Java AQS原理和AQS的同步组件总结
作者：互联网
AQS 简单介绍
AQS 的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。
AQS 就是一个抽象类，主要用来构建锁和同步器。
1 public abstract class AbstractQueuedSynchronizer extends AbstractOwnableSynchronizer implements java.io.Serializable {
2 }
AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的是实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask(jdk1.7) 等等皆是基于 AQS 的。
AQS 原理
AQS 原理概览
AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。
CLH(Craig,Landin,and Hagersten)队列是一个虚拟的双向队列（虚拟的双向队列即不存在队列实例，仅存在结点之间的关联关系）。AQS 是将每条请求共享资源的线程封装成一个 CLH 锁队列的一个结点（Node）来实现锁的分配。
看个 AQS(AbstractQueuedSynchronizer)原理图：
AQS 使用一个 int 成员变量来表示同步状态，通过内置的 FIFO 队列来完成获取资源线程的排队工作。AQS 使用 CAS 对该同步状态进行原子操作实现对其值的修改。
1 private volatile int state;//共享变量，使用volatile修饰保证线程可见性
状态信息通过 protected 类型的getState()，setState()，compareAndSetState() 进行操作
1 /返回同步状态的当前值
2 protected final int getState() {
3 return state;
4 }
5 // 设置同步状态的值
6 protected final void setState(int newState) {
7 state = newState;
8 }
9 //原子地（CAS操作）将同步状态值设置为给定值update如果当前同步状态的值等于expect（期望值）
10 protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
11 return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
12 }
AQS 对资源的共享方式
AQS 定义两种资源共享方式
1) Exclusive（独占）
只有一个线程能执行，如 ReentrantLock。又可分为公平锁和非公平锁，ReentrantLock 同时支持两种锁，下面以 ReentrantLock 对这两种锁的定义做介绍：
- 公平锁 ：按照线程在队列中的排队顺序，先到者先拿到锁
- 非公平锁 ：当线程要获取锁时，先通过两次 CAS 操作去抢锁，如果没抢到，当前线程再加入到队列中等待唤醒。
下面来看 ReentrantLock 中相关的源代码：
ReentrantLock 默认采用非公平锁，因为考虑获得更好的性能，通过 boolean 来决定是否用公平锁（传入 true 用公平锁）
1 /** Synchronizer providing all implementation mechanics */
2 private final Sync sync;
3 public ReentrantLock() {
4 // 默认非公平锁
5 sync = new NonfairSync();
6 }
7 public ReentrantLock(boolean fair) {
8 sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
9 }
ReentrantLock 中公平锁的 lock 方法
1 static final class FairSync extends Sync {
2 final void lock() {
3 acquire(1);
4 }
5 // AbstractQueuedSynchronizer.acquire(int arg)
6 public final void acquire(int arg) {
7 if (!tryAcquire(arg) &&
8 acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
9 selfInterrupt();
10 }
11 protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
12 final Thread current = Thread.currentThread();
13 int c = getState();
14 if (c == 0) {
15 // 1. 和非公平锁相比，这里多了一个判断：是否有线程在等待
16 if (!hasQueuedPredecessors() &&
17 compareAndSetState(0, acquires)) {
18 setExclusiveOwnerThread(current);
19 return true;
20 }
21 }
22 else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
23 int nextc = c + acquires;
24 if (nextc < 0)
25 throw new Error("Maximum lock count exceeded");
26 setState(nextc);
27 return true;
28 }
29 return false;
30 }
31 }
非公平锁的 lock 方法：
1 static final class NonfairSync extends Sync {
2 final void lock() {
3 // 2. 和公平锁相比，这里会直接先进行一次CAS，成功就返回了
4 if (compareAndSetState(0, 1))
5 setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
6 else
7 acquire(1);
8 }
9 // AbstractQueuedSynchronizer.acquire(int arg)
10 public final void acquire(int arg) {
11 if (!tryAcquire(arg) &&
12 acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
13 selfInterrupt();
14 }
15 protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
16 return nonfairTryAcquire(acquires);
17 }
18 }
19 /**
20 * Performs non-fair tryLock. tryAcquire is implemented in
21 * subclasses, but both need nonfair try for trylock method.
