阻塞多少個(gè)線程的。
  • 第二個(gè)構(gòu)造方法有一個(gè) Runnable 參數(shù),這個(gè)對(duì)象可以在計(jì)數(shù)器值減到 0 后,發(fā)起一次調(diào)用。

例如:下面代碼就會(huì)在計(jì)數(shù)器減到 0 后,打印出"回環(huán)屏障退出"。

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5, () -> System.out.println("回環(huán)屏障退出"));

場(chǎng)景 :多階段分布式計(jì)算匯總

需求:實(shí)時(shí)計(jì)算商品庫存分布(本地倉 + 區(qū)域倉 + 全國倉),需三階段統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)匯總。

public class InventoryComputeService {
// 構(gòu)建 3 線程等待 CyclicBarrier
    privatefinalint PARTIES = 3;
    privatefinal CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(PARTIES, this::mergeData);
    // 保存最后的結(jié)果
    privatevolatile Map<String, Integer> result = new ConcurrentHashMap<>();

    public void compute() {
       // 異步執(zhí)行 3 個(gè)任務(wù),執(zhí)行完成調(diào)用 barrier.await();,當(dāng)所有任務(wù)完成后會(huì)執(zhí)行 mergeData
        List<CompletableFuture<Void>> tasks = new ArrayList<>();
        tasks.add(computeLocalStock());
        tasks.add(computeRegionalStock());
        tasks.add(computeNationalStock());

        // 本次3 個(gè)任務(wù)任何一個(gè)計(jì)算出現(xiàn)異常的話,重置 barrier
        CompletableFuture.allOf(tasks.toArray(new CompletableFuture[0]))
                        .exceptionally(ex -> {
                            barrier.reset();  // 異常處理
                            returnnull;
                        });
    }

    private CompletableFuture<Void> computeLocalStock() {
      // 異步線程
        return CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                // 模擬計(jì)算耗時(shí)
                result.put("local", calculate(Region.LOCAL));
                // 執(zhí)行完成,調(diào)用 await
                barrier.await(5, TimeUnit.SECONDS); // 超時(shí)控制
            } catch (Exception e) {
                handleException(e);
            }
        });
    }

    // computeRegionalStock/computeNationalStock 同理...

    private void mergeData() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println("各區(qū)域最終庫存合并結(jié)果: " + result);
        } finally {
            lock.unlock();
            result.clear(); // 清空狀態(tài)為下次計(jì)算準(zhǔn)備
        }
    }
}

代碼核心解釋

構(gòu)造方法創(chuàng)建等待三個(gè)線程執(zhí)行完成的 CyclicBarrier,CyclicBarrier 與 CountDownLatch 最大的區(qū)別是 CountDownLatch 一次性的,CyclicBarrier 是可循環(huán)利用的。

private final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(PARTIES, this::mergeData);

當(dāng)三個(gè)線程都執(zhí)行完成,會(huì)調(diào)用 mergeData 方法統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

圖片圖片

實(shí)現(xiàn)原理

核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

public class CyclicBarrier {
    privatefinal ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    privatefinal Condition trip = lock.newCondition();
    privatefinalint parties;    // 需要同步的線程數(shù)
    privatefinal Runnable barrierCommand; // 柵欄動(dòng)作
    private Generation generation = new Generation(); // 當(dāng)前代

    privatestaticclass Generation {
        boolean broken = false;   // 柵欄是否破裂
    }

    // 掛起線程數(shù)計(jì)數(shù)器(每次循環(huán)遞減)
    privateint count;
}
CyclicBarrier 狀態(tài)流轉(zhuǎn)

圖片圖片

await 實(shí)現(xiàn)

public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
    try {
        return dowait(false, 0L);
    } catch (TimeoutException toe) {
        thrownew Error(toe); // cannot happen
    }
}

private int dowait(boolean timed, long nanos) throws InterruptedException, BrokenBarrierException, TimeoutException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
     // 回環(huán)屏障使用完畢或重置后,都會(huì)生成一個(gè)新的generation,這個(gè)對(duì)象可以用來讓線程退出回環(huán)屏障
final Generation g = generation;

