引言

Java SDK并发包内容很丰富，包罗万象，但是我觉得最核心的还是其对管程的实现。因为理论上利用管程，你几乎可以实现并发包里所有的工具类。在前面 管程——并发编程的万能钥匙》中我们提到过在并发编程领域，有两大核心问题：一个是互斥，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源；另一个是同步，即线程之间如何通信、协作。这两大问题，管程都是能够解决的**。Java SDK并发包通过Lock和Condition两个接口来实现管程，其中Lock用于解决互斥问题，Condition用于解决同步问题**。

1 隐藏在并发包中的管程

本节我们重点介绍Lock的使用，在介绍Lock的使用之前，有个问题需要你首先思考一下：Java语言本身提供的synchronized也是管程的一种实现，既然Java从语言层面已经实现了管程了，那为什么还要在SDK里提供另外一种实现呢？难道Java标准委员会还能同意“重复造轮子”的方案？很显然它们之间是有巨大区别的。那区别在哪里呢？如果能深入理解这个问题，对你用好Lock帮助很大。下面我们就一起来剖析一下这个问题。

1.1 再造管程的理由

你也许曾经听到过很多这方面的传说，例如在Java的1.5版本中，synchronized性能不如SDK里面的Lock，但1.6版本之后，synchronized做了很多优化，将性能追了上来，所以1.6之后的版本又有人推荐使用synchronized了。那性能是否可以成为“重复造轮子”的理由呢？显然不能。因为性能问题优化一下就可以了，完全没必要“重复造轮子”。

到这里，关于这个问题，你是否能够想出一条理由来呢？如果你细心的话，也许能想到一点。那就是我们前面在介绍死锁问题的时候，提出了一个破坏不可抢占条件方案，但是这个方案synchronized没有办法解决。原因是synchronized申请资源的时候，如果申请不到，线程直接进入阻塞状态了，而线程进入阻塞状态，啥都干不了，也释放不了线程已经占有的资源。但我们希望的是：

对于“不可抢占”这个条件，占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源，这样不可抢占这个条件就破坏掉了。

如果我们重新设计一把互斥锁去解决这个问题，那该怎么设计呢？我觉得有三种方案。

能够响应中断。synchronized的问题是，持有锁A后，如果尝试获取锁B失败，那么线程就进入阻塞状态，一旦发生死锁，就没有任何机会来唤醒阻塞的线程。但如果阻塞状态的线程能够响应中断信号，也就是说当我们给阻塞的线程发送中断信号的时候，能够唤醒它，那它就有机会释放曾经持有的锁A。这样就破坏了不可抢占条件了。
支持超时。如果线程在一段时间之内没有获取到锁，不是进入阻塞状态，而是返回一个错误，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
非阻塞地获取锁。如果尝试获取锁失败，并不进入阻塞状态，而是直接返回，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
这三种方案可以全面弥补synchronized的问题。到这里相信你应该也能理解了，这三个方案就是“重复造轮子”的主要原因，体现在API上，就是Lock接口的三个方法。详情如下：

	// 支持中断的API
	void lockInterruptibly() throws InterruptedException;
	// 支持超时的API
	boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
	// 支持非阻塞获取锁的API
	boolean tryLock();

1.2 如何保证可见性

Java SDK里面Lock的使用，有一个经典的范例，就是try{}finally{}，需要重点关注的是在finally里面释放锁。这个范例无需多解释，你看一下下面的代码就明白了。但是有一点需要解释一下，那就是可见性是怎么保证的。你已经知道Java里多线程的可见性是通过Happens-Before规则保证的，而synchronized之所以能够保证可见性，也是因为有一条synchronized相关的规则：synchronized的解锁 Happens-Before 于后续对这个锁的加锁。那Java SDK里面Lock靠什么保证可见性呢？例如在下面的代码中，线程T1对value进行了+=1操作，那后续的线程T2能够看到value的正确结果吗？

	class X {
	  private final Lock rtl =
	  new ReentrantLock();
	  int value;
	  public void addOne() {
	    // 获取锁
	    rtl.lock();  
	    try {
	      value+=1;
	    } finally {
	      // 保证锁能释放
	      rtl.unlock();
	    }
	  }
	}

