在[高并发Java 二] 多线程基础中，我们已经初步提到了基本的线程同步操作。这次要提到的是在并发包中的同步控制工具。
1. 各种同步控制工具的使用
1.1 ReentrantLock
ReentrantLock感觉上是synchronized的增强版，synchronized的特点是使用简单，一切交给JVM去处理，但是功能上是比较薄弱的。在JDK1.5之前，ReentrantLock的性能要好于synchronized，由于对JVM进行了优化，现在的JDK版本中，两者性能是不相上下的。如果是简单的实现，不要刻意去使用ReentrantLock。
相比于synchronized，ReentrantLock在功能上更加丰富，它具有可重入、可中断、可限时、公平锁等特点。
首先我们通过一个例子来说明ReentrantLock最初步的用法：
package test;import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class Test implements Runnable{ public static ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public static int i = 0; @Override public void run() { for (int j = 0; j < 10000000; j++) { lock.lock(); try { i++; } finally { lock.unlock(); } } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Test test = new Test(); Thread t1 = new Thread(test); Thread t2 = new Thread(test); t1.start(); t2.start(); t1.join(); t2.join(); System.out.println(i); }}有两个线程都对i进行++操作，为了保证线程安全，使用了 ReentrantLock，从用法上可以看出，与 synchronized相比， ReentrantLock就稍微复杂一点。因为必须在finally中进行解锁操作，如果不在 finally解锁，有可能代码出现异常锁没被释放，而synchronized是由JVM来释放锁。
那么ReentrantLock到底有哪些优秀的特点呢？
1.1.1 可重入
单线程可以重复进入，但要重复退出
lock.lock();lock.lock();try{ i++; } finally{ lock.unlock(); lock.unlock();}由于ReentrantLock是重入锁，所以可以反复得到相同的一把锁，它有一个与锁相关的获取计数器，如果拥有锁的某个线程再次得到锁，那么获取计数器就加1，然后锁需要被释放两次才能获得真正释放(重入锁)。这模仿了 synchronized 的语义；如果线程进入由线程已经拥有的监控器保护的 synchronized 块，就允许线程继续进行，当线程退出第二个（或者后续） synchronized 块的时候，不释放锁，只有线程退出它进入的监控器保护的第一个synchronized 块时，才释放锁。
public class Child extends Father implements Runnable{ final static Child child = new Child();//为了保证锁唯一 public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 50; i++) { new Thread(child).start(); } } public synchronized void doSomething() { System.out.println("1child.doSomething()"); doAnotherThing(); // 调用自己类中其他的synchronized方法 } private synchronized void doAnotherThing() { super.doSomething(); // 调用父类的synchronized方法 System.out.println("3child.doAnotherThing()"); } @Override public void run() { child.doSomething(); }}class Father { public synchronized void doSomething() { System.out.println("2father.doSomething()"); }}我们可以看到一个线程进入不同的 synchronized方法，是不会释放之前得到的锁的。所以输出还是顺序输出。所以synchronized也是重入锁
输出：
1child.doSomething()
2father.doSomething()
3child.doAnotherThing()
1child.doSomething()
2father.doSomething()
3child.doAnotherThing()
1child.doSomething()
2father.doSomething()
3child.doAnotherThing()
...
