引言

Semaphore，现在普遍翻译为“信号量”，以前也曾被翻译成“信号灯”，因为类似现实生活里的红绿灯，车辆能不能通行，要看是不是绿灯。同样，在编程世界里，线程能不能执行，也要看信号量是不是允许。

信号量是由大名鼎鼎的计算机科学家迪杰斯特拉（Dijkstra）于1965年提出，在这之后的15年，信号量一直都是并发编程领域的终结者，直到1980年管程被提出来，我们才有了第二选择。目前几乎所有支持并发编程的语言都支持信号量机制，所以学好信号量还是很有必要的。

下面我们首先介绍信号量模型，之后介绍如何使用信号量，最后我们再用信号量来实现一个限流器。

信号量模型

信号量模型还是很简单的，可以简单概括为：一个计数器，一个等待队列，三个方法。在信号量模型里，计数器和等待队列对外是透明的，所以只能通过信号量模型提供的三个方法来访问它们，这三个方法分别是：init()、down()和up()。你可以结合下图来形象化地理解。

这三个方法详细的语义具体如下所示。

• init()：设置计数器的初始值。
• down()：计数器的值减1；如果此时计数器的值小于0，则当前线程将被阻塞，否则当前线程可以继续执行。
• up()：计数器的值加1；如果此时计数器的值小于或者等于0，则唤醒等待队列中的一个线程，并将其从等待队列中移除。

这里提到的init()、down()和up()三个方法都是原子性的，并且这个原子性是由信号量模型的实现方保证的。在Java SDK里面，信号量模型是由java.util.concurrent.Semaphore实现的，Semaphore这个类能够保证这三个方法都是原子操作。

如果你觉得上面的描述有点绕的话，可以参考下面这个代码化的信号量模型。

	class Semaphore{
	  // 计数器
	  int count;
	  // 等待队列
	  Queue queue;
	  // 初始化操作
	  Semaphore(int c){
	    this.count=c;
	  }
	  // 
	  void down(){
	    this.count--;
	    if(this.count<0){
	      //将当前线程插入等待队列
	      //阻塞当前线程
	    }
	  }
	  void up(){
	    this.count++;
	    if(this.count<=0) {
	      //移除等待队列中的某个线程T
	      //唤醒线程T
	    }
	  }
	}

这里再插一句，信号量模型里面，down()、up()这两个操作历史上最早称为P操作和V操作，所以信号量模型也被称为PV原语。另外，还有些人喜欢用semWait()和semSignal()来称呼它们，虽然叫法不同，但是语义都是相同的。在Java SDK并发包里，down()和up()对应的则是acquire()和release()。

如何使用信号量

通过上文，你应该会发现信号量的模型还是很简单的，那具体该如何使用呢？其实你想想红绿灯就可以了。十字路口的红绿灯可以控制交通，得益于它的一个关键规则：车辆在通过路口前必须先检查是否是绿灯，只有绿灯才能通行。这个规则和我们前面提到的锁规则是不是很类似？

其实，信号量的使用也是类似的。这里我们还是用累加器的例子来说明信号量的使用吧。在累加器的例子里面，count+=1操作是个临界区，只允许一个线程执行，也就是说要保证互斥。那这种情况用信号量怎么控制呢？

其实很简单，就像我们用互斥锁一样，只需要在进入临界区之前执行一下down()操作，退出临界区之前执行一下up()操作就可以了。下面是Java代码的示例，acquire()就是信号量里的down()操作，release()就是信号量里的up()操作。

	static int count;
	//初始化信号量
	static final Semaphore s 
	    = new Semaphore(1);
	//用信号量保证互斥    
	static void addOne() {
	  s.acquire();
	  try {
	    count+=1;
	  } finally {
	    s.release();
	  }
	}

下面我们再来分析一下，信号量是如何保证互斥的。假设两个线程T1和T2同时访问addOne()方法，当它们同时调用acquire()的时候，由于acquire()是一个原子操作，所以只能有一个线程（假设T1）把信号量里的计数器减为0，另外一个线程（T2）则是将计数器减为-1。对于线程T1，信号量里面的计数器的值是0，大于等于0，所以线程T1会继续执行；对于线程T2，信号量里面的计数器的值是-1，小于0，按照信号量模型里对down()操作的描述，线程T2将被阻塞。所以此时只有线程T1会进入临界区执行count+=1；。

