详解Java多线程编程中LockSupport类的线程阻塞用法

LockSupport类是Java6(JSR166-JUC)引入的一个类，提供了基本的线程同步原语。LockSupport实际上是调用了Unsafe类里的函数，归结到Unsafe里，只有两个函数：

public native void unpark(Thread jthread);
public native void park(boolean isAbsolute, long time);

isAbsolute参数是指明时间是绝对的，还是相对的。

仅仅两个简单的接口，就为上层提供了强大的同步原语。

先来解析下两个函数是做什么的。

unpark函数为线程提供“许可(permit)”，线程调用park函数则等待“许可”。这个有点像信号量，但是这个“许可”是不能叠加的，“许可”是一次性的。

比如线程B连续调用了三次unpark函数，当线程A调用park函数就使用掉这个“许可”，如果线程A再次调用park，则进入等待状态。

注意，unpark函数可以先于park调用。比如线程B调用unpark函数，给线程A发了一个“许可”，那么当线程A调用park时，它发现已经有“许可”了，那么它会马上再继续运行。

实际上，park函数即使没有“许可”，有时也会无理由地返回，这点等下再解析。

park和unpark的灵活之处

上面已经提到，unpark函数可以先于park调用，这个正是它们的灵活之处。

一个线程它有可能在别的线程unPark之前，或者之后，或者同时调用了park，那么因为park的特性，它可以不用担心自己的park的时序问题，否则，如果park必须要在unpark之前，那么给编程带来很大的麻烦！！

考虑一下，两个线程同步，要如何处理？

在Java5里是用wait/notify/notifyAll来同步的。wait/notify机制有个很蛋疼的地方是，比如线程B要用notify通知线程A，那么线程B要确保线程A已经在wait调用上等待了，否则线程A可能永远都在等待。编程的时候就会很蛋疼。

另外，是调用notify，还是notifyAll？

notify只会唤醒一个线程，如果错误地有两个线程在同一个对象上wait等待，那么又悲剧了。为了安全起见，貌似只能调用notifyAll了。

park/unpark模型真正解耦了线程之间的同步，线程之间不再需要一个Object或者其它变量来存储状态，不再需要关心对方的状态。

HotSpot里park/unpark的实现

每个java线程都有一个Parker实例，Parker类是这样定义的：

class Parker : public os::PlatformParker {
private:
volatile int _counter ;
…
public:
void park(bool isAbsolute, jlong time);
void unpark();
…
}
class PlatformParker : public CHeapObj<mtInternal> {
protected:
pthread_mutex_t _mutex [1] ;
pthread_cond_t _cond [1] ;
…
}

可以看到Parker类实际上用Posix的mutex，condition来实现的。

在Parker类里的_counter字段，就是用来记录所谓的“许可”的。

当调用park时，先尝试直接能否直接拿到“许可”，即_counter>0时，如果成功，则把_counter设置为0,并返回：

void Parker::park(bool isAbsolute, jlong time) {
// Ideally we’d do something useful while spinning, such
// as calling unpackTime().
// Optional fast-path check:
// Return immediately if a permit is available.
// We depend on Atomic::xchg() having full barrier semantics
// since we are doing a lock-free update to _counter.
if (Atomic::xchg(0, &_counter) > 0) return;

如果不成功，则构造一个ThreadBlockInVM，然后检查_counter是不是>0，如果是，则把_counter设置为0，unlock mutex并返回：

ThreadBlockInVM tbivm(jt);
if (_counter > 0) { // no wait needed
_counter = 0;
status = pthread_mutex_unlock(_mutex);

否则，再判断等待的时间，然后再调用pthread_cond_wait函数等待，如果等待返回，则把_counter设置为0，unlock mutex并返回：

if (time == 0) {
status = pthread_cond_wait (_cond, _mutex) ;
}
_counter = 0 ;
status = pthread_mutex_unlock(_mutex) ;
assert_status(status == 0, status, “invariant”) ;
OrderAccess::fence();

