Java并发编程原理与实战十九：AQS 剖析

Posted 2021-01-02 屌丝码农

一、引言
在JDK1.5之前，一般是靠synchronized关键字来实现线程对共享变量的互斥访问。synchronized是在字节码上加指令，依赖于底层操作系统的Mutex Lock实现。
而从JDK1.5以后java界的一位大神—— Doug Lea 开发了AbstractQueuedSynchronizer(AQS)组件，使用原生java代码实现了synchronized语义。换句话说，Doug Lea没有使用更“高级”的机器指令，也不依靠JDK编译时的特殊处理，仅用一个普普通通的类就完成了代码块的并发访问控制，比那些费力不讨好的实现不知高到哪里去了。
java.util.concurrent包有多重要无需多言，一言以蔽之，是Doug Lea大爷对天下所有Java程序员的怜悯。
AQS定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架，是整个java.util.concurrent包的基石，Lock、ReadWriteLock、CountDowndLatch、CyclicBarrier、Semaphore、ThreadPoolExecutor等都是在AQS的基础上实现的。

 

二、原理

2.1实现原理

并发控制的核心是锁的获取与释放，锁的实现方式有很多种，AQS采用的是一种改进的CLH锁。

2.2 CLH锁

CLH(Craig, Landin, andHagersten locks)是一钟自旋锁，能确保无饥饿性，提供先来先服务的公平性。

何谓自旋锁？它是为实现保护共享资源而提出一种锁机制。其实，自旋锁与互斥锁比较类似，它们都是为了解决对某项资源的互斥使用。无论是互斥锁，还是自旋锁，在任何时刻，最多只能有一个保持者，也就是说，在任何时刻最多只能有一个执行单元获得锁。但是两者在调度机制上略有不同。对于互斥锁，如果资源已经被占用，资源申请者只能进入睡眠状态。但是自旋锁不会引起调用者睡眠，如果自旋锁已经被别的执行单元保持，调用者就一直循环在那里看是否该自旋锁的保持者已经释放了锁，“自旋”一词就是因此而得名

CLH锁是一种基于链表的可扩展、高性能、公平的自旋锁，申请线程只在本地变量上自旋，它不断轮询前驱的状态，如果发现前驱释放了锁就结束自旋。

CLH队列中的结点QNode中含有一个locked字段，该字段若为true表示该线程需要获取锁，且不释放锁，为false表示线程释放了锁。结点之间是通过隐形的链表相连，之所以叫隐形的链表是因为这些结点之间没有明显的next指针，而是通过myPred所指向的结点的变化情况来影响myNode的行为。CLHLock上还有一个尾指针，始终指向队列的最后一个结点。

当一个线程需要获取锁时，会创建一个新的QNode，将其中的locked设置为true表示需要获取锁，然后使自己成为队列的尾部，同时获取一个指向其前趋的引用myPred,然后该线程就在前趋结点的locked字段上旋转，直到前趋结点释放锁。当一个线程需要释放锁时，将当前结点的locked域设置为false，同时回收前趋结点。如上图所示，线程A需要获取锁，其myNode域为true，些时tail指向线程A的结点，然后线程B也加入到线程A后面，tail指向线程B的结点。然后线程A和B都在它的myPred域上旋转，一旦它的myPred结点的locked字段变为false，它就可以获取锁。

2.3 AQS数据模型

AQS维护了一个volatile int state（代表共享资源）和一个FIFO线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列）。

AQS的内部队列是CLH同步锁的一种变形。其主要从两方面进行了改造，节点的结构与节点等待机制：
l 在结构上引入了头结点和尾节点，分别指向队列的头和尾，尝试获取锁、入队列、释放锁等实现都与头尾节点相关，

l 为了可以处理timeout和cancel操作，每个node维护一个指向前驱的指针。如果一个node的前驱被cancel，这个node可以前向移动使用前驱的状态字段

l 在每个node里面使用一个状态字段来控制阻塞/唤醒，而不是自旋

l head结点使用的是傀儡结点

FIFO队列中的节点有AQS的静态内部类Node定义：

static final class Node {
 
    // 共享模式
    static final Node SHARED = new Node();
 