1.1.2.可中断
与synchronized不同的是，ReentrantLock对中断是有响应的。中断相关知识查看[高并发Java 二] 多线程基础
普通的lock.lock()是不能响应中断的，lock.lockInterruptibly()能够响应中断。
我们模拟出一个死锁现场，然后用中断来处理死锁
package test;import java.lang.management.ManagementFactory;import java.lang.management.ThreadInfo;import java.lang.management.ThreadMXBean;import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class Test implements Runnable{ public static ReentrantLock lock1 = new ReentrantLock(); public static ReentrantLock lock2 = new ReentrantLock(); int lock; public Test(int lock) { this.lock = lock; } @Override public void run() { try { if (lock == 1) { lock1.lockInterruptibly(); try { Thread.sleep(500); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } lock2.lockInterruptibly(); } else { lock2.lockInterruptibly(); try { Thread.sleep(500); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } lock1.lockInterruptibly(); } } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } finally { if (lock1.isHeldByCurrentThread()) { lock1.unlock(); } if (lock2.isHeldByCurrentThread()) { lock2.unlock(); } System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ":线程退出"); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Test t1 = new Test(1); Test t2 = new Test(2); Thread thread1 = new Thread(t1); Thread thread2 = new Thread(t2); thread1.start(); thread2.start(); Thread.sleep(1000); //DeadlockChecker.check(); } static class DeadlockChecker { private final static ThreadMXBean mbean = ManagementFactory .getThreadMXBean(); final static Runnable deadlockChecker = new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub while (true) { long[] deadlockedThreadIds = mbean.findDeadlockedThreads(); if (deadlockedThreadIds != null) { ThreadInfo[] threadInfos = mbean.getThreadInfo(deadlockedThreadIds); for (Thread t : Thread.getAllStackTraces().keySet()) { for (int i = 0; i < threadInfos.length; i++) { if(t.getId() == threadInfos[i].getThreadId()) { t.interrupt(); } } } } try { Thread.sleep(5000); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } } } }; public static void check() { Thread t = new Thread(deadlockChecker); t.setDaemon(true); t.start(); } }}上述代码有可能会发生死锁，线程1得到lock1，线程2得到lock2，然后彼此又想获得对方的锁。
我们用jstack查看运行上述代码后的情况
的确发现了一个死锁。
DeadlockChecker.check();方法用来检测死锁，然后把死锁的线程中断。中断后，线程正常退出。
1.1.3.可限时
超时不能获得锁，就返回false，不会永久等待构成死锁
使用lock.tryLock(long timeout, TimeUnit unit)来实现可限时锁，参数为时间和单位。
举个例子来说明下可限时：
package test;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class Test implements Runnable{ public static ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); @Override public void run() { try { if (lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS)) { Thread.sleep(6000); } else { System.out.println("get lock failed"); } } catch (Exception e) { } finally { if (lock.isHeldByCurrentThread()) { lock.unlock(); } } } public static void main(String[] args) { Test t = new Test(); Thread t1 = new Thread(t); Thread t2 = new Thread(t); t1.start(); t2.start(); }}使用两个线程来争夺一把锁，当某个线程获得锁后，sleep6秒，每个线程都只尝试5秒去获得锁。
所以必定有一个线程无法获得锁。无法获得后就直接退出了。
输出：
get lock failed
1.1.4.公平锁
使用方式：
public ReentrantLock(boolean fair)
public static ReentrantLock fairLock = new ReentrantLock(true);
一般意义上的锁是不公平的，不一定先来的线程能先得到锁，后来的线程就后得到锁。不公平的锁可能会产生饥饿现象。
公平锁的意思就是，这个锁能保证线程是先来的先得到锁。虽然公平锁不会产生饥饿现象，但是公平锁的性能会比非公平锁差很多。
1.2 Condition
Condition与ReentrantLock的关系就类似于synchronized与Object.wait()/signal()
await()方法会使当前线程等待，同时释放当前锁，当其他线程中使用signal()时或者signalAll()方法时，线 程会重新获得锁并继续执行。或者当线程被中断时，也能跳出等待。这和Object.wait()方法很相似。
awaitUninterruptibly()方法与await()方法基本相同，但是它并不会再等待过程中响应中断。 singal()方法用于唤醒一个在等待中的线程。相对的singalAll()方法会唤醒所有在等待中的线程。这和Obejct.notify()方法很类似。
这里就不再详细介绍了。举个例子来说明：
package test;import java.util.concurrent.locks.Condition;import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class Test implements Runnable{ public static ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public static Condition condition = lock.newCondition(); @Override public void run() { try { lock.lock(); condition.await(); System.out.println("Thread is going on"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { lock.unlock(); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Test t = new Test(); Thread thread = new Thread(t); thread.start(); Thread.sleep(2000); lock.lock(); condition.signal(); lock.unlock(); }}上述例子很简单，让一个线程await住，让主线程去唤醒它。condition.await()/signal只能在得到锁以后使用。