答案必须是肯定的。Java SDK里面锁的实现非常复杂，这里我就不展开细说了，但是原理还是需要简单介绍一下：它是利用了volatile相关的Happens-Before规则。Java SDK里面的ReentrantLock，内部持有一个volatile 的成员变量state，获取锁的时候，会读写state的值；解锁的时候，也会读写state的值（简化后的代码如下面所示）。也就是说，在执行value+=1之前，程序先读写了一次volatile变量state，在执行value+=1之后，又读写了一次volatile变量state。根据相关的Happens-Before规则：

1. 顺序性规则：对于线程T1，value+=1 Happens-Before 释放锁的操作unlock()；
2. volatile变量规则：由于state = 1会先读取state，所以线程T1的unlock()操作Happens-Before线程T2的lock()操作；
3. 传递性规则：线程 T1的value+=1 Happens-Before 线程 T2 的 lock() 操作。

	class SampleLock {
	  volatile int state;
	  // 加锁
	  lock() {
	    // 省略代码无数
	    state = 1;
	  }
	  // 解锁
	  unlock() {
	    // 省略代码无数
	    state = 0;
	  }
	}

所以说，后续线程T2能够看到value的正确结果。如果你觉得理解起来还有点困难，建议你重温一下前面我们讲过的Java内存模型——看Java如何解决可见性和有序性问题里面的相关内容。

1.3 什么是可重入锁

如果你细心观察，会发现我们创建的锁的具体类名是ReentrantLock，这个翻译过来叫可重入锁，这个概念前面我们一直没有介绍过。所谓可重入锁，顾名思义，指的是线程可以重复获取同一把锁。例如下面代码中，当线程T1执行到 ① 处时，已经获取到了锁 rtl ，当在 ① 处调用 get()方法时，会在 ② 再次对锁 rtl 执行加锁操作。此时，如果锁 rtl 是可重入的，那么线程T1可以再次加锁成功；如果锁 rtl 是不可重入的，那么线程T1此时会被阻塞。

除了可重入锁，可能你还听说过可重入函数，可重入函数怎么理解呢？指的是线程可以重复调用？显然不是，所谓可重入函数，指的是多个线程可以同时调用该函数，每个线程都能得到正确结果；同时在一个线程内支持线程切换，无论被切换多少次，结果都是正确的。多线程可以同时执行，还支持线程切换，这意味着什么呢？线程安全啊。所以，可重入函数是线程安全的。

	class X {
	  private final Lock rtl =
	  new ReentrantLock();
	  int value;
	  public int get() {
	    // 获取锁
	    rtl.lock();         // ②
	    try {
	      return value;
	    } finally {
	      // 保证锁能释放
	      rtl.unlock();
	    }
	  }
	  public void addOne() {
	    // 获取锁
	    rtl.lock();  
	    try {
	      value = 1 + get(); // ①
	    } finally {
	      // 保证锁能释放
	      rtl.unlock();
	    }
	  }
	}

1.4 公平锁与非公平锁

在使用ReentrantLock的时候，你会发现ReentrantLock这个类有两个构造函数，一个是无参构造函数，一个是传入fair参数的构造函数。fair参数代表的是锁的公平策略，如果传入true就表示需要构造一个公平锁，反之则表示要构造一个非公平锁。

	//无参构造函数：默认非公平锁
	public ReentrantLock() {
	    sync = new NonfairSync();
	}
	//根据公平策略参数创建锁
	public ReentrantLock(boolean fair){
	    sync = fair ? new FairSync() 
	                : new NonfairSync();
	}

在前面 管程——并发编程的万能钥匙 中，我们介绍过入口等待队列，锁都对应着一个等待队列，如果一个线程没有获得锁，就会进入等待队列，当有线程释放锁的时候，就需要从等待队列中唤醒一个等待的线程。如果是公平锁，唤醒的策略就是谁等待的时间长，就唤醒谁，很公平；如果是非公平锁，则不提供这个公平保证，有可能等待时间短的线程反而先被唤醒。

1.5 用锁的最佳实践

你已经知道，用锁虽然能解决很多并发问题，但是风险也是挺高的。可能会导致死锁，也可能影响性能。这方面有是否有相关的最佳实践呢？有，还很多。但是我觉得最值得推荐的是并发大师Doug Lea《Java并发编程：设计原则与模式》一书中，推荐的三个用锁的最佳实践，它们分别是：

1. 永远只在更新对象的成员变量时加锁
2. 永远只在访问可变的成员变量时加锁
3. 永远不在调用其他对象的方法时加锁

这三条规则，前两条估计你一定会认同，最后一条你可能会觉得过于严苛。但是我还是倾向于你去遵守，因为调用其他对象的方法，实在是太不安全了，也许“其他”方法里面有线程sleep()的调用，也可能会有奇慢无比的I/O操作，这些都会严重影响性能。更可怕的是，“其他”类的方法可能也会加锁，然后双重加锁就可能导致死锁。