    // 独占模式
    static final Node EXCLUSIVE = null;
 
    static final int CANCELLED = 1;
    static final int SIGNAL = -1;
    static final int CONDITION = -2;
    static final int PROPAGATE = -3;
 
    /**
     * CANCELLED，值为1，表示当前的线程被取消
     * SIGNAL，值为-1，表示当前节点的后继节点包含的线程需要运行，也就是unpark；
     * CONDITION，值为-2，表示当前节点在等待condition，也就是在condition队列中；
     * PROPAGATE，值为-3，表示当前场景下后续的acquireShared能够得以执行；
     * 值为0，表示当前节点在sync队列中，等待着获取锁。
     */
    volatile int waitStatus;
 
    // 前驱结点
    volatile Node prev;
 
    // 后继结点
    volatile Node next;
 
    // 与该结点绑定的线程
    volatile Thread thread;
 
    // 存储condition队列中的后继节点
    Node nextWaiter;
 
    // 是否为共享模式
    final boolean isShared() {
        return nextWaiter == SHARED;
    }
 
    // 获取前驱结点
    final Node predecessor() throwsNullPointerException {
        Node p = prev;
        if (p == null)
            throw new NullPointerException();
        else
            return p;
    }
 
    Node() { // Used to establish initial heador SHARED marker
    }
 
    Node(Thread thread, Node mode) { // Used byaddWaiter
        this.nextWaiter = mode;
        this.thread = thread;
    }
 
    Node(Thread thread, int waitStatus) { //Used by Condition
        this.waitStatus = waitStatus;
        this.thread = thread;
    }
}

Node类中有两个常量SHARE和EXCLUSIVE，顾名思义这两个常量用于表示这个结点支持共享模式还是独占模式，共享模式指的是允许多个线程获取同一个锁而且可能获取成功，独占模式指的是一个锁如果被一个线程持有，其他线程必须等待。多个线程读取一个文件可以采用共享模式，而当有一个线程在写文件时不会允许另一个线程写这个文件，这就是独占模式的应用场景。

2.4 CAS操作

AQS有三个重要的变量：

 // 队头结点
    private transient volatile Node head;
 
    // 队尾结点
    private transient volatile Node tail;
 
    // 代表共享资源
    private volatile int state;
 
    protected final int getState() {
        return state;
    }
 
    protected final void setState(int newState){
        state = newState;
    }
 
    protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this,stateOffset, expect, update);
    }

compareAndSetState方法是以乐观锁的方式更新共享资源。

独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。而另一个更加有效的锁就是乐观锁。所谓乐观锁就是，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。乐观锁用到的机制就是CAS，即Compare And Swap。

CAS 指的是现代 CPU 广泛支持的一种对内存中的共享数据进行操作的一种特殊指令。这个指令会对内存中的共享数据做原子的读写操作。简单介绍一下这个指令的操作过程：

首先，CPU 会将内存中将要被更改的数据与期望的值做比较。然后，当这两个值相等时，CPU 才会将内存中的数值替换为新的值。否则便不做操作。最后，CPU 会将旧的数值返回。

这一系列的操作是原子的。它们虽然看似复杂，但却是 Java 5 并发机制优于原有锁机制的根本。简单来说，CAS 的含义是“我认为原有的值应该是什么，如果是，则将原有的值更新为新值，否则不做修改，并告诉我原来的值是多少”。

CAS通过调用JNI（Java Native Interface）调用实现的。JNI允许java调用其他语言，而CAS就是借助C语言来调用CPU底层指令实现的。Unsafe是CAS的核心类，它提供了硬件级别的原子操作

