JAVA AQS同步队列与条件队列交互导致线程丢失唤醒的分析
大家好,今天我们来深入探讨一个在使用 Java AQS (AbstractQueuedSynchronizer) 时可能会遇到的棘手问题:同步队列与条件队列交互导致的线程丢失唤醒。这个问题在并发编程中比较隐蔽,但理解其原理和解决方案至关重要,能帮助我们编写更健壮的并发程序。
AQS 基础回顾
首先,我们快速回顾一下 AQS 的核心概念:
- 同步状态 (State): AQS 内部维护一个
volatile int类型的状态变量,用于表示锁的状态或资源可用性。 - 同步队列 (Sync Queue): 也称为 CLH 队列,是一个FIFO双向链表,用于存放等待获取同步状态的线程。当线程竞争同步状态失败时,会被封装成一个
Node对象,加入到同步队列的尾部。 - 条件队列 (Condition Queue): 每个
Condition对象内部维护一个条件队列,也是一个FIFO单向链表。当线程调用Condition.await()方法时,会被封装成一个Node对象,加入到条件队列的尾部,并释放持有的同步状态。当其他线程调用Condition.signal()或signalAll()方法时,会从条件队列中唤醒一个或所有线程,并将这些线程转移到同步队列中,重新竞争同步状态。
AQS 的核心方法:
| 方法名 | 作用 |
|---|---|
tryAcquire(int) |
尝试以独占模式获取同步状态。成功返回 true,失败返回 false。 需要自定义同步器实现。 |
tryRelease(int) |
尝试以独占模式释放同步状态。成功返回 true,失败返回 false。 需要自定义同步器实现。 |
acquire(int) |
以独占模式获取同步状态。如果获取失败,则将当前线程加入同步队列,并阻塞。 |
release(int) |
以独占模式释放同步状态。释放成功后,会唤醒同步队列中第一个等待的线程。 |
Condition.await() |
释放持有的同步状态,并将当前线程加入条件队列,并阻塞。 |
Condition.signal() |
唤醒条件队列中第一个等待的线程,将其转移到同步队列。 |
Condition.signalAll() |
唤醒条件队列中所有等待的线程,将它们转移到同步队列。 |
线程丢失唤醒的场景分析
现在,我们来看一个经典的线程丢失唤醒的场景。假设我们有一个简单的生产者-消费者模型,使用 AQS 的同步队列和条件队列来实现线程间的同步和通信。
import java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
public class FIFOMutex implements Lock {
private final Sync sync;
public FIFOMutex() {
sync = new Sync();
}
private static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
@Override
protected boolean tryAcquire(int acquires) {
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
return false;
}
@Override
protected boolean tryRelease(int releases) {
if (!isHeldExclusively()) {
throw new IllegalMonitorStateException();
}
if (compareAndSetState(1, 0)) {
setExclusiveOwnerThread(null);
return true;
}
return false;
}
@Override
protected boolean isHeldExclusively() {
return getExclusiveOwnerThread() == Thread.currentThread();
}
Condition newCondition() {
return new ConditionObject();
}
}
private Condition newCondition() {
return sync.newCondition();
}
@Override
public void lock() {
sync.acquire(1);
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
sync.acquireInterruptibly(1);
}
@Override
public boolean tryLock() {
return sync.tryAcquire(1);
}
@Override
public boolean tryLock(long time, java.util.concurrent.TimeUnit unit) throws InterruptedException {
return sync.tryAcquireNanos(1, unit.toNanos(time));
}
@Override
public void unlock() {
sync.release(1);
}
@Override
public Condition newCondition() {
return sync.newCondition();
}
}
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
public class ProducerConsumer {
private final Lock lock = new FIFOMutex();
private final Condition notFull = lock.newCondition();
private final Condition notEmpty = lock.newCondition();
private final Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
private final int capacity;
public ProducerConsumer(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public void produce(int item) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
System.out.println("Producer is waiting - queue is full");
notFull.await();
}
queue.offer(item);
System.out.println("Produced: " + item);
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int consume() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
System.out.println("Consumer is waiting - queue is empty");
notEmpty.await();
}
int item = queue.poll();
System.out.println("Consumed: " + item);
notFull.signal();
return item;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ProducerConsumer pc = new ProducerConsumer(5);
Thread producer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.produce(i);
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
Thread consumer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.consume();
Thread.sleep(200);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
producer.start();
consumer.start();
producer.join();
consumer.join();
System.out.println("Producer and Consumer finished.");
}
}
在这个例子中,ProducerConsumer 类使用 FIFOMutex (一个简单的基于 AQS 的互斥锁) 和两个 Condition 对象 notFull 和 notEmpty 来控制生产者和消费者的行为。
现在,考虑以下场景:
- 队列已满,生产者线程
P调用notFull.await(),释放锁并进入notFull条件队列。 - 消费者线程
C从队列中取出一个元素,然后调用notFull.signal()试图唤醒生产者P。 - 关键问题: 在
C线程调用notFull.signal()之后,但在P线程被真正唤醒并转移到同步队列之前,另一个线程C2(另一个消费者) 抢先获取了锁。 C2发现队列仍然不为空(因为C刚刚取出一个元素),于是又从队列中取出一个元素。- 现在,
C2释放锁,P线程被唤醒,并成功获取锁。 - 丢失唤醒:
P线程认为它被唤醒是因为队列已经不满,但实际上,队列可能仍然是满的!因为C2已经消费了一个元素,而P还没有生产新的元素。
这种情况下,P 线程可能会错误地认为队列有空间,并尝试生产数据,导致数据溢出或逻辑错误。
原因分析
上述问题的根本原因是 signal() 方法只是将等待线程从条件队列转移到同步队列,并不会立即执行该线程。 在这两个队列之间存在一个时间窗口,其他线程有机会抢先获取锁,并改变条件。
更具体地说,以下是导致线程丢失唤醒的关键步骤:
await()释放锁:Condition.await()会原子地释放锁,并将当前线程封装成一个Node加入到条件队列的尾部,然后阻塞。signal()转移线程:Condition.signal()会从条件队列的头部移除一个Node,并将其加入到同步队列的尾部。这个过程并不会立即执行该Node对应的线程。- 竞争锁: 从条件队列转移到同步队列的线程需要重新竞争锁。 如果有其他线程(如