1.3.Semaphore
对于锁来说，它是互斥的排他的。意思就是，只要我获得了锁，没人能再获得了。
而对于Semaphore来说，它允许多个线程同时进入临界区。可以认为它是一个共享锁，但是共享的额度是有限制的，额度用完了，其他没有拿到额度的线程还是要阻塞在临界区外。当额度为1时，就相等于lock
下面举个例子：
package test;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Semaphore;public class Test implements Runnable{ final Semaphore semaphore = new Semaphore(5); @Override public void run() { try { semaphore.acquire(); Thread.sleep(2000); System.out.println(Thread.currentThread().getId() + " done"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally { semaphore.release(); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20); final Test t = new Test(); for (int i = 0; i < 20; i++) { executorService.submit(t); } }}有一个20个线程的线程池，每个线程都去 Semaphore的许可，Semaphore的许可只有5个，运行后可以看到，5个一批，一批一批地输出。
当然一个线程也可以一次申请多个许可
public void acquire(int permits) throws InterruptedException
1.4 ReadWriteLock
ReadWriteLock是区分功能的锁。读和写是两种不同的功能，读-读不互斥，读-写互斥，写-写互斥。
这样的设计是并发量提高了，又保证了数据安全。
使用方式：
private static ReentrantReadWriteLock readWriteLock=new ReentrantReadWriteLock();
private static Lock readLock = readWriteLock.readLock();
private static Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();
详细例子可以查看 Java实现生产者消费者问题与读者写者问题，这里就不展开了。
1.5 CountDownLatch
倒数计时器
一种典型的场景就是火箭发射。在火箭发射前，为了保证万无一失，往往还要进行各项设备、仪器的检查。 只有等所有检查完毕后，引擎才能点火。这种场景就非常适合使用CountDownLatch。它可以使得点火线程
，等待所有检查线程全部完工后，再执行
使用方式：
static final CountDownLatch end = new CountDownLatch(10);
end.countDown();
end.await();
示意图：
一个简单的例子：
package test;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class Test implements Runnable{ static final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10); static final Test t = new Test(); @Override public void run() { try { Thread.sleep(2000); System.out.println("complete"); countDownLatch.countDown(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < 10; i++) { executorService.execute(t); } countDownLatch.await(); System.out.println("end"); executorService.shutdown(); }}主线程必须等待10个线程全部执行完才会输出"end"。
1.6 CyclicBarrier
和CountDownLatch相似，也是等待某些线程都做完以后再执行。与CountDownLatch区别在于这个计数器可以反复使用。比如，假设我们将计数器设置为10。那么凑齐第一批1 0个线程后，计数器就会归零，然后接着凑齐下一批10个线程
使用方式：
public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)
barrierAction就是当计数器一次计数完成后，系统会执行的动作
await()
示意图：
下面举个例子：
package test;import java.util.concurrent.CyclicBarrier;public class Test implements Runnable{ private String soldier; private final CyclicBarrier cyclic; public Test(String soldier, CyclicBarrier cyclic) { this.soldier = soldier; this.cyclic = cyclic; } @Override public void run() { try { //等待所有士兵到齐 cyclic.await(); dowork(); //等待所有士兵完成工作 cyclic.await(); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } private void dowork() { // TODO Auto-generated method stub try { Thread.sleep(3000); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } System.out.println(soldier + ": done"); } public static class BarrierRun implements Runnable { boolean flag; int n; public BarrierRun(boolean flag, int n) { super(); this.flag = flag; this.n = n; } @Override public void run() { if (flag) { System.out.println(n + "个任务完成"); } else { System.out.println(n + "个集合完成"); flag = true; } } } public static void main(String[] args) { final int n = 10; Thread[] threads = new Thread[n]; boolean flag = false; CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(n, new BarrierRun(flag, n)); System.out.println("集合"); for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.println(i + "报道"); threads[i] = new Thread(new Test("士兵" + i, barrier)); threads[i].start(); } }}打印结果：
集合
0报道
1报道
2报道
3报道
4报道
5报道
6报道
7报道
8报道
9报道
10个集合完成
士兵5: done
士兵7: done
士兵8: done
士兵3: done
士兵4: done
士兵1: done
士兵6: done
士兵2: done
士兵0: done
士兵9: done
10个任务完成
1.7 LockSupport
提供线程阻塞原语
和suspend类似
LockSupport.park();
LockSupport.unpark(t1);