22 */
23 final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
24 final Thread current = Thread.currentThread();
25 int c = getState();
26 if (c == 0) {
27 // 这里没有对阻塞队列进行判断
28 if (compareAndSetState(0, acquires)) {
29 setExclusiveOwnerThread(current);
30 return true;
31 }
32 }
33 else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
34 int nextc = c + acquires;
35 if (nextc < 0) // overflow
36 throw new Error("Maximum lock count exceeded");
37 setState(nextc);
38 return true;
39 }
40 return false;
41 }
总结：
公平锁和非公平锁只有两处不同：
- 非公平锁在调用 lock 后，首先就会调用 CAS 进行一次抢锁，如果这个时候恰巧锁没有被占用，那么直接就获取到锁返回了。
- 非公平锁在 CAS 失败后，和公平锁一样都会进入到
tryAcquire方法，在tryAcquire方法中，如果发现锁这个时候被释放了（state == 0），非公平锁会直接 CAS 抢锁，但是公平锁会判断等待队列是否有线程处于等待状态，如果有则不去抢锁，乖乖排到后面。
公平锁和非公平锁就这两点区别，如果这两次 CAS 都不成功，那么后面非公平锁和公平锁是一样的，都要进入到阻塞队列等待唤醒。
相对来说，非公平锁会有更好的性能，因为它的吞吐量比较大。当然，非公平锁让获取锁的时间变得更加不确定，可能会导致在阻塞队列中的线程长期处于饥饿状态。
2) Share（共享）
多个线程可同时执行，如 Semaphore/CountDownLatch。Semaphore、CountDownLatCh、 CyclicBarrier、ReadWriteLock 我们都会在后面讲到。
ReentrantReadWriteLock 可以看成是组合式，因为 ReentrantReadWriteLock 也就是读写锁允许多个线程同时对某一资源进行读。
不同的自定义同步器争用共享资源的方式也不同。自定义同步器在实现时只需要实现共享资源 state 的获取与释放方式即可，至于具体线程等待队列的维护（如获取资源失败入队/唤醒出队等），AQS 已经在上层已经帮我们实现好了。
AQS 底层使用了模板方法模式
同步器的设计是基于模板方法模式的，如果需要自定义同步器一般的方式是这样（模板方法模式很经典的一个应用）：
- 使用者继承
AbstractQueuedSynchronizer并重写指定的方法。（这些重写方法很简单，无非是对于共享资源 state 的获取和释放） - 将 AQS 组合在自定义同步组件的实现中，并调用其模板方法，而这些模板方法会调用使用者重写的方法。
这和我们以往通过实现接口的方式有很大区别，这是模板方法模式很经典的一个运用。
AQS 使用了模板方法模式，自定义同步器时需要重写下面几个 AQS 提供的钩子方法:
1 protected boolean tryAcquire(int)//独占方式。尝试获取资源，成功则返回true，失败则返回false。 2 protected boolean tryRelease(int)//独占方式。尝试释放资源，成功则返回true，失败则返回false。 3 protected boolean tryAcquireShared(int)//共享方式。尝试获取资源。负数表示失败；0表示成功，但没有剩余可用资源；正数表示成功，且有剩余资源。 4 protected boolean tryReleaseShared(int)//共享方式。尝试释放资源，成功则返回true，失败则返回false。 5 protected boolean isHeldExclusively()//该线程是否正在独占资源。只有用到condition才需要去实现它。
什么是钩子方法呢？ 钩子方法是一种被声明在抽象类中的方法，一般使用 protected 关键字修饰，它可以是空方法（由子类实现），也可以是默认实现的方法。模板设计模式通过钩子方法控制固定步骤的实现。
篇幅问题，这里就不详细介绍模板方法模式了，不太了解的小伙伴可以看看这篇文章：用Java8 改造后的模板方法模式真的是 yyds!open in new window。
除了上面提到的钩子方法之外，AQS 类中的其他方法都是 final ，所以无法被其他类重写。
以 ReentrantLock 为例，state 初始化为 0，表示未锁定状态。A 线程 lock() 时，会调用 tryAcquire() 独占该锁并将 state+1 。此后，其他线程再 tryAcquire() 时就会失败，直到 A 线程 unlock() 到 state=0（即释放锁）为止，其它线程才有机会获取该锁。当然，释放锁之前，A 线程自己是可以重复获取此锁的（state 会累加），这就是可重入的概念。但要注意，获取多少次就要释放多少次，这样才能保证 state 是能回到零态的。
再以 CountDownLatch 以例，任务分为 N 个子线程去执行，state 也初始化为 N（注意 N 要与线程个数一致）。这 N 个子线程是并行执行的，每个子线程执行完后 countDown() 一次，state 会 CAS(Compare and Swap) 减 1。等到所有子线程都执行完后(即 state=0 )，会 unpark() 主调用线程，然后主调用线程就会从 await() 函数返回，继续后余动作。