Doug Lea大神在java同步器中大量使用了CAS技术，鬼斧神工的实现了多线程执行的安全性。CAS不仅在AQS的实现中随处可见，也是整个java.util.concurrent包的基石。

可以发现，head、tail、state三个变量都是volatile的。

volatile是轻量级的synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。如果一个字段被声明成volatile，Java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的。

volatile变量也存在一些局限：不能用于构建原子的复合操作，因此当一个变量依赖旧值时就不能使用volatile变量。而CAS呢，恰恰可以提供对共享变量的原子的读写操作。

volatile保证共享变量的可见性，CAS保证更新操作的原子性，简直是绝配！把这些特性整合在一起，就形成了整个concurrent包得以实现的基石。如果仔细分析concurrent包的源代码实现，会发现一个通用化的实现模式：

1.       首先，声明共享变量为volatile；

2.       然后，使用CAS的原子条件更新来实现线程之间的同步；

3.       同时，配合以volatile的读/写和CAS所具有的volatile读和写的内存语义来实现线程之间的通信。

AQS，非阻塞数据结构和原子变量类（java.util.concurrent.atomic包中的类），这些concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的，而concurrent包中的高层类又是依赖于这些基础类来实现的。从整体来看，concurrent包的实现示意图如下：

 

三、源码解读 (java特种兵)

AQS的全称为（AbstractQueuedSynchronizer），这个类也是在java.util.concurrent.locks下面。这个类似乎很不容易看懂，因为它仅仅是提供了一系列公共的方法，让子类来调用。那么要理解意思，就得从子类下手，反过来看才容易看懂。如下图所示：

这么多类，我们看那一个？刚刚提到过锁（Lock），我们就从锁开始吧。这里就先以ReentrantLock排它锁为例开始展开讲解如何利用AQS的，然后再简单介绍读写锁的要点（读写锁本身的实现十分复杂，要完全说清楚需要大量的篇幅来说明）。
首先来看看ReentrantLock的构造方法，它的构造方法有两个，如下图所示：

很显然，对象中有一个属性叫sync，有两种不同的实现类，默认是“NonfairSync”来实现，而另一个“FairSync”它们都是排它锁的内部类，不论用那一个都能实现排它锁，只是内部可能有点原理上的区别。先以“NonfairSync”类为例，它的lock()方法是如何实现的呢？

lock()方法先通过CAS尝试将状态从0修改为1。若直接修改成功，前提条件自然是锁的状态为0，则直接将线程的OWNER修改为当前线程，这是一种理想情况，如果并发粒度设置适当也是一种乐观情况。
若上一个动作未成功，则会间接调用了acquire(1)来继续操作，这个acquire(int)方法就是在AbstractQueuedSynchronizer当中了。这个方法表面上看起来简单，但真实情况比较难以看懂，因为第一次看这段代码可能不知道它要做什么！不急，一步一步来分解。
首先看tryAcquire(arg)这里的调用（当然传入的参数是1），在默认的“NonfairSync”实现类中，会这样来实现：

○ 首先获取这个锁的状态，如果状态为0，则尝试设置状态为传入的参数（这里就是1），若设置成功就代表自己获取到了锁，返回true了。状态为0设置1的动作在外部就有做过一次，内部再一次做只是提升概率，而且这样的操作相对锁来讲不占开销。
○ 如果状态不是0，则判定当前线程是否为排它锁的Owner，如果是Owner则尝试将状态增加acquires（也就是增加1），如果这个状态值越界，则会抛出异常提示，若没有越界，将状态设置进去后返回true（实现了类似于偏向的功能，可重入，但是无需进一步征用）。
○ 如果状态不是0，且自身不是owner，则返回false。

