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详解AQS的7个同步组件

华为云开发者社区 2023-03-28 原文
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();
 }
}

 

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    文章目录概念索引相关操作创建索引更新副本查看索引删除索引索引的打开与关闭收缩索引索引别名查询索引别名文档相关操作新建文档查询文档更新文档删除文档映射相关操作查询文档映射创建静态映射创建索引并添加映射概念es中有三个概念要清楚，分别为索引、映射和文档（不用死记硬背，大概有个印象就可以）索引可理解为MySQL数据库；映射可理解为MySQL的表结构；文档可理解为MySQL表中的每行数据静态映射和动态映射上面已经介绍了，映射可理解为MySQL的表结构，在MySQL中，向表中插入数据是需要先创建表结构的；但在es中不必这样，可以直接插入文档，es可以根据插入的文档（数据），动态的创建映射（表结构），这就

  7. 最强Http缓存策略之强缓存和协商缓存的详解与应用实例 - 2

    HTTP缓存是指浏览器或者代理服务器将已经请求过的资源保存到本地，以便下次请求时能够直接从缓存中获取资源，从而减少网络请求次数，提高网页的加载速度和用户体验。缓存分为强缓存和协商缓存两种模式。一.强缓存强缓存是指浏览器直接从本地缓存中获取资源，而不需要向web服务器发出网络请求。这是因为浏览器在第一次请求资源时，服务器会在响应头中添加相关缓存的响应头，以表明该资源的缓存策略。常见的强缓存响应头如下所述：Cache-ControlCache-Control响应头是用于控制强制缓存和协商缓存的缓存策略。该响应头中的指令如下：max-age：指定该资源在本地缓存的最长有效时间，以秒为单位。例如：Ca

  8. IDEA 2022 创建 Spring Boot 项目详解 - 2

    如何用IDEA2022创建并初始化一个SpringBoot项目？目录如何用IDEA2022创建并初始化一个SpringBoot项目？0. 环境说明1.  创建SpringBoot项目 2.编写初始化代码0. 环境说明IDEA2022.3.1JDK1.8SpringBoot1.  创建SpringBoot项目        打开IDEA，选择NewProject创建项目。        填写项目名称、项目构建方式、jdk版本，按需要修改项目文件路径等信息。        选择springboot版本以及需要的包，此处只选择了springweb。        此处需特别注意，若你使用的是jdk1

  9. 详解Unity中的粒子系统Particle System (二) - 2

    前言上一篇我们简要讲述了粒子系统是什么，如何添加，以及基本模块的介绍，以及对于曲线和颜色编辑器的讲解。从本篇开始，我们将按照模块结构讲解下去，本篇主要讲粒子系统的主模块，该模块主要是控制粒子的初始状态和全局属性的，以下是关于该模块的介绍，请大家指正。目录前言本系列提要一、粒子系统主模块1.阅读前注意事项2.参考图3.参数讲解DurationLoopingPrewarmStartDelayStartLifetimeStartSpeed3DStartSizeStartSize3DStartRotationStartRotationFlipRotationStartColorGravityModif

  10. VMware虚拟机与本地主机进行磁盘共享(详解) - 2

    VMware虚拟机与本地主机进行磁盘共享前提虚拟机版本为Windows10（专业版，不是可能有问题）本地主机为家庭版或学生版(此版本会有问题，但有替代方式)最好是专业版VMware操作1.关闭防火墙，全部关闭。2.打开电脑属性3.点击共享-》高级共享-》权限4.如果没有everyone，就添加权限选择完全控制，然后应用确定。5.打开cmd输入lusrmgr.msc(只有专业版可以打开)如果不是专业版，可以跳过这一步。点击用户-》administrator密码要复杂密码，否则不行。推荐admaiN@1234类型的密码。设置完密码，点击属性，将禁用解开。6.如果虚拟机的windows不是专业版，可

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