JUC-03

9、读写锁

ReentrantReadWriteLock
在这里插入图片描述

package com.won.rw;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

/**
 * 独占锁(写锁) 一次只能被一个线程占有
 * 共享锁(读锁) 多个线程可以同时占有
 * ReadWriteLock
 * 读-读 可以共存
 * 读-写 不能共存
 * 写-写 不能共存
 */
public class ReadWriteLockDemo { // 线程操作资源类
    public static void main(String[] args) {
        //MyCache myCache = new MyCache();
        MyCacheLock myCache = new MyCacheLock();

        // 写入
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int temp = i;
            new Thread(()->{
                myCache.put(temp+"",temp+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }

        // 读取
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int temp = i;
            new Thread(()->{
                myCache.get(temp+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }

    }
}

// 加锁的
class MyCacheLock {
    private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    // 读写锁:更加细粒度的控制
    private ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    // 存,写入的时候,只希望同时只有一个线程写
    public void put(String key, Object value) {
        readWriteLock.writeLock().lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入" + key);
            map.put(key, value);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入ok");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            readWriteLock.writeLock().unlock();
        }
    }

    // 取,读,所有人都可以读
    public void get(String key) {
        readWriteLock.readLock().lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取" + key);
            Object o = map.get(key);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取ok");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            readWriteLock.readLock().unlock();
        }
    }
    /**
     * 3写入3
     * 3写入ok
     * 2写入2
     * 2写入ok
     * 1写入1
     * 1写入ok
     * 4写入4
     * 4写入ok
     * 5写入5
     * 5写入ok
     * 2读取2
     * 2读取ok
     * 1读取1
     * 1读取ok
     * 3读取3
     * 3读取ok
     * 4读取4
     * 4读取ok
     * 5读取5
     * 5读取ok
     */
}


/**
 * 自定义缓存
 */
class MyCache {
    private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();

    // 存,写
    public void put(String key, Object value) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入" + key);
        map.put(key, value);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入ok");
    }

    // 取,读
    public void get(String key) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取" + key);
        Object o = map.get(key);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取ok");
    }
    /**
     * 1写入1
     * 4写入4
     * 4写入ok
     * 3写入3
     * 3写入ok
     * 2写入2
     * 2写入ok
     * 1写入ok
     * 5写入5
     * 5写入ok
     * 1读取1
     * 2读取2
     * 2读取ok
     * 1读取ok
     * 3读取3
     * 3读取ok
     * 5读取5
     * 5读取ok
     * 4读取4
     * 4读取ok
     */
}

10、阻塞队列

在这里插入图片描述

阻塞队列:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

BlockingQueue BlockingQueue不是新的东西
在这里插入图片描述

什么情况下使用阻塞对列:多线程并发处理,线程池!

学会使用队列

添加、移除

四组API

方式抛出异常有返回值,不抛出异常阻塞等待超时等待
添加add()offer()put()offer(e, timeout, TimeUnit)
移除remove()poll()take()poll(timeout, TimeUnit)
检测队首元素element()peek()--
    /**
     * 抛出异常
     */
    public static void test1() {
        // 队列的大小
        ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

        System.out.println(blockingQueue.add("a"));
        System.out.println(blockingQueue.add("b"));
        System.out.println(blockingQueue.add("c"));

        // java.lang.IllegalStateException: Queue full 抛出异常
        //System.out.println(blockingQueue.add("d"));

        System.out.println(blockingQueue.element()); // 查看队首元素是谁
        System.out.println("============================");

        System.out.println(blockingQueue.remove());
        System.out.println(blockingQueue.remove());
        System.out.println(blockingQueue.remove());

        // java.util.NoSuchElementException
        //System.out.println(blockingQueue.remove());
    }
    /**
     * 有返回值,没有异常
     */
    public static void test2() {
        // 队列的大小
        ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));

        System.out.println(blockingQueue.peek());
        //System.out.println(blockingQueue.offer("d")); // 返回false,不抛出异常!
        System.out.println("=============================");
        System.out.println(blockingQueue.poll());
        System.out.println(blockingQueue.poll());
        System.out.println(blockingQueue.poll());

        System.out.println(blockingQueue.poll()); // 返回null,不抛出异常!
    }
/**
 * 等待,阻塞(一直阻塞)
 */
public static void test3() throws InterruptedException {
    // 队列的大小
    ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

    // 一直阻塞
    blockingQueue.put("a");
    blockingQueue.put("b");
    blockingQueue.put("c");
    //blockingQueue.put("d"); // 队列没有位置,一直阻塞