对tryAcquire()的调用判定中是通过if(!tryAcquire())作为第1个条件的，如果返回true，则判定就不会成立了，自然后面的acquireQueued动作就不会再执行了，如果发生这样的情况是最理想的。
无论多么乐观，征用是必然存在的，如果征用存在则owner自然不会是自己，tryAcquire()方法会返回false，接着就会再调用方法：acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)做相关的操作。
这个方法的调用的代码更不好懂，需要从里往外看，这里的Node.EXCLUSIVE是节点的类型，看名称应该清楚是排它类型的意思。接着调用addWaiter()来增加一个排它锁类型的节点，这个addWaiter()的代码是这样写的：

这里创建了一个Node的对象，将当前线程和传入的Node.EXCLUSIVE传入，也就是说Node节点理论上包含了这两项信息。代码中的tail是AQS的一个属性，刚开始的时候肯定是为null，也就是不会进入第一层if判定的区域，而直接会进入enq(node)的代码，那么直接来看看enq(node)的代码。

看到了tail就应该猜到了AQS是链表吧，没错，而且它还应该有一个head引用来指向链表的头节点，AQS在初始化的时候head、tail都是null，在运行时来回移动。此时，我们最少至少知道AQS是一个基于状态（state）的链表管理方式。

首先这个是一个死循环，而且本身没有锁，因此可以有多个线程进来，假如某个线程进入方法，此时head、tail都是null，自然会进入if(t == null)所在的代码区域，这部分代码会创建一个Node出来名字叫h，这个Node没有像开始那样给予类型和线程，很明显是一个空的Node对象，而传入的Node对象首先被它的next引用所指向，此时传入的node和某一个线程创建的h对象如下图所示。

刚才我们很理想的认为只有一个线程会出现这种情况，如果有多个线程并发进入这个if判定区域，可能就会同时存在多个这样的数据结构，在各自形成数据结构后，多个线程都会去做compareAndSetHead(h)的动作，也就是尝试将这个临时h节点设置为head，显然并发时只有一个线程会成功，因此成功的那个线程会执行tail = node的操作，整个AQS的链表就成为：

有一个线程会成功修改head和tail的值，其它的线程会继续循环，再次循环就不会进入if (t == null)的逻辑了，而会进入else语句的逻辑中。
在else语句所在的逻辑中，第一步是node.prev = t，这个t就是tail的临时值，也就是首先让尝试写入的node节点的prev指针指向原来的结束节点，然后尝试通过CAS替换掉AQS中的tail的内容为当前线程的Node，无论有多少个线程并发到这里，依然只会有一个能成功，成功者执行t.next = node，也就是让原先的tail节点的next引用指向现在的node，现在的node已经成为了最新的结束节点，不成功者则会继续循环。
简单使用图解的方式来说明，3个步骤如下所示，如下图所示：

插入多个节点的时候，就以此类推了哦，总之节点都是在链表尾部写入的，而且是线程安全的。
知道了AQS大致的写入是一种双向链表的插入操作，但插入链表节点对锁有何用途呢，我们还得退回到前面的代码中addWaiter方法最终返回了要写入的node节点， 再回退到图5-17中所在的代码中需要将这个返回的node节点作为acquireQueued方法入口参数，并传入另一个参数（依然是1），看看它里面到底做了些什么？请看下图：

这里也是一个死循环，除非进入if(p == head && tryAcquire(arg))这个判定条件，而p为node.predcessor()得到，这个方法返回node节点的前一个节点，也就是说只有当前一个节点是head的时候，进一步尝试通过tryAcquire(arg)来征用才有机会成功。tryAcquire(arg)这个方法我们前面介绍过，成立的条件为：锁的状态为0，且通过CAS尝试设置状态成功或线程的持有者本身是当前线程才会返回true，我们现在来详细拆分这部分代码。
○ 如果这个条件成功后，发生的几个动作包含：
（1） 首先调用setHead(Node)的操作，这个操作内部会将传入的node节点作为AQS的head所指向的节点。线程属性设置为空（因为现在已经获取到锁，不再需要记录下这个节点所对应的线程了），再将这个节点的perv引用赋值为null。
（2） 进一步将的前一个节点的next引用赋值为null。
在进行了这样的修改后，队列的结构就变成了以下这种情况了，通过这样的方式，就可以让执行完的节点释放掉内存区域，而不是无限制增长队列，也就真正形成FIFO了：