与suspend相比 不容易引起线程冻结
LockSupport的思想呢，和 Semaphore有点相似，内部有一个许可，park的时候拿掉这个许可，unpark的时候申请这个许可。所以如果unpark在park之前，是不会发生线程冻结的。
下面的代码是[高并发Java 二] 多线程基础中suspend示例代码，在使用suspend时会发生死锁。
package test;import java.util.concurrent.locks.LockSupport; public class Test{ static Object u = new Object(); static TestSuspendThread t1 = new TestSuspendThread("t1"); static TestSuspendThread t2 = new TestSuspendThread("t2"); public static class TestSuspendThread extends Thread { public TestSuspendThread(String name) { setName(name); } @Override public void run() { synchronized (u) { System.out.println("in " + getName()); //Thread.currentThread().suspend(); LockSupport.park(); } } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { t1.start(); Thread.sleep(100); t2.start();// t1.resume();// t2.resume(); LockSupport.unpark(t1); LockSupport.unpark(t2); t1.join(); t2.join(); }}而使用 LockSupport则不会发生死锁。
另外
park()能够响应中断，但不抛出异常。中断响应的结果是，park()函数的返回，可以从Thread.interrupted()得到中断标志。
在JDK当中有大量地方使用到了park，当然LockSupport的实现也是使用unsafe.park()来实现的。
public static void park() {
unsafe.park(false, 0L);
}
1.8 ReentrantLock 的实现
下面来介绍下ReentrantLock的实现，ReentrantLock的实现主要由3部分组成：
ReentrantLock的父类中会有一个state变量来表示同步的状态
/** * The synchronization state. */ private volatile int state;
通过CAS操作来设置state来获取锁，如果设置成了1，则将锁的持有者给当前线程
final void lock() { if (compareAndSetState(0, 1)) setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread()); else acquire(1); }如果拿锁不成功，则会做一个申请
public final void acquire(int arg) { if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) selfInterrupt(); }首先，再去申请下试试看tryAcquire，因为此时可能另一个线程已经释放了锁。
如果还是没有申请到锁，就addWaiter，意思是把自己加到等待队列中去
private Node addWaiter(Node mode) { Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode); // Try the fast path of enq; backup to full enq on failure Node pred = tail; if (pred != null) { node.prev = pred; if (compareAndSetTail(pred, node)) { pred.next = node; return node; } } enq(node); return node; }其间还会有多次尝试去申请锁，如果还是申请不到，就会被挂起
private final boolean parkAndCheckInterrupt() { LockSupport.park(this); return Thread.interrupted(); }同理，如果在unlock操作中，就是释放了锁，然后unpark，这里就不具体讲了。
2. 并发容器及典型源码分析
2.1 ConcurrentHashMap
我们知道HashMap不是一个线程安全的容器，最简单的方式使HashMap变成线程安全就是使用
Collections.synchronizedMap，它是对HashMap的一个包装
public static Map m=Collections.synchronizedMap(new HashMap());
同理对于List，Set也提供了相似方法。
但是这种方式只适合于并发量比较小的情况。
我们来看下synchronizedMap的实现
private final Map<K,V> m; // Backing Map final Object mutex; // Object on which to synchronize SynchronizedMap(Map<K,V> m) { if (m==null) throw new NullPointerException(); this.m = m; mutex = this; } SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) { this.m = m; this.mutex = mutex; } public int size() { synchronized (mutex) {return m.size();} } public boolean isEmpty() { synchronized (mutex) {return m.isEmpty();} } public boolean containsKey(Object key) { synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);} } public boolean containsValue(Object value) { synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);} } public V get(Object key) { synchronized (mutex) {return m.get(key);} } public V put(K key, V value) { synchronized (mutex) {return m.put(key, value);} } public V remove(Object key) { synchronized (mutex) {return m.remove(key);} } public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) { synchronized (mutex) {m.putAll(map);} } public void clear() { synchronized (mutex) {m.clear();} }它会将HashMap包装在里面，然后将HashMap的每个操作都加上synchronized。
由于每个方法都是获取同一把锁(mutex)，这就意味着，put和remove等操作是互斥的，大大减少了并发量。
下面来看下ConcurrentHashMap是如何实现的
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); }在 ConcurrentHashMap内部有一个Segment段，它将大的HashMap切分成若干个段（小的HashMap），然后让数据在每一段上Hash，这样多个线程在不同段上的Hash操作一定是线程安全的，所以只需要同步同一个段上的线程就可以了，这样实现了锁的分离，大大增加了并发量。
在使用ConcurrentHashMap.size时会比较麻烦，因为它要统计每个段的数据和，在这个时候，要把每一个段都加上锁，然后再做数据统计。这个就是把锁分离后的小小弊端，但是size方法应该是不会被高频率调用的方法。
在实现上，不使用synchronized和lock.lock而是尽量使用trylock，同时在HashMap的实现上，也做了一点优化。这里就不提了。
2.2 BlockingQueue
BlockingQueue不是一个高性能的容器。但是它是一个非常好的共享数据的容器。是典型的生产者和消费者的实现。
示意图：
具体可以查看Java实现生产者消费者问题与读者写者问题