C2)在此时获取锁,并改变了条件(例如,消费了队列中的元素),那么被唤醒的线程(如P)可能会基于过时的条件做出错误的判断。
解决方案
有几种方法可以解决这个问题:
1. 使用 signalAll():
最简单的解决方案是用 signalAll() 替换 signal()。 signalAll() 会唤醒条件队列中的所有线程,确保至少有一个线程能够满足条件。
public void produce(int item) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
System.out.println("Producer is waiting - queue is full");
notFull.await();
}
queue.offer(item);
System.out.println("Produced: " + item);
notEmpty.signalAll(); // Use signalAll
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int consume() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
System.out.println("Consumer is waiting - queue is empty");
notEmpty.await();
}
int item = queue.poll();
System.out.println("Consumed: " + item);
notFull.signalAll(); // Use signalAll
return item;
} finally {
lock.unlock();
}
}
虽然 signalAll() 简单易用,但效率较低。它会唤醒所有等待的线程,即使只有一个线程能够满足条件。 这会导致一些线程被不必要地唤醒,并进行无用的竞争锁操作,从而降低性能。
2. 循环检查条件:
即使使用 signal(),也要在被唤醒后循环检查条件,确保条件仍然满足。 这可以防止线程基于过时的条件做出错误的判断。
public void produce(int item) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
System.out.println("Producer is waiting - queue is full");
notFull.await();
}
queue.offer(item);
System.out.println("Produced: " + item);
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int consume() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
System.out.println("Consumer is waiting - queue is empty");
notEmpty.await();
}
int item = queue.poll();
System.out.println("Consumed: " + item);
notFull.signal();
return item;
} finally {
lock.unlock();
}
}
注意: 尽管上述代码与原始代码相同,但是 while 循环本身就是关键。 即使使用 signal(), await() 总是被包裹在 while 循环中。 线程在被唤醒后,会再次检查条件是否满足。这可以防止 spurious wakeups 和线程丢失唤醒。
3. 使用 ReentrantLock 和 Condition 的公平模式:
ReentrantLock 提供了公平锁的选项。 公平锁会按照线程请求锁的顺序来分配锁,可以减少线程抢占的机会,从而降低线程丢失唤醒的概率。 但是,公平锁会降低并发性能,因为它需要维护一个额外的队列来记录线程的请求顺序。
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class ProducerConsumerFair {
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // Fair lock
private final Condition notFull = lock.newCondition();
private final Condition notEmpty = lock.newCondition();
private final Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
private final int capacity;
public ProducerConsumerFair(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public void produce(int item) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
System.out.println("Producer is waiting - queue is full");
notFull.await();
}
queue.offer(item);
System.out.println("Produced: " + item);
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int consume() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
System.out.println("Consumer is waiting - queue is empty");
notEmpty.await();
}
int item = queue.poll();
System.out.println("Consumed: " + item);
notFull.signal();
return item;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ProducerConsumerFair pc = new ProducerConsumerFair(5);
Thread producer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.produce(i);
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
Thread consumer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.consume();
Thread.sleep(200);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
producer.start();
consumer.start();
producer.join();
consumer.join();
System.out.println("Producer and Consumer finished.");
}
}
4. 使用更高级的并发工具:
Java 并发包中提供了许多更高级的并发工具,例如 BlockingQueue,Semaphore,CountDownLatch 等。 这些工具已经封装了线程同步和通信的细节,可以避免手动使用 AQS 和条件队列带来的复杂性。 例如,可以使用 BlockingQueue 来实现生产者-消费者模型,而无需手动管理锁和条件变量。
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class ProducerConsumerBlockingQueue {
private final BlockingQueue<Integer> queue;
public ProducerConsumerBlockingQueue(int capacity) {
this.queue = new LinkedBlockingQueue<>(capacity);
}
public void produce(int item) throws InterruptedException {
System.out.println("Produced: " + item);
queue.put(item);
}
public int consume() throws InterruptedException {
int item = queue.take();
System.out.println("Consumed: " + item);
return item;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ProducerConsumerBlockingQueue pc = new ProducerConsumerBlockingQueue(5);
Thread producer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.produce(i);
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
Thread consumer = new Thread(() -> {
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pc.consume();
Thread.sleep(200);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
});
producer.start();
consumer.start();
producer.join();
consumer.join();
System.out.println("Producer and Consumer finished.");
}
}
总结
线程丢失唤醒是 AQS 同步队列与条件队列交互时可能出现的一个问题。 理解其原因,主要是线程从条件队列转移到同步队列后,需要重新竞争锁,导致条件可能发生变化。 解决方案包括使用 signalAll(),循环检查条件,使用公平锁,以及使用更高级的并发工具。 选择哪种方案取决于具体的应用场景和性能要求。 在编写并发程序时,务必小心处理线程间的同步和通信,避免出现线程丢失唤醒等问题。