○ 如果这个判定条件失败
会首先判定：“shouldParkAfterFailedAcquire(p , node)”，这个方法内部会判定前一个节点的状态是否为：“Node.SIGNAL”，若是则返回true，若不是都会返回false，不过会再做一些操作：判定节点的状态是否大于0，若大于0则认为被“CANCELLED”掉了（我们没有说明几个状态的值，不过大于0的只可能被CANCELLED的状态），因此会从前一个节点开始逐步循环找到一个没有被“CANCELLED”节点，然后与这个节点的next、prev的引用相互指向；如果前一个节点的状态不是大于0的，则通过CAS尝试将状态修改为“Node.SIGNAL”，自然的如果下一轮循环的时候会返回值应该会返回true。
如果这个方法返回了true，则会执行：“parkAndCheckInterrupt()”方法，它是通过LockSupport.park(this)将当前线程挂起到WATING状态，它需要等待一个中断、unpark方法来唤醒它，通过这样一种FIFO的机制的等待，来实现了Lock的操作。
相应的，可以自己看看FairSync实现类的lock方法，其实区别不大，有些细节上的区别可能会决定某些特定场景的需求，你也可以自己按照这样的思路去实现一个自定义的锁。
接下来简单看看unlock()解除锁的方式，如果获取到了锁不释放，那自然就成了死锁，所以必须要释放，来看看它内部是如何释放的。同样从排它锁（ReentrantLock）中的unlock()方法开始，请先看下面的代码截图：

通过tryRelease(int)方法进行了某种判定，若它成立则会将head传入到unparkSuccessor(Node)方法中并返回true，否则返回false。首先来看看tryRelease(int)方法，如下图所示：

这个动作可以认为就是一个设置锁状态的操作，而且是将状态减掉传入的参数值（参数是1），如果结果状态为0，就将排它锁的Owner设置为null，以使得其它的线程有机会进行执行。
在排它锁中，加锁的时候状态会增加1（当然可以自己修改这个值），在解锁的时候减掉1，同一个锁，在可以重入后，可能会被叠加为2、3、4这些值，只有unlock()的次数与lock()的次数对应才会将Owner线程设置为空，而且也只有这种情况下才会返回true。
这一点大家写代码要注意了哦，如果是在循环体中lock()或故意使用两次以上的lock(),而最终只有一次unlock()，最终可能无法释放锁。在本书的src/chapter05/locks/目录下有相应的代码，大家可以自行测试的哦。
在方法unparkSuccessor(Node)中，就意味着真正要释放锁了，它传入的是head节点（head节点是已经执行完的节点，在后面阐述这个方法的body的时候都叫head节点），内部首先会发生的动作是获取head节点的next节点，如果获取到的节点不为空，则直接通过：“LockSupport.unpark()”方法来释放对应的被挂起的线程，这样一来将会有一个节点唤醒后继续进入图 5-24中的循环进一步尝试tryAcquire()方法来获取锁，但是也未必能完全获取到哦，因为此时也可能有一些外部的请求正好与之征用，而且还奇迹般的成功了，那这个线程的运气就有点悲剧了，不过通常乐观认为不会每一次都那么悲剧。
再看看共享锁，从前面的排它锁可以看得出来是用一个状态来标志锁的，而共享锁也不例外，但是Java不希望去定义两个状态，所以它与排它锁的第一个区别就是在锁的状态上，它用int来标志锁的状态，int有4个字节，它用高16位标志读锁（共享锁），低16位标志写锁（排它锁），高16位每次增加1相当于增加65536（通过1 << 16得到），自然的在这种读写锁中，读锁和写锁的个数都不能超过65535个（条件是每次增加1的，如果递增是跳跃的将会更少）。在计算读锁数量的时候将状态左移16位，而计算排它锁会与65535“按位求与”操作，如下图所示。

