怎么理解Condition
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在java.util.concurrent包中,有两个很特殊的工具类,Condition
和ReentrantLock
,使用过的人都知道,ReentrantLock
(重入锁)是jdk的concurrent包提供的一种独占锁的实现。它继承自Dong Lea的 AbstractQueuedSynchronizer
(同步器),确切的说是ReentrantLock
的一个内部类继承了
AbstractQueuedSynchronizer,
ReentrantLock只不过是代理了该类的一些方法,可能有人会问为什么要使用内部类在包装一层? 我想是安全的关系,因为
AbstractQueuedSynchronizer中有很多方法,还实现了共享锁,Condition(稍候再细说)等功能,如果直接使
ReentrantLock`继承它,则很容易出现AbstractQueuedSynchronizer中的API被误用的情况。
言归正传,今天,我们讨论下Condition工具类的实现。
ReentrantLock和Condition的使用方式通常是这样的:
可以看到,
Condition
的执行方式,是当在线程1中调用await
方法后,线程1将释放锁,并且将自己沉睡,等待唤醒,
线程2获取到锁后,开始做事,完毕后,调用Condition
的signal
方法,唤醒线程1,线程1恢复执行。
以上说明Condition
是一个多线程间协调通信的工具类,使得某个,或者某些线程一起等待某个条件(Condition
),只有当该条件具备( signal
或者 signalAll
方法被带调用)时 ,这些等待线程才会被唤醒,从而重新争夺锁。
那,它是怎么实现的呢?
首先还是要明白,reentrantLock.newCondition()
返回的是Condition
的一个实现,该类在AbstractQueuedSynchronizer
中被实现,叫做newCondition()
它可以访问AbstractQueuedSynchronizer
中的方法和其余内部类( AbstractQueuedSynchronizer
是个抽象类,至于他怎么能访问,这里有个很奇妙的点,后面我专门用demo说明 )
现在,我们一起来看下Condition
类的实现,还是从上面的demo入手,
为了方便书写,我将AbstractQueuedSynchronizer
缩写为AQS
当await被调用时,代码如下:
public final void await() throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
Node node = addConditionWaiter(); //将当前线程包装下后,
//添加到Condition自己维护的一个链表中。
int savedState = fullyRelease(node);//释放当前线程占有的锁,从demo中看到,
//调用await前,当前线程是占有锁的
int interruptMode = 0;
while (!isOnSyncQueue(node)) {//释放完毕后,遍历AQS的队列,看当前节点是否在队列中,
//不在 说明它还没有竞争锁的资格,所以继续将自己沉睡。
//直到它被加入到队列中,聪明的你可能猜到了,
//没有错,在singal的时候加入不就可以了?
LockSupport.park(this);
if ((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0)
break;
}
//被唤醒后,重新开始正式竞争锁,同样,如果竞争不到还是会将自己沉睡,等待唤醒重新开始竞争。
if (acquireQueued(node, savedState) && interruptMode != THROW_IE)
interruptMode = REINTERRUPT;
if (node.nextWaiter != null)
unlinkCancelledWaiters();
if (interruptMode != 0)
reportInterruptAfterWait(interruptMode);
}
回到上面的demo,锁被释放后,线程1开始沉睡,这个时候线程因为线程1沉睡时,会唤醒AQS队列中的头结点,所所以线程2会开始竞争锁,并获取到,等待3秒后,线程2会调用signal方法,“发出”signal信号,signal方法如下:
public final void signal() {
if (!isHeldExclusively()) throw new IllegalMonitorStateException();
Node first = firstWaiter; //firstWaiter为condition自己维护的一个链表的头结点,
//取出第一个节点后开始唤醒操作
if (first != null)
doSignal(first);
}
说明下,其实Condition内部维护了等待队列的头结点和尾节点,该队列的作用是存放等待signal信号的线程,该线程被封装为Node节点后存放于此。
关键的就在于此,我们知道AQS自己维护的队列是当前等待资源的队列,AQS会在资源被释放后,依次唤醒队列中从前到后的所有节点,使他们对应的线程恢复执行。直到队列为空。
而Condition自己也维护了一个队列,该队列的作用是维护一个等待signal信号的队列,两个队列的作用是不同,事实上,每个线程也仅仅会同时存在以上两个队列中的一个,流程是这样的:
- 线程1调用reentrantLock.lock时,线程被加入到AQS的等待队列中。
- 线程1调用await方法被调用时,该线程从AQS中移除,对应操作是锁的释放。
- 接着马上被加入到Condition的等待队列中,以为着该线程需要signal信号。
- 线程2,因为线程1释放锁的关系,被唤醒,并判断可以获取锁,于是线程2获取锁,并被加入到AQS的等待队列中。
- 线程2调用signal方法,这个时候Condition的等待队列中只有线程1一个节点,于是它被取出来,并被加入到AQS的等待队列中。 注意,这个时候,线程1 并没有被唤醒。
- signal方法执行完毕,线程2调用reentrantLock.unLock()方法,释放锁。这个时候因为AQS中只有线程1,于是,AQS释放锁后按从头到尾的顺序唤醒线程时,线程1被唤醒,于是线程1回复执行。
- 直到释放所整个过程执行完毕。
可以看到,整个协作过程是靠结点在AQS的等待队列和Condition的等待队列中来回移动实现的,Condition作为一个条件类,很好的自己维护了一个等待信号的队列,并在适时的时候将结点加入到AQS的等待队列中来实现的唤醒操作。
看到这里,signal方法的代码应该不难理解了。
取出头结点,然后doSignal
private void doSignal(Node first) {
do {
if ( (firstWaiter = first.nextWaiter) == null) //修改头结点,完成旧头结点的移出工作
lastWaiter = null;
first.nextWaiter = null;
} while (!transferForSignal(first) &&//将老的头结点,加入到AQS的等待队列中
(first = firstWaiter) != null);
}
final boolean transferForSignal(Node node) {
/*
* If cannot change waitStatus, the node has been cancelled.
*/
if (!compareAndSetWaitStatus(node, Node.CONDITION, 0))
return false;
/*
* Splice onto queue and try to set waitStatus of predecessor to
* indicate that thread is (probably) waiting. If cancelled or
* attempt to set waitStatus fails, wake up to resync (in which
* case the waitStatus can be transiently and harmlessly wrong).
*/
Node p = enq(node);
int ws = p.waitStatus;
//如果该结点的状态为cancel 或者修改waitStatus失败,则直接唤醒。
if (ws > 0 || !compareAndSetWaitStatus(p, ws, Node.SIGNAL))
LockSupport.unpark(node.thread);
return true;
}
可以看到,正常情况 ws > 0 || !compareAndSetWaitStatus(p, ws, Node.SIGNAL) 这个判断是不会为true的,所以,不会在这个时候唤醒该线程。
只有到发送signal信号的线程调用reentrantLock.unlock()后因为它已经被加到AQS的等待队列中,所以才会被唤醒。
总结:
本文从代码的角度说明了Condition的实现方式,其中,涉及到了AQS的很多操作,比如AQS的等待队列实现独占锁功能,不过,这不是本文讨论的重点,等有机会再将AQS的实现单独分享出来。