CountDownLatch源码之await()有什么用
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具体内容如下
我们已经知道await 能够让当前线程处于阻塞状态,直到锁存器计数为零(或者线程中断)。
下面是它的源码。
end.await(); ↓ public void await() throws InterruptedException { sync.acquireSharedInterruptibly(1); }
sync 是CountDownLatch的内部类。下面是它的定义。
private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer { ... }
它继承了AbstractQueuedSynchronizer。AbstractQueuedSynchronizer 这个类在java线程中属于一个非常重要的类。
它提供了一个框架来实现阻塞锁,以及依赖FIFO等待队列的相关同步器(比如信号、事件等)。
继续走下去,就跳到 AbstractQueuedSynchronizer 这个类中。
sync.acquireSharedInterruptibly(1); ↓ public final void acquireSharedInterruptibly(int arg) //AbstractQueuedSynchronizer throws InterruptedException { if (Thread.interrupted()) throw new InterruptedException(); if (tryAcquireShared(arg) < 0) doAcquireSharedInterruptibly(arg); }
这里有两个判断,首先判断线程是否中断,然后再进行下一个判断,这里我们主要看看第二个判断。
protected int tryAcquireShared(int acquires) { return (getState() == 0) ? 1 : -1; }
需要注意的是 tryAcquireShared 这个方法是在Sync 中实现的。
AbstractQueuedSynchronizer 中虽然也有对它的实现,但是默认的实现是抛一个异常。
tryAcquireShared 这个方法是用来查询当前对象的状态是否能够被允许获取锁。
我们可以看到Sync 中是通过判断state 是否为0 来返回对应的 int 值的。
那么 state 又代表什么?
/** * The synchronization state. */ private volatile int state;
上面代码很清楚的表明 state 是表示同步的状态 。
需要注意的是 state 使用 volatile 关键字修饰。
volatile 关键字能够保证 state 的修改立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,会去内存中读取新值。
也就是保证了state的可见性。是最新的数据。
走到这里 state 是多少呢?
这里我们就需要看一看CountDownLatch 的 构造函数了。
CountDownLatch end = new CountDownLatch(2); ↓ public CountDownLatch(int count) { if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0"); this.sync = new Sync(count); } ↓ Sync(int count) { setState(count); }
原来构造函数中的数字就是这个作用啊,用来set state 。
所以我们这里state == 2 了。tryAcquireShared 就返回 -1。进入到下面
doAcquireSharedInterruptibly(arg); ↓ private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg) throws InterruptedException { final Node node = addWaiter(Node.SHARED); boolean failed = true; try { for (;;) { final Node p = node.predecessor(); if (p == head) { int r = tryAcquireShared(arg); if (r >= 0) { setHeadAndPropagate(node, r); p.next = null; // help GC failed = false; return; } } if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) && parkAndCheckInterrupt()) throw new InterruptedException(); } } finally { if (failed) cancelAcquire(node); } }
OK,这段代码有点长,里面还调用了几个函数。我们一行一行的看。
第一行 出现了一个新的类 Node。
Node 是AQS(AbstractQueuedSynchronizer)类中的内部类,定义了一种链式结构。如下所示。
+------+ prev +-----+ +-----+ head | | <---- | | <---- | | tail +------+ +-----+ +-----+
千万记住这个结构。
第一行代码中还有一个方法 addWaiter(Node.SHARED) 。
addWaiter(Node.SHARED) //Node.SHARED 表示该结点处于共享模式 ↓ private Node addWaiter(Node mode) { Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode); // Try the fast path of enq; backup to full enq on failure Node pred = tail; // private transient volatile Node tail; if (pred != null) { node.prev = pred; if (compareAndSetTail(pred, node)) { pred.next = node; return node; } } enq(node); return node; }
首先是构造了一个Node,将当前的线程存进去了,模式是共享模式。
tail 表示 这个等待队列的队尾,此刻是null. 所以 pred == null ,进入到enq(node) ;
enq(node) ↓ private Node enq(final Node node) { for (;;) { Node t = tail; if (t == null) { // Must initialize if (compareAndSetHead(new Node())) tail = head; } else { node.prev = t; if (compareAndSetTail(t, node)) { t.next = node; return t; } } } }