一般来说，自定义同步器要么是独占方法，要么是共享方式，他们也只需实现tryAcquire-tryRelease、tryAcquireShared-tryReleaseShared中的一种即可。但 AQS 也支持自定义同步器同时实现独占和共享两种方式，如ReentrantReadWriteLock。
推荐两篇 AQS 原理和相关源码分析的文章：
Semaphore(信号量)
synchronized 和 ReentrantLock 都是一次只允许一个线程访问某个资源，Semaphore(信号量)可以指定多个线程同时访问某个资源。
示例代码如下:
1 /**
2 *
3 * @author Snailclimb
4 * @date 2018年9月30日
5 * @Description: 需要一次性拿一个许可的情况
6 */
7 public class SemaphoreExample1 {
8 // 请求的数量
9 private static final int threadCount = 550;
10
11 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
12 // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢）
13 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300);
14 // 一次只能允许执行的线程数量。
15 final Semaphore semaphore = new Semaphore(20);
16
17 for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
18 final int threadnum = i;
19 threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用
20 try {
21 semaphore.acquire();// 获取一个许可，所以可运行线程数量为20/1=20
22 test(threadnum);
23 semaphore.release();// 释放一个许可
24 } catch (InterruptedException e) {
25 // TODO Auto-generated catch block
26 e.printStackTrace();
27 }
28
29 });
30 }
31 threadPool.shutdown();
32 System.out.println("finish");
33 }
34
35 public static void test(int threadnum) throws InterruptedException {
36 Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
37 System.out.println("threadnum:" + threadnum);
38 Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
39 }
40 }
执行 acquire() 方法阻塞，直到有一个许可证可以获得然后拿走一个许可证；每个 release 方法增加一个许可证，这可能会释放一个阻塞的 acquire() 方法。然而，其实并没有实际的许可证这个对象，Semaphore 只是维持了一个可获得许可证的数量。 Semaphore 经常用于限制获取某种资源的线程数量。
当然一次也可以一次拿取和释放多个许可，不过一般没有必要这样做:
1 semaphore.acquire(5);// 获取5个许可，所以可运行线程数量为20/5=4 2 test(threadnum); 3 semaphore.release(5);// 释放5个许可
除了 acquire() 方法之外，另一个比较常用的与之对应的方法是 tryAcquire() 方法，该方法如果获取不到许可就立即返回 false。
Semaphore 有两种模式，公平模式和非公平模式。
- 公平模式： 调用
acquire()方法的顺序就是获取许可证的顺序，遵循 FIFO； - 非公平模式： 抢占式的。
Semaphore 对应的两个构造方法如下：
1 public Semaphore(int permits) {
2 sync = new NonfairSync(permits);
3 }
4
5 public Semaphore(int permits, boolean fair) {
6 sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
7 }
这两个构造方法，都必须提供许可的数量，第二个构造方法可以指定是公平模式还是非公平模式，默认非公平模式。
Semaphore 与 CountDownLatch 一样，也是共享锁的一种实现。它默认构造 AQS 的 state 为 permits。当执行任务的线程数量超出 permits，那么多余的线程将会被放入阻塞队列 Park,并自旋判断 state 是否大于 0。只有当 state 大于 0 的时候，阻塞的线程才能继续执行,此时先前执行任务的线程继续执行 release() 方法，release() 方法使得 state 的变量会加 1，那么自旋的线程便会判断成功。 如此，每次只有最多不超过 permits 数量的线程能自旋成功，便限制了执行任务线程的数量。