        // 每個(gè)進(jìn)入的線程,都使計(jì)數(shù)器減1,當(dāng)計(jì)數(shù)器歸零后進(jìn)入下面的if判斷
        int index = --count;
        if (index == 0) {  // tripped
            boolean ranAction = false;
            try {
             // 如果實(shí)例化時(shí)傳入了Runnable對(duì)象,則在這里調(diào)用它的run()方法
                final Runnable command = barrierCommand;
                if (command != null)
                    command.run();
                ranAction = true;
                // 里面做了喚醒所有等待線程的操作,線程是在下面的自旋中掛起的
                nextGeneration();
                return0;
            } finally {
                if (!ranAction)
                    breakBarrier();
            }
        }

        for (;;) {
         // 此處省略的線程被interrupt的try catch
         // 根據(jù)是否傳入等待時(shí)間來判斷調(diào)用哪一個(gè)方法
         if (!timed) {
          // condition的await()方法,這里會(huì)暫時(shí)釋放鎖
             trip.await();
         } elseif (nanos > 0L) {
       nanos = trip.awaitNanos(nanos);
   }

   // 計(jì)數(shù)器歸零后,線程退出自旋
   if (g != generation) {
    return index;
   }
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

上面代碼中的trip就是一個(gè) Condition 對(duì)象,是CyclicBarrier的一個(gè)成員變量??偨Y(jié)一下 doWait()方法,其實(shí)做的事情還是比較簡(jiǎn)單的。

線程進(jìn)入 doWait(), 先搶占到鎖 lock 鎖對(duì)象,并執(zhí)行計(jì)數(shù)器遞減 1 的操作。 遞減后的計(jì)數(shù)器值不為 0,則將自己掛起在 Condition 隊(duì)列中。

遞減后的計(jì)數(shù)器值為 0,則調(diào)用 signalAll()喚醒所有在條件隊(duì)列中的線程,并創(chuàng)建新的 generation 對(duì)象,讓線程可以退出回環(huán)屏障。

核心方法流程圖如下。

圖片圖片

Semaphore

Semaphore,它是一個(gè)信號(hào)量,主要作用是用來控制并發(fā)中同一個(gè)時(shí)刻執(zhí)行的線程數(shù)量,可以用來做限流器,或者流程控制器。

在創(chuàng)建的時(shí)候會(huì)指定好它有多少個(gè)信號(hào)量,比如 Semaphre semaphore = new Semaphore(2),就只有 2 個(gè)信號(hào)量。

核心功能是控制同時(shí)訪問特定資源的線程數(shù)量,具有以下特性:

  • 許可管理:通過 acquire()/release() 操作許可數(shù)量
  • 公平性選擇:支持公平/非公平兩種模式
  • 可中斷:支持帶超時(shí)的許可獲取
  • 動(dòng)態(tài)調(diào)整:運(yùn)行時(shí)修改許可數(shù)量

這個(gè)信號(hào)量可以比作是車道,每一個(gè)時(shí)刻每條車道只能允許一輛汽車通過,你可以理解為高速收費(fèi)站上的收費(fèi)口,每個(gè)收費(fèi)口任意一時(shí)刻只能允許一輛汽車通行。

畫個(gè)圖來講解一下:

圖片圖片

如何使用

接口限流(突發(fā)流量控制)。

public class ApiRateLimiter {
    // 生產(chǎn)級(jí)配置:許可數(shù) = QPS閾值 * 響應(yīng)時(shí)間(秒)
    privatestaticfinal Semaphore SEMAPHORE = new Semaphore(500);
    privatestaticfinal Timer METRIC_TIMER = new Timer(true);

    static {
        // 監(jiān)控線程:每10秒打印許可使用率
        METRIC_TIMER.schedule(new TimerTask() {
            public void run() {
                double usage = (SEMAPHORE.availablePermits() / 500.0) * 100;
                log.info("API許可使用率: {0}%", 100 - usage);
            }
        }, 10_000, 10_000);
    }

    public Response handleRequest(Request request) {
        if (!SEMAPHORE.tryAcquire(50, TimeUnit.MILLISECONDS)) { // 非阻塞獲取
            thrownew BizException(429, "請(qǐng)求過于頻繁");
        }

        try {
            return doBusinessLogic(request); // 核心業(yè)務(wù)邏輯
        } finally {
            SEMAPHORE.release(); // 確保釋放許可
        }
    }
}