写锁的功能与“ReentrantLock”基本一致，区域在于它会在tryAcquire操作的时候，判定状态的时候会更加复杂一些（因此有些时候它的性能未必好）。
读锁也会写入队列，Node的类型被改为：“Node.SHARED”这种类型，lock()时候调用的是AQS的acquireShared(int)方法，进一步调用tryAcquireShared()操作里面只需要检测是否有排它锁，如果没有则可以尝试通过CAS修改锁的状态，如果没有修改成功，则会自旋这个动作（可能会有很多线程在这自旋开销CPU）。如果这个自旋的过程中检测到排它锁竞争成功，那么tryAcquireShared()会返回-1，从而会走如排它锁的Node类似的流程，可能也会被park住，等待排它锁相应的线程最终调用unpark()动作来唤醒。
这就是Java提供的这种读写锁，不过这并不是共享锁的诠释，在共享锁里面也有多种机制 ，或许这种读写锁只是其中一种而已。在这种锁下面，读和写的操作本身是互斥的，但是读可以多个一起发生。这样的锁理论上是非常适合应用在“读多写少”的环境下（当然我们所讲的读多写少是读的比例远远大于写，而不是多一点点），理论上讲这样锁征用的粒度会大大降低，同时系统的瓶颈会减少，效率得到总体提升。
在本节中我们除了学习到AQS的内在，还应看到Java通过一个AQS队列解决了许多问题，这个是Java层面的队列模型，其实我们也可以利用许多队列模型来解决自己的问题，甚至于可以改写模型模型来满足自己的需求.

关于Lock及AQS的一些补充：
1、 Lock的操作不仅仅局限于lock()/unlock()，因为这样线程可能进入WAITING状态，这个时候如果没有unpark()就没法唤醒它，可能会一直“睡”下去，可以尝试用tryLock()、tryLock(long , TimeUnit)来做一些尝试加锁或超时来满足某些特定场景的需要。例如有些时候发现尝试加锁无法加上，先释放已经成功对其它对象添加的锁，过一小会再来尝试，这样在某些场合下可以避免“死锁”哦。
2、 lockInterruptibly() 它允许抛出InterruptException异常，也就是当外部发起了中断操作，程序内部有可能会抛出这种异常，但是并不是绝对会抛出异常的，大家仔细看看代码便清楚了。
3、 newCondition()操作，是返回一个Condition的对象，Condition只是一个接口，它要求实现await()、awaitUninterruptibly()、awaitNanos(long)、await(long , TimeUnit)、awaitUntil(Date)、signal()、signalAll()方法，AbstractQueuedSynchronizer中有一个内部类叫做ConditionObject实现了这个接口，它也是一个类似于队列的实现，具体可以参考源码。大多数情况下可以直接使用，当然觉得自己比较牛逼的话也可以参考源码自己来实现。
4、 在AQS的Node中有每个Node自己的状态（waitStatus），我们这里归纳一下，分别包含:
SIGNAL 从前面的代码状态转换可以看得出是前面有线程在运行，需要前面线程结束后，调用unpark()方法才能激活自己，值为：-1
CANCELLED 当AQS发起取消或fullyRelease()时，会是这个状态。值为1，也是几个状态中唯一一个大于0的状态，所以前面判定状态大于0就基本等价于是CANCELLED的意思。
CONDITION 线程基于Condition对象发生了等待，进入了相应的队列，自然也需要Condition对象来激活，值为-2。
PROPAGATE 读写锁中，当读锁最开始没有获取到操作权限，得到后会发起一个doReleaseShared()动作，内部也是一个循环，当判定后续的节点状态为0时，尝试通过CAS自旋方式将状态修改为这个状态，表示节点可以运行。
状态0 初始化状态，也代表正在尝试去获取临界资源的线程所对应的Node的状态。

