java并发等待条件的实现原理(Condition)

前言

前面介绍了排它锁，共享锁的实现机制，本篇继续学习AQS中的另外一个内容-Condition。想必学过java的都知道Object.wait和Object.notify，同时也应该知晓这两个方法的使用离不开synchronized关键字。synchronized是jvm级别提供的同步原语，它的实现机制隐藏在jvm实现中。作为Lock系列功能中的Condition，就是用来实现类似 Object.wait和Object.notify 对应功能的。

使用场景

为了更好的理解Lock和Condition的使用场景，下面我们先来实现这样一个功能：有多个生产者，多个消费者，一个产品容器，我们假设容器最多可以放3个产品，如果满了，生产者需要等待产品被消费，如果没有产品了，消费者需要等待。我们的目标是一共生产10个产品，最终消费10个产品，如何在多线程环境下完成这一挑战呢？下面是我简单实现的一个demo，仅供参考。 

package com.lock.condition.test;

import java.util.LinkedList;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LockConditionTest {
// 生产 和 消费 的最大总数
public static int totalCount = 10;
// 已经生产的产品数
public static volatile int hasProduceCount = 0;
// 已经消费的产品数
public static volatile int hasConsumeCount = 0;
// 容器最大容量
public static int containerSize = 3;
// 使用公平策略的可重入锁，便于观察演示结果
public static ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
public static Condition notEmpty = lock.newCondition();
public static Condition notFull = lock.newCondition();
// 容器
public static LinkedList<Integer> container = new LinkedList<Integer>();
// 用于标识产品
public static AtomicInteger idGenerator = new AtomicInteger();

public static void main(String[] args) {
Thread p1 = new Thread(new Producer(), "p-1");
Thread p2 = new Thread(new Producer(), "p-2");
Thread p3 = new Thread(new Producer(), "p-3");

Thread c1 = new Thread(new Consumer(), "c-1");
Thread c2 = new Thread(new Consumer(), "c-2");
Thread c3 = new Thread(new Consumer(), "c-3");

c1.start();
c2.start();
c3.start();
p1.start();
p2.start();
p3.start();
try{
c1.join();
c2.join();
c3.join();
p1.join();
p2.join();
p3.join();
}catch(Exception e){

}
System.out.println(" done. ");
}
static class Producer implements Runnable{
@Override
public void run() {
while(true){
lock.lock();
try{
// 容器满了，需要等待非满条件
while(container.size() >= containerSize){
notFull.await();
}

// 到这里表明容器未满，但需要再次判断是否已经完成了任务
if(hasProduceCount >= totalCount){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" producer exit");
return ;
}

int product = idGenerator.incrementAndGet();
// 把生产出来的产品放入容器
container.addLast(product);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " product " + product);
hasProduceCount++;

// 通知消费线程可以去消费了
notEmpty.signal();
} catch (InterruptedException e) {
}finally{
lock.unlock();
}
}
}
}
static class Consumer implements Runnable{
@Override
public void run() {
while(true){
lock.lock();
try{
if(hasConsumeCount >= totalCount){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" consumer exit");
return ;
}

// 一直等待有产品了，再继续往下消费
while(container.isEmpty()){
notEmpty.await(2, TimeUnit.SECONDS);
if(hasConsumeCount >= totalCount){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" consumer exit");
return ;
}
}

Integer product = container.removeFirst();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " consume " + product);
hasConsumeCount++;

// 通知生产线程可以继续生产产品了
notFull.signal();
} catch (InterruptedException e) {
}finally{
lock.unlock();
}
}
}
}
}

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一次执行的结果如下：
p-1 product 1
p-3 product 2
p-2 product 3
c-3 consume 1
c-2 consume 2
c-1 consume 3
p-1 product 4
p-3 product 5
p-2 product 6
c-3 consume 4
c-2 consume 5
c-1 consume 6
p-1 product 7
p-3 product 8
p-2 product 9
c-3 consume 7
c-2 consume 8
c-1 consume 9
p-1 product 10
p-3 producer exit
p-2 producer exit
c-3 consume 10
c-2 consumer exit
c-1 consumer exit
p-1 producer exit
c-3 consumer exit
done.

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从结果可以发现已经达到我们的目的了。 

深入理解Condition的实现原理

上面的示例只是为了展示 Lock结合Condition可以实现的一种经典场景，在有了感性的认识之后，我们将一步一步来观察Lock和Condition是如何协作完成这一任务的，这也是本篇的核心内容。为了更好的理解和演示这一个过程，我们使用到的锁是使用公平策略模式的，我们会使用上面例子运作的流程。我们会使用到3个生产线程，3个消费线程，分别表示 p1、p2、p3和c1、c2、c3。Condition的内部实现是使用节点链来实现的，每个条件实例对应一个节点链，我们有notEmpty 和 notFull 两个条件实例，所以会有两个等待节点链。一切准备就绪 ，开始我们的探索之旅。1、线程c3执行，然后发现没有产品可以消费，执行 notEmpty.await，进入等待队列中等候。

 

2、线程c2和线程c1执行，然后发现没有产品可以消费，执行 notEmpty.await，进入等待队列中等候。

 

3、 线程 p1 启动，得到了锁，p1开始生产产品，这时候p3抢在p2之前，执行了lock操作，结果p2和p3都处于等待状态，入同步队列等待。

注意，本例中我们使用的是公平策略模式下的排它锁，由于p3抢先执行取锁操作，所以虽然p2和p3都被阻塞了，但是p3会优先被唤醒 。 

4、这会，p1生产完毕，通知 not empty等待队列，可以唤醒一个等待线程节点了，然后释放了锁，释放锁会导致p3被唤醒，然后p1进入下一个循环，进入同步队列。

事情开始变得有趣了，p1执行一次生产后，执行了 notEmpty.signal，其效果就是把 not empty等待列表中的头节点，即c3节点移到同步等待列队中，重新参与抢占锁。 

5、p3生产完了产品后，继续notEmpty.signal，同时释放锁，释放锁后会唤醒p2线程，然后p3在下一轮尝试获取锁的时候，再次入队。


6、接着，p2继续生产，生产后执行 notEmpty.signal，同时释放锁，释放锁后唤醒c3线程，然后p2在下一轮尝试取锁的时候，入列。


7、c3进行消费，你可以看到，现在 not empty等待列队中已经没有等待节点了，由于我们使用的是公平策略排它锁，这就会导致同步队列中的节点一个接着一个执行，而目前同步队列中的节点排列为一生产，一消费，这不难可以知道，接下来代码已经不会进入 wait条件了，所以一个一个轮流执行就是，比如c3，执行完了，继续notFull.signal(); 然后释放锁，入队，这里要明白，notFull.signal();这句代码其实没有作用了，因为 not full等待队列中没有任何等待线程节点。 c3执行后，状态如下图所示：


8、后面的事情我想大家都可以想得出来是怎样一步一步交替执行的了。

总结

本篇基于一个实例来演示结合Lock和Condition如何实现生产-消费模式，而且只讨论一种可能执行的流程，是想更简单的表述AQS底层是如何实现的。基于上面这个演示过程，针对其它的执行流程，其原来也是一样的。Condition内部使用一个节点链来保存所有 wait状态的线程，当对应条件被signal的时候，就会把等待节点转移到同步队列中，继续竞争锁。原理其实并不复杂，有兴趣的朋友可以翻阅源码。