生產(chǎn)級(jí)要點(diǎn)

  1. 使用 tryAcquire 替代 acquire 避免線程阻塞
  2. 通過 finally 保證許可釋放
  3. 集成監(jiān)控上報(bào)(Prometheus + Grafana).

實(shí)現(xiàn)原理

Semaphore 有兩種模式,公平模式和非公平模式,分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)內(nèi)部類為 FairSync、NonfairSync,這兩個(gè)子類繼承了 Sync,都是基于之前講解過的 AQS 來實(shí)現(xiàn)的。

核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

畫個(gè)圖來說明一下內(nèi)部的結(jié)構(gòu)如下:

圖片圖片

Semaphore 的公平模式依賴于 FairSync 公平同步器來實(shí)現(xiàn),非公平模式依賴于 NonfairSync 非公平同步器來實(shí)現(xiàn)。

其中 FairSync、NonfairSync 繼承自 Sync,而 Sync 又繼承自 AQS,這些同步器的底層都是依賴于 AQS 提供的機(jī)制來實(shí)現(xiàn)的。

public class Semaphore implements java.io.Serializable {
    privatefinal Sync sync;

    abstractstaticclass Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
        Sync(int permits) { setState(permits); }
        final int getPermits() { return getState(); }
        // 非公平嘗試獲取許可
        final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {
            for (;;) {
                int available = getState();
                int remaining = available - acquires;
                if (remaining < 0 || compareAndSetState(available, remaining))
                    return remaining;
            }
        }
        // 釋放許可
        protected final boolean tryReleaseShared(int releases) {
            for (;;) {
                int current = getState();
                int next = current + releases;
                if (next < current) thrownew Error("Maximum permit count exceeded");
                if (compareAndSetState(current, next))
                    returntrue;
            }
        }
    }

    // 公平模式實(shí)現(xiàn)
    staticfinalclass FairSync extends Sync {
        protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            for (;;) {
                if (hasQueuedPredecessors()) // 檢查是否有等待線程
                    return -1;
                // ...與非公平模式相同
            }
        }
    }
}

所以掌握 AQS 很重要啊家人們,AQS 是模板方法模式的經(jīng)典運(yùn)用。

這里的 Semaphore 實(shí)現(xiàn)的思路跟我們之前講過的 ReentrantLock 非常的相似,包括內(nèi)部類的結(jié)構(gòu)都是一樣的,也是有公平和非公平兩種模式。

只是不同的是 Semaphore 是共享鎖,支持多個(gè)線程同時(shí)操作;然而 ReentrantLock 是互斥鎖,同一個(gè)時(shí)刻只允許一個(gè)線程操作。

公平模式 acquire

公平模式,Semaphore.acquire 方法源碼直接是調(diào)用 FairSync 的 acquireSharedInterruptibly,也就是進(jìn)入了 AQS 的 acquireSharedInterruptibly 的模板方法里面了。

java.util.concurrent.Semaphore#acquire()源碼如下。

public void acquire() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}

跳入 AQS 的 acquireSharedInterruptibly 方法。

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer#acquireSharedInterruptibly

public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
    throws InterruptedException {
    if (Thread.interrupted() ||
        // Semaphore.FairSync 子類實(shí)現(xiàn) tryAcquireShared
        (tryAcquireShared(arg) < 0 &&
         acquire(null, arg, true, true, false, 0L) < 0))
        throw new InterruptedException();
}