    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take()); // 没有这个元素,一直阻塞
}
/**
 * 等待,阻塞(等待超时)
 */
public static void test4() throws InterruptedException {
    // 队列的大小
    ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

    System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
    System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
    System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
    //System.out.println(blockingQueue.offer("d",2,TimeUnit.SECONDS)); // 等待超过2秒就退出

    System.out.println("====================");
    System.out.println(blockingQueue.poll());
    System.out.println(blockingQueue.poll());
    System.out.println(blockingQueue.poll(2,TimeUnit.SECONDS)); // 等待超过2秒就退出
}

SynchronousQueue 同步队列

没有容量,进去一个元素,必须等待取出来之后,才能再往里面放一个元素!

put、take

package com.won.bq;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 同步队列
 * 和其他的 BlockingQueue 不一样,SynchronousQueue 不存储元素
 * put 了一个元素,必须从里面先 take 取出来,否则不能再 put 进去值
 */
public class SynchronousQueueDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 同步队列
        BlockingQueue<String> blockingQueue = new SynchronousQueue<>();

        new Thread(()->{
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 1");
                blockingQueue.put("1");
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 2");
                blockingQueue.put("2");
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 3");
                blockingQueue.put("3");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"T1").start();
        new Thread(()->{
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take " + blockingQueue.take());
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take "  + blockingQueue.take());
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take "  + blockingQueue.take());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        },"T2").start();
    }
}

11、线程池(重点)

线程池:三大方法、7大参数、4种拒绝策略

池化技术

程序的运行,本质:占用系统的资源!优化资源的使用 => 池化技术

线程池、连接池、内存池、对象池……创建和销毁,十分浪费资源

池化技术:事先准备好一些资源,有人要用,就来这里拿,用完之后再还!

线程池的好处:

  1. 降低资源的消耗
  2. 提高响应速度
  3. 方便管理

线程复用、可以控制最大并发数、管理线程

线程池:三大方法

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

// Executors 工具类、3大方法
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        //ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();// 单个线程
        //ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); // 创建一个固定的线程池的大小
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); // 可伸缩的,遇强则强,遇弱则弱

        try {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 使用了线程池之后,使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完,程序结束,关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

7大参数

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

本质:ThreadPoolExecutor

public ThreadPoolExecutor(
    // 核心线程池大小
    int corePoolSize, 
    // 最大核心线程池大小               
    int maximumPoolSize, 
    // 超时了没有人调用就会释放                      
    long keepAliveTime, 
    // 超时单位                      
    TimeUnit unit, 
    // 阻塞队列                      
    BlockingQueue<Runnable> workDeque, 
    // 线程工厂:创建线程的,一般不用动                      
    ThreadFactory threadFactory, 
    // 拒绝策略                      
    RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
            null :
            AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

在这里插入图片描述
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手动创建线程池

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.*;

// Executors 工具类、3大方法

/**
 * new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 银行满了,还有人进来,不处理这个人,抛出异常
 * new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 哪来的去哪里!
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() // 队列满了,丢掉任务,不抛出异常!
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() // 队列满了,尝试去和最早的竞争,也不抛出异常!
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 自定义线程池!工作中只会手动创建 ThreadPoolExecutor
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); // 队列满了,尝试去和最早的竞争,也不抛出异常!

        try {
            // 最大承载:Deque + max
            // 超过:RejectedExecutionException
            for (int i = 1; i <= 9; i++) {
                // 使用了线程池之后,使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完,程序结束,关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

四种拒绝策略

在这里插入图片描述

/**
 * new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 银行满了,还有人进来,不处理这个人,抛出异常
 * new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 哪来的去哪里!
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() // 队列满了,丢掉任务,不抛出异常!
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() // 队列满了,尝试去和最早的竞争,也不抛出异常!
 */

小结 和 拓展

池的最大的大小如何去设置!

了解:IO密集型,CPU密集型:(调优)

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.*;

public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 自定义线程池!工作中只会手动创建 ThreadPoolExecutor

        // 最大线程的到底如何定义
        // 1、CPU 密集型,几核,就是几,可以保持CPU效率最高!
        // 2、IO 密集型 > 判断你程序中十分耗IO的线程(一般为2倍)
        // 程序 15个大型任务 IO十分占用资源!

