连肝4天，这瞬间戳中面试官小心心的AQS大餐，给大家安排上！

前言

AQS，英文全称AbstractQueuedSynchronizer，直接翻译为抽象的队列同步器。是JDK1.5出现的一个用于解决并发问题的工具类，由大名鼎鼎的Doug Lea打造，与synchornized关键字不同的是，AQS是通过代码解决并发问题。

回顾并发问题

并发问题是指在多线程运行环境下，共享资源安全的问题。
现在的银行账户，通过银行卡和手机银行都可以操作账户， 如果我们同时拿着银行卡和存折去银行搞事情，会怎么样呢？

package demo.pattren.aqs;
public class Money {
/**
* 假设现在账户有1000块钱
*/
private int money = 1000;
/**
* 取钱
*/
public void drawMoney(){
this.money--;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Money money = new Money();
for(int i=0; i<1000; i++){
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
money.drawMoney();
},i + "").start();
}
Thread.sleep(2000);
System.out.println("当前账户余额：" + money.money);
}
}


这样想着是不是马上可以去银行搞一波事情？ 哈哈，你想太多了，如果能这样搞，银行早破产了。我们主要是来分析一下出现这个问题的原因,JVM内存是JMM结构的，每个线程操作的数据是从主内存中复制的一个和备份，而多个线程就会存在多个备份，当线程中的备份数据被修改时，会将值刷新到主内存，比如多个线程同时获取到了账户的余额为500元，A线程存钱100，线程A将600刷新到主内存，$\color{red}{主内存并不会主动通知其他线程此时值已经被修改}$，所以主内存的值此时与其他线程的值是不同的，如果其他线程再操作账户余额，是在500的基础上进行的，这显然不是我们想要的结果。

解决并发问题

JDK提供了多种解决多线程安全的方式。

volatile关键字

volatile是JDK提供的关键字，用来修饰变量，volatile修饰的变量能够保证多个线程下的可见性，如上个案例，A修改了账户的余额，然后将最新的值刷新到主内存，此时主内存会将最新的值同步到其他线程。

volatile解决了多线程下数据读取一致的问题，$\color{red}{即保证可见性，但是其并不能保证写操作的原子性}$,

当多个线程同时写操作的时候，即多个线程同时去将线程中最新的值刷新到主内存，将会出现问题。

通过volatile关键字修饰money变量，发下并不能解决线程安全问题。

原子操作类

原子操作类是JDK提供的一系列保证原子操作的工具类，原子类可以保证多线程环境下对其值的操作是安全的。

package demo.pattren.aqs;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AtomicMoney {
/**
* 假设现在账户有1000块钱
*/
private AtomicInteger money = new AtomicInteger(1000);
/**
* 取钱
*/
public void drawMoney(){
//AtomicInteger的自减操作
this.money.getAndDecrement();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AtomicMoney money = new AtomicMoney();
for(int i=0; i<1000; i++){
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
money.drawMoney();
},i + "").start();
}
Thread.sleep(2000);
System.out.println("当前账户余额：" + money.money);
}
}


多次测试结果都是0，与预期一致。原子操作类是使用CAS(Compare and swap 比较并替换)的机制来保证操作的原子性，相对于锁，他的并发性更高。

synchronized关键字

synchronized关键字是jvm层面来保证线程安全的，通过在代码块前后添加monitorenter与monitorexit命令来保证线程的安全，而且在JDK1.6对synchronized关键字做了较大的优化，性能有了较大的提升。可以确定的是，通过synchronized肯定可以保证线程安全，所以使用synchronized也是很好的选择，当然synchronized锁的升级不可逆特征，导致在高并发下性能是不能很好的保证。

Lock锁

终于迎来了本篇文章的主角，前面的内容，其实与文章的主题AQS并没有直接的关联，就简单带过。前面很多都是JVM层面来保证线程安全的，而AQS则是完全通过代码层面来处理线程安全的。
(PS：小节标题明明是Lock锁，怎么写AQS了，骗我读书少)