這個(gè)方法定義了一個(gè)模板流程:

  1. 先調(diào)用子類的 tryAcquireShared 方法獲取共享鎖,也就是獲取信號(hào)量。
  2. 如果獲取信號(hào)量成功,即返回值大于等于 0,則直接返回。
  3. 如果獲取失敗,返回值小于 0,則調(diào)用 AQS 的 doAcquireSharedInterruptibly 方法,進(jìn)入 AQS 的等待隊(duì)列里面,等待別人釋放資源之后它再去獲取。

這里我們畫個(gè)圖理解一下:

圖片圖片

Semaphore.FairSync 子類實(shí)現(xiàn) tryAcquireShared

protected int tryAcquireShared(int acquires) {
    for (;;) {
        // 這里作為公平模式,首先判斷一下AQS等待隊(duì)列里面
        // 有沒有人在等待獲取信號(hào)量,如果有人排隊(duì)了,自己就不去獲取了
        if (hasQueuedPredecessors())
            return -1;
        // 獲取剩余的信號(hào)量資源
        int available = getState();
        // 剩余資源減去我需要的資源,是否小于0
        // 如果小于0則說明資源不夠了
        // 如果大于等于0,說明資源是足夠我使用的
        int remaining = available - acquires;
        if (remaining < 0 ||
            compareAndSetState(available, remaining))
            return remaining;
    }
}

上面的源碼就是獲取信號(hào)量的核心流程了:

  1. 首先判斷一下 AQS 等待隊(duì)列里面是否有人在排隊(duì),如果是,則自己不嘗試獲取資源了,乖乖的去排隊(duì)
  2. 如果沒有人在排隊(duì),獲取一下當(dāng)前剩余的信號(hào)量 available,然后減去自己需要的信號(hào)量 acquires,得到減去后的結(jié)果 remaining
  3. 如果 remaining 小于 0,直接返回 remaining,說明資源不夠,獲取失敗了,這個(gè)時(shí)候就會(huì)進(jìn)入 AQS 等待隊(duì)列等待。
  4. 如果 remaining 大于等于 0,則執(zhí)行 CAS 操作 compareAndSetState 競(jìng)爭(zhēng)資源,如果成功了,說明自己獲取信號(hào)量成功,如果失敗了同樣進(jìn)入 AQS 等待隊(duì)列。

我們畫一下公平模式 FairSync 的 tryAcquireShared 流程圖,以及整個(gè)公平模式的 acquire 方法的流程圖:

圖片圖片

公平模式 release

看完獲取,我們緊接著來看下釋放,這里 Semaphore 的 release 方法直接調(diào)用 Sync 的 releaseShared 方法:

public void release() {
      sync.releaseShared(1);
  }

繼續(xù)來分析 releaseShared 方法,進(jìn)入到 AQS 的 releaseShard 釋放資源的模板方法:

public final boolean releaseShared(int arg) {
    // 1. 調(diào)用子類的tryReleaseShared釋放資源
    if (tryReleaseShared(arg)) {
        // 釋放資源成功,調(diào)用doReleaseShared喚醒等待隊(duì)列中等待資源的線程
        doReleaseShared();
        return true;
    }
    return false;
}

這里的模板流程有:

  1. 調(diào)用子類的 tryReleaseShared 去釋放資源,即釋放信號(hào)量
  2. 如果釋放成功了,則調(diào)用 doReleaseShared 喚醒 AQS 中等待資源的線程,將資源傳播下去,如果釋放失敗,即返回小于等于 0,則直接返回。
  3. 所以,這里除了 AQS 的核心模板流程之外,具體釋放邏輯就是 Sync 的 tryReleaseShared 方法的源碼了,我們繼續(xù)來查看:
protected final boolean tryReleaseShared(int releases) {
    for (;;) {
        int current = getState();
        // 這里就是將釋放的信號(hào)量資源加回去而已
        int next = current + releases;
        if (next < current) // overflow
            throw new Error("Maximum permit count exceeded");
        // 嘗試CAS設(shè)置資源,成功直接返回,失敗則進(jìn)入下一循環(huán)重試
        if (compareAndSetState(current, next))
            return true;
    }
}