        // 获取CPU的核数
        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); // 队列满了,尝试去和最早的竞争,也不抛出异常!

        try {
            // 最大承载:Deque + max
            // 超过:RejectedExecutionException
            for (int i = 1; i <= 9; i++) {
                // 使用了线程池之后,使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完,程序结束,关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

12、四大函数式接口(必须掌握)

新时代的程序员:lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算

函数式接口:只有一个方法的接口

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    public abstract void run();
}

// 泛型、枚举、反射
// lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
// 超级多 FunctionalInterface
// 简化编程模型,在新版本的框架底层大量使用
// foreach(消费者类型的函数式接口)

在这里插入图片描述
代码测试:

Function 函数型接口

在这里插入图片描述

package com.won.function;

import java.util.function.Function;

/**
 * Function 函数式接口,有一个输入参数,有一个输出
 * 只要是函数式接口,可以用lambda表达式简化
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 工具类:输出输入的值
        //Function function = new Function<String,String>() {
        //    @Override
        //    public String apply(String str) {
        //        return str;
        //    }
        //};
        Function<String,String> function = (str)->{return str;};
        System.out.println(function.apply("ads"));
    }
}

Predicate 断定型接口:有一个输入参数,返回值只能是 布尔值

在这里插入图片描述

package com.won.function;

import java.util.function.Predicate;

/**
 * 断定型接口:有一个输入参数,返回值只能是 布尔值
 */
public class Demo02 {
    public static void main(String[] args) {
        // 判断字符串是否为空
        //Predicate<String> predicate = new Predicate<String>() {
        //    @Override
        //    public boolean test(String str) {
        //        return str.isEmpty();
        //    }
        //};
        Predicate<String> predicate = (str)->{return str.isEmpty();};
        System.out.println(predicate.test(""));
    }
}

Consumer 消费型接口

在这里插入图片描述

package com.won.function;

import java.util.function.Consumer;

/**
 * Consumer 消费型接口:只有输入,没有返回值
 */
public class Demo03 {
    public static void main(String[] args) {
        //Consumer<String> consumer = new Consumer<String>() {
        //    @Override
        //    public void accept(String str) {
        //        System.out.println(str);
        //    }
        //};
        Consumer<String> consumer = (str)->{System.out.println(str);};
        consumer.accept("ads");
    }
}

Supplier 供给型接口

在这里插入图片描述

package com.won.function;

import java.util.function.Supplier;

/**
 * Supplier 供给型接口 没有参数,只有返回值
 */
public class Demo04 {
    public static void main(String[] args) {
        //Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
        //    @Override
        //    public Integer get() {
        //        System.out.println("get() ");
        //        return 1024;
        //    }
        //};
        Supplier<Integer> supplier = ()->{
            System.out.println("get() ");
            return 1024;
        };
        System.out.println(supplier.get());
    }
}

13、Stream流计算

什么是Stream流计算

大数据:存储+计算

集合、MySQL 本质就是存储东西的;

计算都应该交给流来操作!
在这里插入图片描述

package com.won.stream;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
}
package com.won.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 题目要求:一分钟内完成此题,只能用一行代码实现!
 * 现在有5个用户!筛选:
 * 1、ID必须是偶数
 * 2、年龄必须大于23岁
 * 3、用户名转为大写字母
 * 4、用户名字母倒着排序
 * 5、只输出一个用户!
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(1, "a", 21);
        User u2 = new User(2, "b", 22);
        User u3 = new User(3, "c", 23);
        User u4 = new User(4, "d", 24);
        User u5 = new User(6, "e", 25);
        // 集合就是存储
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);

        // 计算交给Stream流
        // lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
        list.stream()
                .filter(u -> {return u.getId()%2==0;})
                .filter(u->{return u.getAge() > 23;})
                .map(u->{return u.getName().toUpperCase();})
                .sorted((uu1,uu2)->{return uu2.compareTo(uu1);})
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

14、ForkJoin

什么是ForkJoin

ForkJoin 在 JDK1.7 之后出来的,并行执行任务!提高效率,大数据量!

大数据:Map Reduce(把大任务拆分为小任务)
在这里插入图片描述

ForkJoin特点:工作窃取

这个里面维护的都是双端队列。
在这里插入图片描述

ForkJoin的操作

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

package com.won.forkjoin;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 * 求和计算的任务
 * 3000 6000(ForkJoin) 9000(Stream并行流)
 * // 如何使用ForkJoin
 * // 1、ForkJoinPool 通过它来是执行
 * // 2、计算任务 ForkJoinPool.execute(ForkJoinTask<?> task)
 * // 3、计算类要继承 ForkJoinTask
 */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Long> {
    private long start;
    private long end;