代码上的理解注释，可以参考：http://ifeve.com/juc-aqs-reentrantlock/

四 、AQS和CAS 对比

 

CAS(Compare And Swap)

什么是CAS

 

CAS(Compare And Swap)，即比较并交换。是解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制，CAS操作包含三个操作数——内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS有效地说明了“我认为位置V应该包含值A；如果包含该值，则将B放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。

 

在JAVA中，sun.misc.Unsafe 类提供了硬件级别的原子操作来实现这个CAS。 java.util.concurrent 包下的大量类都使用了这个 Unsafe.java 类的CAS操作。至于 Unsafe.java 的具体实现这里就不讨论了。

CAS典型应用

 

java.util.concurrent.atomic 包下的类大多是使用CAS操作来实现的(eg. AtomicInteger.java,AtomicBoolean,AtomicLong)。下面以 AtomicInteger.java 的部分实现来大致讲解下这些原子类的实现。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;
 
    // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
 
    private volatile int value;// 初始int大小
    // 省略了部分代码...
 
    // 带参数构造函数，可设置初始int大小
    public AtomicInteger(int initialValue) {
        value = initialValue;
    }
    // 不带参数构造函数,初始int大小为0
    public AtomicInteger() {
    }
 
    // 获取当前值
    public final int get() {
        return value;
    }
 
    // 设置值为 newValue
    public final void set(int newValue) {
        value = newValue;
    }
 
    //返回旧值，并设置新值为　newValue
    public final int getAndSet(int newValue) {
        /**
        * 这里使用for循环不断通过CAS操作来设置新值
        * CAS实现和加锁实现的关系有点类似乐观锁和悲观锁的关系
        * */
        for (;;) {
            int current = get();
            if (compareAndSet(current, newValue))
                return current;
        }
    }
 
    // 原子的设置新值为update, expect为期望的当前的值
    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }
 
    // 获取当前值current，并设置新值为current+1
    public final int getAndIncrement() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return current;
        }
    }
 
    // 此处省略部分代码，余下的代码大致实现原理都是类似的
}

一般来说在竞争不是特别激烈的时候，使用该包下的原子操作性能比使用 synchronized 关键字的方式高效的多(查看getAndSet()，可知如果资源竞争十分激烈的话，这个for循环可能换持续很久都不能成功跳出。不过这种情况可能需要考虑降低资源竞争才是)。 
在较多的场景我们都可能会使用到这些原子类操作。一个典型应用就是计数了，在多线程的情况下需要考虑线程安全问题。通常第一映像可能就是:

public class Counter {
    private int count;
    public Counter(){}
    public int getCount(){
        return count;
    }
    public void increase(){
        count++;
    }
}

上面这个类在多线程环境下会有线程安全问题，要解决这个问题最简单的方式可能就是通过加锁的方式,调整如下:

public class Counter {
    private int count;
    public Counter(){}
    public synchronized int getCount(){
        return count;
    }
    public synchronized void increase(){
        count++;
    }
}

这类似于悲观锁的实现，我需要获取这个资源，那么我就给他加锁，别的线程都无法访问该资源，直到我操作完后释放对该资源的锁。我们知道，悲观锁的效率是不如乐观锁的，上面说了Atomic下的原子类的实现是类似乐观锁的，效率会比使用 synchronized 关系字高，推荐使用这种方式，实现如下:

public class Counter {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    public Counter(){}
    public int getCount(){
        return count.get();
    }
    public void increase(){
        count.getAndIncrement();
    }
}

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)

什么是AQS

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，AQS是JDK下提供的一套用于实现基于FIFO等待队列的阻塞锁和相关的同步器的一个同步框架。这个抽象类被设计为作为一些可用原子int值来表示状态的同步器的基类。如果你有看过类似 CountDownLatch 类的源码实现，会发现其内部有一个继承了 AbstractQueuedSynchronizer 的内部类 Sync。可见 CountDownLatch 是基于AQS框架来实现的一个同步器.类似的同步器在JUC下还有不少。(eg. Semaphore)