CountDownLatch （倒计时器）
CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方，直至所有线程的任务都执行完毕。
CountDownLatch 是共享锁的一种实现,它默认构造 AQS 的 state 值为 count。当线程使用 countDown() 方法时,其实使用了tryReleaseShared方法以 CAS 的操作来减少 state,直至 state 为 0 。当调用 await() 方法的时候，如果 state 不为 0，那就证明任务还没有执行完毕，await() 方法就会一直阻塞，也就是说 await() 方法之后的语句不会被执行。然后，CountDownLatch 会自旋 CAS 判断 state == 0，如果 state == 0 的话，就会释放所有等待的线程，await() 方法之后的语句得到执行。
CountDownLatch 的两种典型用法
1、某一线程在开始运行前等待 n 个线程执行完毕。
将 CountDownLatch 的计数器初始化为 n （new CountDownLatch(n)），每当一个任务线程执行完毕，就将计数器减 1 （countdownlatch.countDown()），当计数器的值变为 0 时，在 CountDownLatch 上 await() 的线程就会被唤醒。一个典型应用场景就是启动一个服务时，主线程需要等待多个组件加载完毕，之后再继续执行。
2、实现多个线程开始执行任务的最大并行性。
注意是并行性，不是并发，强调的是多个线程在某一时刻同时开始执行。类似于赛跑，将多个线程放到起点，等待发令枪响，然后同时开跑。做法是初始化一个共享的 CountDownLatch 对象，将其计数器初始化为 1 （new CountDownLatch(1)），多个线程在开始执行任务前首先 coundownlatch.await()，当主线程调用 countDown() 时，计数器变为 0，多个线程同时被唤醒。
CountDownLatch 的使用示例
1 public class CountDownLatchExample1 {
2 // 请求的数量
3 private static final int threadCount = 550;
4
5 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
6 // 创建一个具有固定线程数量的线程池对象（如果这里线程池的线程数量给太少的话你会发现执行的很慢）
7 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(300);
8 final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
9 for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
10 final int threadnum = i;
11 threadPool.execute(() -> {// Lambda 表达式的运用
12 try {
13 test(threadnum);
14 } catch (InterruptedException e) {
15 // TODO Auto-generated catch block
16 e.printStackTrace();
17 } finally {
18 countDownLatch.countDown();// 表示一个请求已经被完成
19 }
20
21 });
22 }
23 countDownLatch.await();
24 threadPool.shutdown();
25 System.out.println("finish");
26 }
27
28 public static void test(int threadnum) throws InterruptedException {
29 Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
30 System.out.println("threadnum:" + threadnum);
31 Thread.sleep(1000);// 模拟请求的耗时操作
32 }
33 }
上面的代码中，我们定义了请求的数量为 550，当这 550 个请求被处理完成之后，才会执行System.out.println("finish");。
与 CountDownLatch 的第一次交互是主线程等待其他线程。主线程必须在启动其他线程后立即调用 CountDownLatch.await() 方法。这样主线程的操作就会在这个方法上阻塞，直到其他线程完成各自的任务。
其他 N 个线程必须引用闭锁对象，因为他们需要通知 CountDownLatch 对象，他们已经完成了各自的任务。这种通知机制是通过 CountDownLatch.countDown()方法来完成的；每调用一次这个方法，在构造函数中初始化的 count 值就减 1。所以当 N 个线程都调 用了这个方法，count 的值等于 0，然后主线程就能通过 await()方法，恢复执行自己的任务。
再插一嘴：CountDownLatch 的 await() 方法使用不当很容易产生死锁，比如我们上面代码中的 for 循环改为:
1 for (int i = 0; i < threadCount-1; i++) {
2 .......