釋放資源的流程圖如下:

圖片圖片

Exchanger

Exchanger(交換者)是一個(gè)用于線程間協(xié)作的工具類。Exchanger 用于進(jìn)行線程間的數(shù)據(jù)交 換。

它提供一個(gè)同步點(diǎn),在這個(gè)同步點(diǎn),兩個(gè)線程可以交換彼此的數(shù)據(jù)。這兩個(gè)線程通過 exchange 方法交換數(shù)據(jù),如果第一個(gè)線程先執(zhí)行 exchange()方法,它會(huì)一直等待第二個(gè)線程也 執(zhí)行 exchange 方法,當(dāng)兩個(gè)線程都到達(dá)同步點(diǎn)時(shí),這兩個(gè)線程就可以交換數(shù)據(jù),將本線程生產(chǎn) 出來的數(shù)據(jù)傳遞給對(duì)方。

圖片圖片

使用場(chǎng)景

這個(gè)玩意的使用場(chǎng)景很少很少……大家對(duì)她有個(gè)了解即可,大可不必深入。

因?yàn)榇嬖诤芏嗑窒扌浴?/span>

  1. 僅限兩個(gè)線程
  • 超過兩個(gè)線程使用同一 Exchanger 會(huì)導(dǎo)致未定義行為。
  • 替代方案:使用 CyclicBarrier 或 Phaser 實(shí)現(xiàn)多線程同步。
  1. 阻塞風(fēng)險(xiǎn)
  • 若一方線程未到達(dá)同步點(diǎn),另一線程會(huì)永久阻塞。
  • 解決方案:使用帶超時(shí)的 exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit)。
  1. 性能瓶頸
  • 頻繁交換大數(shù)據(jù)對(duì)象會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存和 CPU 開銷。
  • 優(yōu)化建議:交換輕量級(jí)對(duì)象(如引用或標(biāo)識(shí)符),而非完整數(shù)據(jù)。
  1. 不適用于分布式系統(tǒng)
  • Exchanger 僅限單 JVM 內(nèi)的線程通信。
  • 替代方案:消息隊(duì)列(如 Kafka)或 RPC 框架(如 gRPC)。

Exchanger在多種并發(fā)編程場(chǎng)景中都非常有用。例如,在遺傳算法中,可以使用Exchanger來實(shí)現(xiàn)個(gè)體之間的信息交換;在管道設(shè)計(jì)中,可以使用Exchanger來傳遞數(shù)據(jù)塊或任務(wù);在游戲中,可以使用Exchanger來實(shí)現(xiàn)玩家之間的物品交易等。

如下代碼,用 Exchanger 實(shí)現(xiàn)兩個(gè)線程將交換彼此持有的字符串?dāng)?shù)據(jù):

import java.util.concurrent.Exchanger;

publicclass ExchangerExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建一個(gè)Exchanger對(duì)象
        Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>();

        // 創(chuàng)建一個(gè)線程,它將使用"Hello"與另一個(gè)線程交換數(shù)據(jù)
        Thread producer = new Thread(() -> {
            try {
                String producedData = "Hello";
                String consumerData = exchanger.exchange(producedData);
                System.out.println("生產(chǎn)者線程交換后得到的數(shù)據(jù): " + consumerData);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }, "生產(chǎn)者線程");

        // 創(chuàng)建一個(gè)線程,它將使用"World"與另一個(gè)線程交換數(shù)據(jù)
        Thread consumer = new Thread(() -> {
            try {
                String consumerData = "World";
                String producedData = exchanger.exchange(consumerData);
                System.out.println("消費(fèi)者線程交換后得到的數(shù)據(jù): " + producedData);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }, "消費(fèi)者線程");