AQS用法

如上所述，AQS管理一个关于状态信息的单一整数，该整数可以表现任何状态。比如， Semaphore 用它来表现剩余的许可数，ReentrantLock 用它来表现拥有它的线程已经请求了多少次锁；FutureTask 用它来表现任务的状态(尚未开始、运行、完成和取消)

 To use this class as the basis of a synchronizer, redefine the
 * following methods, as applicable, by inspecting and/or modifying
 * the synchronization state using {@link #getState}, {@link
 * #setState} and/or {@link #compareAndSetState}:
 *
 * <ul>
 * <li> {@link #tryAcquire}
 * <li> {@link #tryRelease}
 * <li> {@link #tryAcquireShared}
 * <li> {@link #tryReleaseShared}
 * <li> {@link #isHeldExclusively}
 * </ul>

如JDK的文档中所说，使用AQS来实现一个同步器需要覆盖实现如下几个方法，并且使用getState,setState,compareAndSetState这几个方法来设置获取状态 
1. boolean tryAcquire(int arg) 
2. boolean tryRelease(int arg) 
3. int tryAcquireShared(int arg) 
4. boolean tryReleaseShared(int arg) 
5. boolean isHeldExclusively()

以上方法不需要全部实现，根据获取的锁的种类可以选择实现不同的方法，支持独占(排他)获取锁的同步器应该实现tryAcquire、 tryRelease、isHeldExclusively而支持共享获取的同步器应该实现tryAcquireShared、tryReleaseShared、isHeldExclusively。下面以 CountDownLatch 举例说明基于AQS实现同步器, CountDownLatch 用同步状态持有当前计数，countDown方法调用 release从而导致计数器递减；当计数器为0时，解除所有线程的等待；await调用acquire，如果计数器为0，acquire 会立即返回，否则阻塞。通常用于某任务需要等待其他任务都完成后才能继续执行的情景。源码如下:

public class CountDownLatch {
    /**
     * 基于AQS的内部Sync
     * 使用AQS的state来表示计数count.
     */
    private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
        private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;
 
        Sync(int count) {
            // 使用AQS的getState()方法设置状态
            setState(count);
        }
 
        int getCount() {
            // 使用AQS的getState()方法获取状态
            return getState();
        }
 
        // 覆盖在共享模式下尝试获取锁
        protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            // 这里用状态state是否为0来表示是否成功，为0的时候可以获取到返回1，否则不可以返回-1
            return (getState() == 0) ? 1 : -1;
        }
 
        // 覆盖在共享模式下尝试释放锁
        protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
            // 在for循环中Decrement count直至成功;
            // 当状态值即count为0的时候，返回false表示 signal when transition to zero
            for (;;) {
                int c = getState();
                if (c == 0)
                    return false;
                int nextc = c-1;
                if (compareAndSetState(c, nextc))
                    return nextc == 0;
            }
        }
    }
 
    private final Sync sync;
 
    // 使用给定计数值构造CountDownLatch
    public CountDownLatch(int count) {
        if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
        this.sync = new Sync(count);
    }
 
    // 让当前线程阻塞直到计数count变为0，或者线程被中断
    public void await() throws InterruptedException {
        sync.acquireSharedInterruptibly(1);
    }
 
    // 阻塞当前线程，除非count变为0或者等待了timeout的时间。当count变为0时，返回true
    public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {
        return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
    }
 
    // count递减
    public void countDown() {
        sync.releaseShared(1);
    }
 
    // 获取当前count值
    public long getCount() {
        return sync.getCount();
    }
 
    public String toString() {
        return super.toString() + "[Count = " + sync.getCount() + "]";
    }
}

 

参考资料：

http://ifeve.com/java-special-troops-aqs/