面试题：从Java内存模型角度深入剖析AQS框架在同步与互斥中的应用

Question

结合Java内存模型，阐述AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架是如何实现线程同步与互斥的，包括其核心数据结构、同步状态的管理、队列操作与内存可见性之间的关系，以及在高并发场景下如何优化AQS的使用。

Answer 1

AQS实现线程同步与互斥的原理

1. 核心数据结构
   • CLH队列：AQS使用一个FIFO的双向队列（CLH队列，Craig, Landin, and Hagersten队列）来管理等待获取同步状态的线程。队列的每个节点（Node）包含了线程的引用、等待状态等信息。每个新的等待线程会被封装成一个Node节点加入到队列尾部。
   • 同步状态（state）：通过一个int类型的变量来表示同步状态。不同的同步器对state的含义有不同的定义。例如，ReentrantLock中，state表示锁的持有次数；在CountDownLatch中，state表示计数。
2. 同步状态的管理
   • 获取同步状态：当线程调用acquire方法时，会尝试获取同步状态。以ReentrantLock为例，tryAcquire方法会检查当前state是否为0（表示锁未被持有），如果是则尝试通过CAS操作将state设置为1，并将当前线程设置为锁的持有者。如果state不为0且当前线程是锁的持有者，则将state加1（实现可重入）。如果获取失败，线程会被封装成Node节点加入到CLH队列尾部等待。
   • 释放同步状态：当线程调用release方法时，会尝试释放同步状态。还是以ReentrantLock为例，tryRelease方法会将state减1。如果state减为0，表示锁已完全释放，会唤醒CLH队列头部节点的后继节点对应的线程。
3. 队列操作与内存可见性之间的关系
   • 可见性保证：根据Java内存模型（JMM），volatile变量具有可见性和有序性保证。AQS中的同步状态state被声明为volatile，这确保了对state的修改对其他线程是可见的。当一个线程修改了state，其他线程能够立即看到这个变化。
   • 队列操作与可见性：在CLH队列操作中，新节点的入队（enq方法）和节点状态的更新等操作，通过使用Unsafe类的CAS操作来保证原子性。这些操作在保证数据一致性的同时，也依赖于JMM的内存屏障机制来保证内存可见性。例如，当一个线程通过CAS操作将新节点入队时，这个操作会附带内存屏障效果，确保之前对共享变量（如state）的修改对后续线程可见。

高并发场景下AQS的优化

1. 减少竞争
   • 使用读写锁（ReadWriteLock）：在高并发读多写少的场景下，使用读写锁可以提高并发性能。读操作可以并发执行，而写操作则需要独占锁。AQS框架提供了ReentrantReadWriteLock实现了读写锁功能。
   • 分段锁：对于一些需要保护多个独立资源的场景，可以使用分段锁。例如，在ConcurrentHashMap中，使用多个Segment（每个Segment都是一个小型的HashTable），每个Segment有自己的锁，这样不同Segment的操作可以并发进行，减少锁竞争。
2. 优化队列操作
   • 减少队列长度：通过合理的资源分配和使用策略，尽量减少等待获取同步状态的线程数量，从而缩短CLH队列的长度。例如，对于一些短期的同步操作，可以考虑使用自旋锁（在AQS的acquire方法中，部分实现会有自旋的逻辑），避免线程直接进入队列等待，减少线程上下文切换的开销。
   • 优化唤醒策略：在唤醒等待线程时，采用更智能的唤醒策略。例如，Condition接口提供了更灵活的线程等待和唤醒机制，可以根据业务需求唤醒特定条件的线程，而不是像Object的notifyAll那样唤醒所有等待线程，从而减少不必要的线程竞争和上下文切换。
3. 使用非阻塞数据结构
   • 在某些情况下，可以结合非阻塞数据结构来替代传统的基于锁的数据结构。例如，ConcurrentLinkedQueue是一个线程安全的非阻塞队列，在不需要严格同步的场景下，可以使用它来提高并发性能，减少对AQS同步机制的依赖。