当线程T1执行release()操作，也就是up()操作的时候，信号量里计数器的值是-1，加1之后的值是0，小于等于0，按照信号量模型里对up()操作的描述，此时等待队列中的T2将会被唤醒。于是T2在T1执行完临界区代码之后才获得了进入临界区执行的机会，从而保证了互斥性。

快速实现一个限流器

上面的例子，我们用信号量实现了一个最简单的互斥锁功能。估计你会觉得奇怪，既然有Java SDK里面提供了Lock，为啥还要提供一个Semaphore ？其实实现一个互斥锁，仅仅是 Semaphore的部分功能，Semaphore还有一个功能是Lock不容易实现的，那就是：Semaphore可以允许多个线程访问一个临界区。

现实中还有这种需求？有的。比较常见的需求就是我们工作中遇到的各种池化资源，例如连接池、对象池、线程池等等。其中，你可能最熟悉数据库连接池，在同一时刻，一定是允许多个线程同时使用连接池的，当然，每个连接在被释放前，是不允许其他线程使用的。

其实前不久，我在工作中也遇到了一个对象池的需求。所谓对象池呢，指的是一次性创建出N个对象，之后所有的线程重复利用这N个对象，当然对象在被释放前，也是不允许其他线程使用的。对象池，可以用List保存实例对象，这个很简单。但关键是限流器的设计，这里的限流，指的是不允许多于N个线程同时进入临界区。那如何快速实现一个这样的限流器呢？这种场景，我立刻就想到了信号量的解决方案。

信号量的计数器，在上面的例子中，我们设置成了1，这个1表示只允许一个线程进入临界区，但如果我们把计数器的值设置成对象池里对象的个数N，就能完美解决对象池的限流问题了。下面就是对象池的示例代码。

	class ObjPool {
	  final List pool;
	  // 用信号量实现限流器
	  final Semaphore sem;
	  // 构造函数
	  ObjPool(int size, T t){
	    pool = new Vector(){};
	    for(int i=0; i func) {
	    T t = null;
	    sem.acquire();
	    try {
	      t = pool.remove(0);
	      return func.apply(t);
	    } finally {
	      pool.add(t);
	      sem.release();
	    }
	  }
	}
	// 创建对象池
	ObjPool pool = 
	  new ObjPool(10, 2);
	// 通过对象池获取t，之后执行  
	pool.exec(t -> {
	    System.out.println(t);
	    return t.toString();
	});

我们用一个List来保存对象实例，用Semaphore实现限流器。关键的代码是ObjPool里面的exec()方法，这个方法里面实现了限流的功能。在这个方法里面，我们首先调用acquire()方法（与之匹配的是在finally里面调用release()方法），假设对象池的大小是10，信号量的计数器初始化为10，那么前10个线程调用acquire()方法，都能继续执行，相当于通过了信号灯，而其他线程则会阻塞在acquire()方法上。对于通过信号灯的线程，我们为每个线程分配了一个对象 t（这个分配工作是通过pool.remove(0)实现的），分配完之后会执行一个回调函数func，而函数的参数正是前面分配的对象 t ；执行完回调函数之后，它们就会释放对象（这个释放工作是通过pool.add(t)实现的），同时调用release()方法来更新信号量的计数器。如果此时信号量里计数器的值小于等于0，那么说明有线程在等待，此时会自动唤醒等待的线程。

简言之，使用信号量，我们可以轻松地实现一个限流器，使用起来还是非常简单的。

小结

信号量在Java语言里面名气并不算大，但是在其他语言里却是很有知名度的。Java在并发编程领域走的很快，重点支持的还是管程模型。 管程模型理论上解决了信号量模型的一些不足，主要体现在易用性和工程化方面，例如用信号量解决我们曾经提到过的阻塞队列问题，就比管程模型麻烦很多，你如果感兴趣，可以课下了解和尝试一下。