博主怕挨打，正在全力解释中~。先上类图压场！

如上图，左边是抽象队列同步器，而右边则是使用队列同步器实现的功能——锁、信号量、发令枪等。
可以先不看源码，咱们自己思考，要以纯代码的方式实现应当考虑哪些问题？

  1. 线程互斥：可以使用state状态进行判断，state=0，则可以获取到锁，state>0,则不能获取。

  2. 排队等候：不能获取锁的线程应当存储起来，当锁释放后可以继续获取锁执行。

  3. 线程唤醒：当锁释放后，处于等待状态的线程应当被唤醒。

  4. 锁重入 ： 如何解决同一个进入多个加锁的方法(不解决的话分分钟死锁给你看)。

对于1、2两点，难度应带不大，而3、4两点如何去设计呢？我们通过伪代码预演操作流程。

在业务端，是这样操作的。

  加锁
{需要被锁住的代码}
释放锁

加锁与释放锁的逻辑

    if(state == 0)
获取到锁
set(state == 1)
else
继续等待
while(true){
if(state == 0)
再次尝试获取锁
}

这样设计之后，整个操作流程再次变成了串行操作。

这和我们去食堂排队打饭是一样的，食堂不可能为每个学生都开放一个窗口，所以多个学生就会争抢有限的窗口，如果没有一定的控制，那么食堂每到吃饭的时候都是乱套的，一群学生围着窗口同时去打饭，想想都是多么的恐怖。而由此出现了排队的机制，一个窗口同一时间打饭的人只能有一个，当前一个人离开窗口后，后面排队的学生才能去打饭。

源码解读

下面我们深入JDK源码，领略大师级的代码设计。
业务调用代码:

package demo.aqs;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class LockMoney {
Lock lock = new ReentrantLock();
/**
* 假设现在账户有1000块钱
*/
private int money = 1000;
//private int money = 1000;
/**
* 取钱
*/
public void drawMoney(){
lock.lock();
this.money--;
lock.unlock();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
LockMoney money = new LockMoney();
for(int i=0; i<1000; i++){
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
money.drawMoney();
},i + "").start();
}
Thread.sleep(2000);
System.out.println("当前账户余额：" + money.money);
}
}

追踪Lock方法：
直接看源码基本一会儿就晕车，我尝试绘制出lock方法的调用链路。然后结合源码解释。


大家跟着箭头走一遍源码，多多少少能够体会到AQS的实现机制。

NonfairSync.lock

final void lock() {
//CAS尝试将state从0更新为1，更新成功则执行if下面的代码。
if (compareAndSetState(0, 1))
//获取锁成功，执行线程执行
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
else
//获取锁失败，线程入队列
acquire(1);
}

看到这段代码，是不是瞬间明白前面提到的1、2两点问题。首先compareAndSetState方法是使用Unsafe直接操作内存并且使用乐观锁的方式，能够保证有且仅有一个线程能够操作成功，是多线程安全的。即设置将state设置为1成功的线程能够抢占到锁(线程互斥)，而没有设置成功的线程将进行入队操作(排队等候)，这样感觉瞬间明朗了许多，那我们接着往下看。

AbstractQueuedSynchronizor.acquire

 public final void acquire(int arg) {
//tryAcquire失败并且acquireQueued成功，则调用selfInterrupt
if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
//当线程获取锁失败并且线程阻塞失败会中断线程
selfInterrupt();
}

AbstractQueuedSynchronizor的tryAcquire方法,其最终调用到了Sync的nonfairTryAcquire

 final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
//获取当前锁的状态值
int c = getState();
// state = 0,表示当前锁为空闲状态，其实这一段代码和前面lock的方法是一样的
if (c == 0) {
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
//不等于0 则判断当前线程是否为持有锁的线程，如果是则执行代码，这里解决了重入锁问题
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
//当前状态值 + 1(可以看前面的传参)
int nextc = c + acquires;
// 囧， 这里是超出了int的最大值才会出现这样的情况
if (nextc < 0) // overflow
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
//更新state的值
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}

通过阅读源码，可以发现，tryAcquire方法在当前线程获取锁成功或者是重入锁的情况下返回true，否则返回false。而同时这个方法解决了上面提到的第4点锁重入的问题。ok，感觉越来越接近真相了，接着看addWaiter方法。
理解addWaiter方法的代码，先看方法中用的得Node对象。 Node对象是对Thread对象的封装，使其具有线程的功能，同时他还有prev、next等属性。那么很明了，Node是一个链表结构的对象

   //前一个结点
volatile Node prev;
//下一个结点
volatile Node next;