        // 啟動(dòng)線程
        producer.start();
        consumer.start();
    }
}

代碼中我們創(chuàng)建了一個(gè) Exchanger 對(duì)象,并且定義了兩個(gè)線程:一個(gè)生產(chǎn)者線程和一個(gè)消費(fèi)者線程。

生產(chǎn)者線程持有一個(gè)字符串 "Hello",而消費(fèi)者線程持有一個(gè)字符串 "World"。兩個(gè)線程都通過調(diào)用 exchanger.exchange() 方法來等待交換數(shù)據(jù)。

當(dāng)兩個(gè)線程都到達(dá)交換點(diǎn)時(shí)(即都調(diào)用了 exchange() 方法),Exchanger 會(huì)確保它們安全地交換數(shù)據(jù)。交換完成后,每個(gè)線程都會(huì)得到對(duì)方原本持有的數(shù)據(jù),并打印出來。

實(shí)現(xiàn)原理

分別從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和 exchange 方法來實(shí)現(xiàn)流程來學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)原理。

核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Participant 線程本地存儲(chǔ)

public class Exchanger<V> {
    // 每個(gè)線程持有一個(gè)Node
    private final Participant participant;

    static final class Participant extends ThreadLocal<Node> {
        public Node initialValue() { return new Node(); }
    }
}

圖片圖片

關(guān)鍵作用

  • 每個(gè)線程通過 Participant 持有獨(dú)立的 Node 對(duì)象
  • 避免多線程競(jìng)爭(zhēng)同一存儲(chǔ)位置
  • 底層使用 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)線程隔離

Node 交換節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

@sun.misc.Contended // 防止偽共享
static final class Node {
    int index;              // Arena下標(biāo)
    int bound;              // 最近記錄的前導(dǎo)邊界
    int collides;           // CAS失敗計(jì)數(shù)
    int hash;               // 偽隨機(jī)自旋
    Object item;            // 攜帶的數(shù)據(jù)
    volatile Object match;  // 交換的數(shù)據(jù)
    volatile Thread parked; // 掛起的線程
}

內(nèi)存布局優(yōu)化

  • 使用 @Contended 注解填充緩存行(64 字節(jié))
  • 確保不同線程訪問的字段不在同一緩存行
  • 示例內(nèi)存布局:
| 64字節(jié)緩存行 | Node.item | ...填充... |
| 64字節(jié)緩存行 | Node.match | ...填充... |

每個(gè)線程的 Node 有一個(gè) match 屬性用于存儲(chǔ)待交換的數(shù)據(jù)。

exchange 方法執(zhí)行流程

主流程源碼(精簡(jiǎn)版)

public V exchange(V x) throws InterruptedException {
    Object v;
    Node[] a;
    Node q = participant.get();

    // Arena模式(
    if ((a = arena) != null ||
        (q = slotExchange(q, x, false, 0L)) == null)
        return (V)v;
    // ...省略超時(shí)處理
}

private final Object slotExchange(Node q, Object x, boolean timed, long nanos) {
    // 核心交換邏輯(
    for (;;) {
        if (slot != null) { // 存在等待節(jié)點(diǎn)
            Node node = (Node)slot;
            if (U.compareAndSwapObject(this, SLOT, node, null)) {
                Object v = node.item;
                node.match = x; // 數(shù)據(jù)交換(
                Thread t = node.parked;
                if (t != null)
                    U.unpark(t); // 喚醒對(duì)方線程
                return v;
            }
        } elseif (U.compareAndSwapObject(this, SLOT, null, q)) {
            // 掛起當(dāng)前線程
            return timed ? awaitNanos(q, nanos) : await(q);
        }
    }
}

圖片

關(guān)鍵步驟解釋

  1. CAS 設(shè)置槽位U.compareAndSwapObject(this, SLOT, null, q)
  2. 數(shù)據(jù)交換:直接修改對(duì)方節(jié)點(diǎn)的 match 字段
  3. 喚醒機(jī)制:通過 Unsafe.unpark() 解除線程阻塞
責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 碼哥跳動(dòng)
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