3 }
这样就导致 count 的值没办法等于 0，然后就会导致一直等待。
CountDownLatch 的不足
CountDownLatch 是一次性的，计数器的值只能在构造方法中初始化一次，之后没有任何机制再次对其设置值，当 CountDownLatch 使用完毕后，它不能再次被使用。
CountDownLatch 相常见面试题
CountDownLatch怎么用？应用场景是什么？CountDownLatch和CyclicBarrier的不同之处？CountDownLatch类中主要的方法？
CyclicBarrier(循环栅栏)
CyclicBarrier 和 CountDownLatch 非常类似，它也可以实现线程间的技术等待，但是它的功能比 CountDownLatch 更加复杂和强大。主要应用场景和 CountDownLatch 类似。
CountDownLatch的实现是基于 AQS 的，而CycliBarrier是基于ReentrantLock(ReentrantLock也属于 AQS 同步器)和Condition的。
CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是：让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活。
CyclicBarrier 默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties)，其参数表示屏障拦截的线程数量，每个线程调用 await() 方法告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。
再来看一下它的构造函数:
1 public CyclicBarrier(int parties) {
2 this(parties, null);
3 }
4
5 public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) {
6 if (parties <= 0) throw new IllegalArgumentException();
7 this.parties = parties;
8 this.count = parties;
9 this.barrierCommand = barrierAction;
10 }
其中，parties 就代表了有拦截的线程的数量，当拦截的线程数量达到这个值的时候就打开栅栏，让所有线程通过。
CyclicBarrier 的应用场景
CyclicBarrier 可以用于多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景。比如我们用一个 Excel 保存了用户所有银行流水，每个 Sheet 保存一个帐户近一年的每笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，先用多线程处理每个 sheet 里的银行流水，都执行完之后，得到每个 sheet 的日均银行流水，最后，再用 barrierAction 用这些线程的计算结果，计算出整个 Excel 的日均银行流水。
CyclicBarrier 的使用示例
示例 1
1 public class CyclicBarrierExample2 {
2 // 请求的数量
3 private static final int threadCount = 550;
4 // 需要同步的线程数量
5 private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5);
6
7 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
8 // 创建线程池
9 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
10
11 for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
12 final int threadNum = i;
13 Thread.sleep(1000);
14 threadPool.execute(() -> {
15 try {
16 test(threadNum);
17 } catch (InterruptedException e) {
18 // TODO Auto-generated catch block
19 e.printStackTrace();
20 } catch (BrokenBarrierException e) {
21 // TODO Auto-generated catch block
22 e.printStackTrace();
23 }
24 });
25 }
26 threadPool.shutdown();
27 }
28
29 public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
30 System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is ready");
31 try {
32 /**等待60秒，保证子线程完全执行结束*/
33 cyclicBarrier.await(60, TimeUnit.SECONDS);
34 } catch (Exception e) {
35 System.out.println("-----CyclicBarrierException------");
36 }
37 System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is finish");
38 }
39
40 }
运行结果如下：
1 threadnum:0is ready 2 threadnum:1is ready 3 threadnum:2is ready 4 threadnum:3is ready 5 threadnum:4is ready 6 threadnum:4is finish 7 threadnum:0is finish 8 threadnum:1is finish 9 threadnum:2is finish 10 threadnum:3is finish 11 threadnum:5is ready 12 threadnum:6is ready 13 threadnum:7is ready 14 threadnum:8is ready 15 threadnum:9is ready 16 threadnum:9is finish 17 threadnum:5is finish 18 threadnum:8is finish 19 threadnum:7is finish 20 threadnum:6is finish 21 ......
可以看到当线程数量也就是请求数量达到我们定义的 5 个的时候， await() 方法之后的方法才被执行。
另外，CyclicBarrier 还提供一个更高级的构造函数 CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)，用于在线程到达屏障时，优先执行 barrierAction，方便处理更复杂的业务场景。示例代码如下
1 public class CyclicBarrierExample3 {
2 // 请求的数量
3 private static final int threadCount = 550;
4 // 需要同步的线程数量
5 private static final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
6 System.out.println("------当线程数达到之后，优先执行------");
7 });
8
9 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
10 // 创建线程池
11 ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
12
13 for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
14 final int threadNum = i;
15 Thread.sleep(1000);
16 threadPool.execute(() -> {
17 try {
18 test(threadNum);
19 } catch (InterruptedException e) {
20 // TODO Auto-generated catch block
21 e.printStackTrace();
22 } catch (BrokenBarrierException e) {
23 // TODO Auto-generated catch block
24 e.printStackTrace();
25 }
26 });
27 }
28 threadPool.shutdown();
29 }
30
31 public static void test(int threadnum) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
32 System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is ready");
33 cyclicBarrier.await();
34 System.out.println("threadnum:" + threadnum + "is finish");
35 }
36
37 }
运行结果如下：
1 threadnum:0is ready 2 threadnum:1is ready 3 threadnum:2is ready 4 threadnum:3is ready 5 threadnum:4is ready 6 ------当线程数达到之后，优先执行------ 7 threadnum:4is finish 8 threadnum:0is finish 9 threadnum:2is finish 10 threadnum:1is finish 11 threadnum:3is finish 12 threadnum:5is ready 13 threadnum:6is ready 14 threadnum:7is ready 15 threadnum:8is ready 16 threadnum:9is ready 17 ------当线程数达到之后，优先执行------ 18 threadnum:9is finish 19 threadnum:5is finish 20 threadnum:6is finish 21 threadnum:8is finish 22 threadnum:7is finish 23 ......