同时AbstractQueuedSynchronizor中包含head、tail属性

 //Node链表的头结点
private transient volatile Node head;
//Node链表的尾结点
private transient volatile Node tail;

private Node addWaiter(Node mode) {
//将当前线程包装为Node对象
Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode);
//获取尾节点，当这段代码第一次运行的时候，并没有尾结点
//所以肯定值为null，那么会执行下面的enq方法
Node pred = tail;
//当再次运行代码的时候，尾结点不再为null(enq方法初始化了尾结点,可以先往下看enq方法源码)
if (pred != null) {
//当前结点的前置结点指向之前的尾结点
node.prev = pred;
//CAS尝试将尾结点从pred设置为node
if (compareAndSetTail(pred, node)) {
//设置成功则将pred的next结点执行node
pred.next = node;
return node;
}
}
enq(node);
return node;
}

上面的解释听着有点绕脑袋。

不着急，我们先看enq方法

private Node enq(final Node node) {
//死循环
for (;;) {
//获取尾结点
Node t = tail;
//尾结点为空，则初始化尾结点和头结点为同一个新创建的Node对象
if (t == null) { // Must initialize
if (compareAndSetHead(new Node()))
tail = head;
} else {
//将当前结点设为为尾结点，并将前一个尾结点的next指向当前结点
node.prev = t;
if (compareAndSetTail(t, node)) {
t.next = node;
//退出循环
return t;
}
}
}
}

enq具体做了什么事情呢：

  1. 第一次循环，初始化头结点与尾结点 new Node()

  2. 第二次循环，将当前线程封装的Node对象设置为尾结点，并将前一个尾结点的next指向此Node

这里需要一些时间 + 空间的想象力，但如果对链表结构比较熟悉的话，这里理解也是不太困难的。
我们动态的想一想执行过程：

  1. 第一个线程进入lock方法，此时是肯定可以获取到锁，直接执行，不会进入到addWaiter方法

  2. 第二个线程进入lock方法，我们假设第一个线程还没有释放锁，此时进入执行enq方法，enq进行链表的初始化。

  1. 第三个线程以及更多的线程进入lock方法，此时不再执行enq方法，而是在初始化之后的链表进行链接。

acquireQueued

final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
//局部变量
boolean failed = true;
try {
//局部变量
boolean interrupted = false;
//死循环
for (;;) {
//获取前置结点
final Node p = node.predecessor();
//前置结点为head并且尝试获取锁成功，则不阻塞
if (p == head && tryAcquire(arg)) {
setHead(node);
p.next = null; // help GC
failed = false;
return interrupted;
}
//阻塞操作 ， 判断是否应该阻塞 并且 阻塞是否成功
if (
//是否在抢占锁失败后阻塞
shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
//Unsafe操作使线程阻塞
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}

shouldParkAfterFailedAcquire分析

//Node pred 前置结点, Node node 当前结点
private static boolean shouldParkAfterFailedAcquire(Node pred, Node node) {
//获取前置结点的等待状态
int ws = pred.waitStatus;
if (ws == Node.SIGNAL)
/*
* 唤醒信号，即前结点正常，就设置waitStatus为SIGNAL，表示前置结点可以唤醒当前结点，那          * 么当前结点才会安心的被阻塞(如果前置结点不正常，可能就会导致自己不能被唤醒，那肯定不          * 能安心睡觉的)
*/
return true;
if (ws > 0) {
/*
* 找到前置结点中waitStatus <= 0 的Node结点并设置为当前结点的前置结点
* 此状态表示结点不是处于正常状态，那么将他从链表中删除，直到找到状态正常的结点
*/
do {
node.prev = pred = pred.prev;
} while (pred.waitStatus > 0);
pred.next = node;
} else {
/*
* 当waitStatus = 0 或者 PROPAGATE(-3) 时，CAS设置值为SIGNAL(-1)
* 此状态表示线程正常，但没有设置唤醒，一般为tail的前一个结点，那么需要将其设置为可唤醒          * 状态(SIGNAL)
*/
compareAndSetWaitStatus(pred, ws, Node.SIGNAL);
}
return false;
}

图解如下。

至此，我们了解了AQS对需要等待的线程存储的过程。
而AQS的解锁以及公平锁、非公平锁，共享锁、独享锁等后续跟上。

参考资料：

https://www.cnblogs.com/water...
https://www.jianshu.com/p/d61...

以上是 连肝4天，这瞬间戳中面试官小心心的AQS大餐，给大家安排上！ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/47333.html

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