并发问题，本来就难以诊断，所以你一定要让你的代码尽量安全，尽量简单，哪怕有一点可能会出问题，都要努力避免。

2 Dubbo如何用管程实现异步转同步

Java SDK并发包里的Lock有别于synchronized隐式锁的三个特性：能够响应中断、支持超时和非阻塞地获取锁。那今天我们接着再来详细聊聊Java SDK并发包里的Condition，Condition实现了管程模型里面的条件变量。

在 管程——并发编程的万能钥匙 里我们提到过Java 语言内置的管程里只有一个条件变量，而Lock&Condition实现的管程是支持多个条件变量的，这是二者的一个重要区别。

在很多并发场景下，支持多个条件变量能够让我们的并发程序可读性更好，实现起来也更容易。例如，实现一个阻塞队列，就需要两个条件变量。

那如何利用两个条件变量快速实现阻塞队列呢？

一个阻塞队列，需要两个条件变量，一个是队列不空（空队列不允许出队），另一个是队列不满（队列已满不允许入队），这个例子我们前面在介绍管程的时候详细说过，这里就不再赘述。相关的代码，我这里重新列了出来，你可以温故知新一下。

	public class BlockedQueue{
	  final Lock lock =
	    new ReentrantLock();
	  // 条件变量：队列不满  
	  final Condition notFull =
	    lock.newCondition();
	  // 条件变量：队列不空  
	  final Condition notEmpty =
	    lock.newCondition();
	
	  // 入队
	  void enq(T x) {
	    lock.lock();
	    try {
	      while (队列已满){
	        // 等待队列不满
	        notFull.await();
	      }  
	      // 省略入队操作...
	      //入队后,通知可出队
	      notEmpty.signal();
	    }finally {
	      lock.unlock();
	    }
	  }
	  // 出队
	  void deq(){
	    lock.lock();
	    try {
	      while (队列已空){
	        // 等待队列不空
	        notEmpty.await();
	      }  
	      // 省略出队操作...
	      //出队后，通知可入队
	      notFull.signal();
	    }finally {
	      lock.unlock();
	    }  
	  }
	}

不过，这里你需要注意，Lock和Condition实现的管程，线程等待和通知需要调用await()、signal()、signalAll()，它们的语义和wait()、notify()、notifyAll()是相同的。但是不一样的是，Lock&Condition实现的管程里只能使用前面的await()、signal()、signalAll()，而后面的wait()、notify()、notifyAll()只有在synchronized实现的管程里才能使用。如果一不小心在Lock&Condition实现的管程里调用了wait()、notify()、notifyAll()，那程序可就彻底玩儿完了。

Java SDK并发包里的Lock和Condition不过就是管程的一种实现而已，管程你已经很熟悉了，那Lock和Condition的使用自然是小菜一碟。下面我们就来看看在知名项目Dubbo中，Lock和Condition是怎么用的。不过在开始介绍源码之前，我还先要介绍两个概念：同步和异步。

2.1 同步与异步

我们平时写的代码，基本都是同步的。但最近几年，异步编程大火。那同步和异步的区别到底是什么呢？通俗点来讲就是调用方是否需要等待结果，如果需要等待结果，就是同步；如果不需要等待结果，就是异步。

比如在下面的代码里，有一个计算圆周率小数点后100万位的方法pai1M()，这个方法可能需要执行俩礼拜，如果调用pai1M()之后，线程一直等着计算结果，等俩礼拜之后结果返回，就可以执行 printf(“hello world”)了，这个属于同步；如果调用pai1M()之后，线程不用等待计算结果，立刻就可以执行 printf(“hello world”)，这个就属于异步。

	// 计算圆周率小说点后100万位 
	String pai1M() {
	  //省略代码无数
	}
	
	pai1M()
	printf("hello world")

同步，是Java代码默认的处理方式。如果你想让你的程序支持异步，可以通过下面两种方式来实现：

1. 调用方创建一个子线程，在子线程中执行方法调用，这种调用我们称为异步调用；
2. 方法实现的时候，创建一个新的线程执行主要逻辑，主线程直接return，这种方法我们一般称为异步方法。