    // 临界值
    private long temp = 10000L;

    public ForkJoinDemo(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    // 计算方法
    @Override
    protected Long compute() {
        if ((end-start)<temp) {
            long sum = 0L;
            for (long i = start; i < end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else { // ForkJoin 递归
            // 分支合并运算
            // 中间值
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinDemo task1 = new ForkJoinDemo(start, middle);
            task1.fork(); // 拆分任务,把任务压入线程队列
            ForkJoinDemo task2 = new ForkJoinDemo(middle+1, end);
            task2.fork(); // 拆分任务,把任务压入线程队列
            return task1.join()+task2.join();
        }
    }
}
package com.won.forkjoin;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.stream.LongStream;

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        test1(); // 260
        test2(); // 136
        test3(); // 149
    }

    // 普通程序员
    public static void test1() {
        long sum = 0L;
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (long i = 1L; i < 10_0000_0000; i++) {
            sum += i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + " 时间:"+(end-start));
    }

    // 会使用ForkJoin
    public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinDemo(0L, 10_0000_0000L);
        ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task); // 提交任务
        Long sum = submit.get();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + " 时间:"+(end-start));
    }

    public static void test3() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        // Stream并行流
        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10_0000_0000L).parallel().reduce(0, Long::sum);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + "时间:"+(end-start));
    }
}

15、异步回调

Future 设计的初衷:对将来的某个事件的结果进行建模

在这里插入图片描述

package com.won.future;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 异步调用:Ajax
 * // 异步执行
 * // 成功回调
 * // 失败回调
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 没有返回值的runAsync 异步回调
        //CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(()->{
        //    try {
        //        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        //    } catch (InterruptedException e) {
        //        e.printStackTrace();
        //    }
        //    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" runAsync=>Void");
        //});
        //System.out.println("111111");
        //completableFuture.get(); // 获取阻塞执行结果

        // 有返回值的supplyAsync 异步回调
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " supplyAsync=>Integer");
            int i = 10/0;
            return 1024;
        });
        System.out.println(completableFuture.whenComplete((t, u) -> {
            System.out.println("t=>" + t); // 正常的返回结果
            System.out.println("u=>" + u); // 错误信息:java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zero
        }).exceptionally((e) -> {
            System.out.println(e.getMessage());
            return 233; // 可以获取到错误的返回结果
        }).get());
    }
}
### Java JUC AQS 并发编程 抽象队列同步器 使用教程 源码解析 #### 什么是AQS? `AbstractQueuedSynchronizer`(简称AQS),作为Java并发包中的核心组件之一,提供了用于实现锁和其他同步器的基础框架。它不仅简化了锁和同步工具的创建过程,还提高了这些工具的工作效率[^2]。 #### 类图结构与工作原理 AQS的设计围绕着一个FIFO(先进先出)等待队列展开,该队列由多个节点组成,每个节点代表了一个正在等待获取资源的线程。每当有新的竞争者未能立即获得所需资源时,就会被构造成一个新的节点并加入到这个队列之中;而当现有持有者释放其持有的资源之后,则会从队头开始依次唤醒后续等待者去尝试占有资源[^5]。 #### 同步模式分类 为了适应不同场景下的需求,AQS支持两种主要类型的同步方式——独占式以及共享式: - **独占式**:一次只允许单个线程访问临界区,在这种情况下其他任何试图进入同一区域内的请求都将被迫挂起直到前序操作完成为止; - **共享式**:允许多个读取者同时存在而不互相干扰,只要不存在写入动作发生即可保持一致性和安全性[^3]。 #### 自定义同步器的关键接口 对于想要利用AQS来构建特定行为逻辑的新类型而言,开发者通常需要重载以下几个抽象方法以适配具体的应用环境: - `tryAcquire(int arg)` 和 `tryRelease(int arg)` - `tryAcquireShared(int arg)` 及 `tryReleaseShared(int arg)` - `isHeldExclusively()` 上述函数分别对应于独占/共享模式下对资源的操作控制流程,通过合理地覆盖它们可以轻松打造出满足业务特性要求的各种高级别同步原语[^1]。 ```java public class CustomSync extends AbstractQueuedSynchronizer { protected boolean tryAcquire(int acquires) { // 实现具体的独占式获取逻辑 return super.tryAcquire(acquires); } protected boolean tryRelease(int releases) { // 实现具体的独占式释放逻辑 return super.tryRelease(releases); } } ``` #### 队列管理机制详解 在实际运行过程中,AQS内部维护了一条双向链表形式的数据结构用来存储各个待处理的任务单元。每当新成员到来之时便会调用`enqueue()`方法将其追加至末端位置上形成完整的链条关系网状链接,并且借助CAS指令保证整个插入过程的安全可靠性质不受外界因素影响破坏[^4]。
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