技术文摘
三分钟让你明白 AQS 原理设计
三分钟让你明白 AQS 原理设计
在多线程编程领域,AQS(AbstractQueuedSynchronizer)是一个至关重要的同步框架。它为构建各种同步器提供了基础,使得开发者能够更加高效和可靠地实现线程同步。接下来,让我们用三分钟的时间来深入了解 AQS 的原理设计。
AQS 的核心思想是一个先进先出(FIFO)的等待队列。当线程尝试获取同步状态失败时,会被封装成一个节点加入到等待队列中。而获取同步状态成功的线程则可以进行相应的操作。
AQS 中通过一个 volatile 修饰的整型变量来表示同步状态。线程通过 CAS(Compare and Swap)操作来尝试修改这个状态值,以实现对资源的竞争获取。这种无锁的方式能够在保证并发性能的确保数据的一致性。
AQS 还提供了两种模式:独占模式和共享模式。在独占模式下,同一时刻只有一个线程能够获取同步状态;而在共享模式下,可以有多个线程同时获取。
以 ReentrantLock 为例,它基于 AQS 实现了可重入的独占锁。当一个线程获取锁成功后,如果再次尝试获取,不会被阻塞,而是增加重入次数。而在释放锁时,需要根据重入次数逐步释放。
再看 Semaphore ,它是基于 AQS 实现的共享锁。通过控制同步状态的数量,可以限制同时访问资源的线程数量。
AQS 的设计巧妙之处在于其高度的可扩展性。开发者可以基于 AQS 轻松实现自己的同步器,只需根据具体的业务需求,覆盖相应的方法来定制获取和释放同步状态的逻辑。
AQS 作为 Java 并发编程中的核心组件,其原理设计简洁而强大。理解 AQS 能够帮助我们更好地掌握多线程编程,写出高效、可靠的并发程序。无论是处理高并发的服务器端应用,还是优化复杂的业务逻辑,AQS 都为我们提供了坚实的基础和强大的工具。希望通过这三分钟的快速介绍,您对 AQS 的原理设计有了更清晰的认识。
- Vue3 与 TypeScript 完整项目实战教程
- 看看,这般的代码才算 Pythonic
- 3 款工具助力开发者快速进行 K8S 开发
- Python 中 yield 究竟为何物?
- 源码之毒的解药
- 高并发:面试官为何问局部变量线程安全问题
- 在 AWS 上利用 Terraform 部署 Jenkins
- Node.js 处理 CORS 的方法
- 小白经验谈:思考问题方式重于“经验”
- 算法图解:以两个栈实现队列的方法
- 7 大技巧助你快速上手 Python 爬虫
- 设计模式之观察者模式
- 消息队列线程池模型重启时消息不丢的保证方法
- RedisCluster 一文详解
- 阿里 Java 架构师带你掌握参数校验之法