2.2 Dubbo源码分析

其实在编程领域，异步的场景还是挺多的，比如TCP协议本身就是异步的，我们工作中经常用到的RPC调用，在TCP协议层面，发送完RPC请求后，线程是不会等待RPC的响应结果的。可能你会觉得奇怪，平时工作中的RPC调用大多数都是同步的啊？这是怎么回事呢？

其实很简单，一定是有人帮你做了异步转同步的事情。例如目前知名的RPC框架Dubbo就给我们做了异步转同步的事情，那它是怎么做的呢？下面我们就来分析一下Dubbo的相关源码。

对于下面一个简单的RPC调用，默认情况下sayHello()方法，是个同步方法，也就是说，执行service.sayHello(“dubbo”)的时候，线程会停下来等结果。

	DemoService service = 初始化部分省略
	String message = service.sayHello("dubbo");
	System.out.println(message);

如果此时你将调用线程dump出来的话，会是下图这个样子，你会发现调用线程阻塞了，线程状态是TIMED_WAITING。本来发送请求是异步的，但是调用线程却阻塞了，说明Dubbo帮我们做了异步转同步的事情。通过调用栈，你能看到线程是阻塞在DefaultFuture.get()方法上，所以可以推断：Dubbo异步转同步的功能应该是通过DefaultFuture这个类实现的。调用栈信息示意图：

不过为了理清前后关系，还是有必要分析一下调用DefaultFuture.get()之前发生了什么。DubboInvoker的108行调用了DefaultFuture.get()，这一行很关键，我稍微修改了一下列在了下面。这一行先调用了request(inv, timeout)方法，这个方法其实就是发送RPC请求，之后通过调用get()方法等待RPC返回结果。

	public class DubboInvoker{
	  Result doInvoke(Invocation inv){
	    // 下面这行就是源码中108行
	    // 为了便于展示，做了修改
	    return currentClient 
	      .request(inv, timeout)
	      .get();
	  }
	}

DefaultFuture这个类是很关键，我把相关的代码精简之后，列到了下面。不过在看代码之前，你还是有必要重复一下我们的需求：当RPC返回结果之前，阻塞调用线程，让调用线程等待；当RPC返回结果后，唤醒调用线程，让调用线程重新执行。不知道你有没有似曾相识的感觉，这不就是经典的等待-通知机制吗？这个时候想必你的脑海里应该能够浮现出管程的解决方案了。有了自己的方案之后，我们再来看看Dubbo是怎么实现的。

	// 创建锁与条件变量
	private final Lock lock 
	    = new ReentrantLock();
	private final Condition done 
	    = lock.newCondition();
	
	// 调用方通过该方法等待结果
	Object get(int timeout){
	  long start = System.nanoTime();
	  lock.lock();
	  try {
		while (!isDone()) {
		  done.await(timeout);
	      long cur=System.nanoTime();
		  if (isDone() || 
	          cur-start > timeout){
		    break;
		  }
		}
	  } finally {
		lock.unlock();
	  }
	  if (!isDone()) {
		throw new TimeoutException();
	  }
	  return returnFromResponse();
	}
	// RPC结果是否已经返回
	boolean isDone() {
	  return response != null;
	}
	// RPC结果返回时调用该方法   
	private void doReceived(Response res) {
	  lock.lock();
	  try {
	    response = res;
	    if (done != null) {
	      done.signal();
	    }
	  } finally {
	    lock.unlock();
	  }
	}

调用线程通过调用get()方法等待RPC返回结果，这个方法里面，你看到的都是熟悉的“面孔”：调用lock()获取锁，在finally里面调用unlock()释放锁；获取锁后，通过经典的在循环中调用await()方法来实现等待。

当RPC结果返回时，会调用doReceived()方法，这个方法里面，调用lock()获取锁，在finally里面调用unlock()释放锁，获取锁后通过调用signal()来通知调用线程，结果已经返回，不用继续等待了。

至此，Dubbo里面的异步转同步的源码就分析完了，有没有觉得还挺简单的？最近这几年，工作中需要异步处理的越来越多了，其中有一个主要原因就是有些API本身就是异步API。例如websocket也是一个异步的通信协议，如果基于这个协议实现一个简单的RPC，你也会遇到异步转同步的问题。现在很多公有云的API本身也是异步的，例如创建云主机，就是一个异步的API，调用虽然成功了，但是云主机并没有创建成功，你需要调用另外一个API去轮询云主机的状态。如果你需要在项目内部封装创建云主机的API，你也会面临异步转同步的问题，因为同步的API更易用。