同样tail 为 null , 进入到 compareAndSetHead 。
compareAndSetHead(new Node()) ↓ /** * CAS head field. Used only by enq. */ private final boolean compareAndSetHead(Node update) { return unsafe.compareAndSwapObject(this, headOffset, null, update); }
这是一个CAS操作,如果head 是 null 的话,等待队列的 head 就会被设置为 update 的值,也就是一个新的结点。
tail = head; 那么此时 tail 也不再是null了。进入下一次的循环。
这次首先将node 的 prev 指针指向 tail ,然后通过一个CAS 操作将node 设置为尾部,并返回了队列的 tail ,也就是 node 。
等待队列的模型变化如下
+------+ prev +----------------+ head(tail) | | <---- node | currentThread | +------+ +----------------+ ↓ +------+ prev +----------------+ head | | <---- node(tail) | currentThread | +------+ +----------------+
ok,到了这里await 方法 就返回了,是一个 thread 等于当前线程的Node。
返回到 doAcquireSharedInterruptibly(int arg) 中,进入下面循环。
for (;;) { final Node p = node.predecessor(); if (p == head) { int r = tryAcquireShared(arg); if (r >= 0) { setHeadAndPropagate(node, r); p.next = null; // help GC failed = false; return; } } if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) && parkAndCheckInterrupt()) throw new InterruptedException(); }
这个时候假设state 仍然大于0,那么此时 r < 0,所以进入到 shouldParkAfterFailedAcquire 这个方法 。
shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) ↓ private static boolean shouldParkAfterFailedAcquire(Node pred, Node node) { int ws = pred.waitStatus; if (ws == Node.SIGNAL) //static final int SIGNAL = -1; /* * This node has already set status asking a release * to signal it, so it can safely park. */ return true; if (ws > 0) { /* * Predecessor was cancelled. Skip over predecessors and * indicate retry. */ do { node.prev = pred = pred.prev; } while (pred.waitStatus > 0); pred.next = node; } else { /* * waitStatus must be 0 or PROPAGATE. Indicate that we * need a signal, but don't park yet. Caller will need to * retry to make sure it cannot acquire before parking. */ compareAndSetWaitStatus(pred, ws, Node.SIGNAL); } return false; } ↓ /** * CAS waitStatus field of a node. */ private static final boolean compareAndSetWaitStatus(Node node, int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(node, waitStatusOffset, expect, update); }
可以看到 shouldParkAfterFailedAcquire 也是一路走,走到 compareAndSetWaitStatus。
compareAndSetWaitStatus 将 prev 的 waitStatus 设置为 Node.SIGNAL 。
Node.SIGNAL 表示后续结点中的线程需要被unparking(类似被唤醒的意思)。该方法返回false。
经过这轮循环,队列模型变成下面状态
+--------------------------+ prev +------------------+ head | waitStatus = Node.SIGNAL | <---- node(tail) | currentThread | +--------------------------+ +------------------+
因为shouldParkAfterFailedAcquire返回的是false,所以后面这个条件就不再看了。继续 for (;;) 中的循环。
如果state仍然大于0,再次进入到 shouldParkAfterFailedAcquire。
这次因为head 中的waitStatus 为 Node.SIGNAL ,所以 shouldParkAfterFailedAcquire 返回true。
这次就需要看parkAndCheckInterrupt 这个方法了。
private final boolean parkAndCheckInterrupt() { LockSupport.park(this); return Thread.interrupted(); }
ok,线程没有被中断,所以,返回false。继续 for (;;) 中的循环。
如果state 一直大于0,并且线程一直未被中断,那么就一直在这个循环中。也就是我们上篇文章说的裁判一直不愿意宣布比赛结束的情况。
那么什么情况下跳出循环呢?也就是什么情况下state 会 小于0呢? 下一篇文章 我将说明。
总结一下,await() 方法 其实就是初始化一个队列,将需要等待的线程(state > 0)加入一个队列中,并用waitStatus 标记后继结点的线程状态。
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