CyclicBarrier 的源码分析
当调用 CyclicBarrier 对象调用 await() 方法时，实际上调用的是 dowait(false, 0L)方法。 await() 方法就像树立起一个栅栏的行为一样，将线程挡住了，当拦住的线程数量达到 parties 的值时，栅栏才会打开，线程才得以通过执行。
1 public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
2 try {
3 return dowait(false, 0L);
4 } catch (TimeoutException toe) {
5 throw new Error(toe); // cannot happen
6 }
7 }
dowait(false, 0L)：
1 // 当线程数量或者请求数量达到 count 时 await 之后的方法才会被执行。上面的示例中 count 的值就为 5。
2 private int count;
3 /**
4 * Main barrier code, covering the various policies.
5 */
6 private int dowait(boolean timed, long nanos)
7 throws InterruptedException, BrokenBarrierException,
8 TimeoutException {
9 final ReentrantLock lock = this.lock;
10 // 锁住
11 lock.lock();
12 try {
13 final Generation g = generation;
14
15 if (g.broken)
16 throw new BrokenBarrierException();
17
18 // 如果线程中断了，抛出异常
19 if (Thread.interrupted()) {
20 breakBarrier();
21 throw new InterruptedException();
22 }
23 // cout减1
24 int index = --count;
25 // 当 count 数量减为 0 之后说明最后一个线程已经到达栅栏了，也就是达到了可以执行await 方法之后的条件
26 if (index == 0) { // tripped
27 boolean ranAction = false;
28 try {
29 final Runnable command = barrierCommand;
30 if (command != null)
31 command.run();
32 ranAction = true;
33 // 将 count 重置为 parties 属性的初始化值
34 // 唤醒之前等待的线程
35 // 下一波执行开始
36 nextGeneration();
37 return 0;
38 } finally {
39 if (!ranAction)
40 breakBarrier();
41 }
42 }
43
44 // loop until tripped, broken, interrupted, or timed out
45 for (;;) {
46 try {
47 if (!timed)
48 trip.await();
49 else if (nanos > 0L)
50 nanos = trip.awaitNanos(nanos);
51 } catch (InterruptedException ie) {
52 if (g == generation && ! g.broken) {
53 breakBarrier();
54 throw ie;
55 } else {
56 // We're about to finish waiting even if we had not
57 // been interrupted, so this interrupt is deemed to
58 // "belong" to subsequent execution.
59 Thread.currentThread().interrupt();
60 }
61 }
62
63 if (g.broken)
64 throw new BrokenBarrierException();
65
66 if (g != generation)
67 return index;
68
69 if (timed && nanos <= 0L) {
70 breakBarrier();
71 throw new TimeoutException();
72 }
73 }
74 } finally {
75 lock.unlock();
76 }
77 }
总结：CyclicBarrier 内部通过一个 count 变量作为计数器，count 的初始值为 parties 属性的初始化值，每当一个线程到了栅栏这里了，那么就将计数器减一。如果 count 值为 0 了，表示这是这一代最后一个线程到达栅栏，就尝试执行我们构造方法中输入的任务。
CyclicBarrier 和 CountDownLatch 的区别
下面这个是国外一个大佬的回答：
CountDownLatch 是计数器，只能使用一次，而 CyclicBarrier 的计数器提供 reset 功能，可以多次使用。但是我不那么认为它们之间的区别仅仅就是这么简单的一点。我们来从 jdk 作者设计的目的来看，javadoc 是这么描述它们的：
CountDownLatch: A synchronization aid that allows one or more threads to wait until a set of operations being performed in other threads completes.(CountDownLatch: 一个或者多个线程，等待其他多个线程完成某件事情之后才能执行；) CyclicBarrier : A synchronization aid that allows a set of threads to all wait for each other to reach a common barrier point.(CyclicBarrier : 多个线程互相等待，直到到达同一个同步点，再继续一起执行。)
对于 CountDownLatch 来说，重点是“一个线程（多个线程）等待”，而其他的 N 个线程在完成“某件事情”之后，可以终止，也可以等待。而对于 CyclicBarrier，重点是多个线程，在任意一个线程没有完成，所有的线程都必须等待。
CountDownLatch 是计数器，线程完成一个记录一个，只不过计数不是递增而是递减，而 CyclicBarrier 更像是一个阀门，需要所有线程都到达，阀门才能打开，然后继续执行。
标签：Java,AQS,int,线程,CountDownLatch,组件,threadnum,final 来源： https://www.cnblogs.com/r1-12king/p/16067915.html