当unpark时，则简单多了，直接设置_counter为1，再unlock mutext返回。如果_counter之前的值是0，则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程：

void Parker::unpark() {
int s, status ;
status = pthread_mutex_lock(_mutex);
assert (status == 0, “invariant”) ;
s = _counter;
_counter = 1;
if (s < 1) {
if (WorkAroundNPTLTimedWaitHang) {
status = pthread_cond_signal (_cond) ;
assert (status == 0, “invariant”) ;
status = pthread_mutex_unlock(_mutex);
assert (status == 0, “invariant”) ;
} else {
status = pthread_mutex_unlock(_mutex);
assert (status == 0, “invariant”) ;
status = pthread_cond_signal (_cond) ;
assert (status == 0, “invariant”) ;
}
} else {
pthread_mutex_unlock(_mutex);
assert (status == 0, “invariant”) ;
}
}

简而言之，是用mutex和condition保护了一个_counter的变量，当park时，这个变量置为了0，当unpark时，这个变量置为1。
值得注意的是在park函数里，调用pthread_cond_wait时，并没有用while来判断，所以posix condition里的”Spurious wakeup”一样会传递到上层Java的代码里。

关于”Spurious wakeup”，参考上一篇blog：http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/27969613

if (time == 0) {
status = pthread_cond_wait (_cond, _mutex) ;
}

这也就是为什么Java dos里提到，当下面三种情况下park函数会返回：

Some other thread invokes unpark with the current thread as the target; or
Some other thread interrupts the current thread; or
The call spuriously (that is, for no reason) returns.

其它的一些东东：

Parker类在分配内存时，使用了一个技巧，重载了new函数来实现了cache line对齐。

// We use placement-new to force ParkEvent instances to be
// aligned on 256-byte address boundaries. This ensures that the least
// significant byte of a ParkEvent address is always 0.
void * operator new (size_t sz) ;

Parker里使用了一个无锁的队列在分配释放Parker实例：

volatile int Parker::ListLock = 0 ;
Parker * volatile Parker::FreeList = NULL ;
Parker * Parker::Allocate (JavaThread * t) {
guarantee (t != NULL, “invariant”) ;
Parker * p ;
// Start by trying to recycle an existing but unassociated
// Parker from the global free list.
for (;;) {
p = FreeList ;
if (p == NULL) break ;
// 1: Detach
// Tantamount to p = Swap (&FreeList, NULL)
if (Atomic::cmpxchg_ptr (NULL, &FreeList, p) != p) {
continue ;
}
// We’ve detached the list. The list in-hand is now
// local to this thread. This thread can operate on the
// list without risk of interference from other threads.
// 2: Extract — pop the 1st element from the list.
Parker * List = p->FreeNext ;
if (List == NULL) break ;
for (;;) {
// 3: Try to reattach the residual list
guarantee (List != NULL, “invariant”) ;
Parker * Arv = (Parker *) Atomic::cmpxchg_ptr (List, &FreeList, NULL) ;
if (Arv == NULL) break ;
// New nodes arrived. Try to detach the recent arrivals.
if (Atomic::cmpxchg_ptr (NULL, &FreeList, Arv) != Arv) {
continue ;
}
guarantee (Arv != NULL, “invariant”) ;
// 4: Merge Arv into List
Parker * Tail = List ;
while (Tail->FreeNext != NULL) Tail = Tail->FreeNext ;
Tail->FreeNext = Arv ;
}
break ;
}
if (p != NULL) {
guarantee (p->AssociatedWith == NULL, “invariant”) ;
} else {
// Do this the hard way — materialize a new Parker..
// In rare cases an allocating thread might detach
// a long list — installing null into FreeList –and
// then stall. Another thread calling Allocate() would see
// FreeList == null and then invoke the ctor. In this case we
// end up with more Parkers in circulation than we need, but
// the race is rare and the outcome is benign.
// Ideally, the # of extant Parkers is equal to the
// maximum # of threads that existed at any one time.
// Because of the race mentioned above, segments of the
// freelist can be transiently inaccessible. At worst
// we may end up with the # of Parkers in circulation
// slightly above the ideal.
p = new Parker() ;
}
p->AssociatedWith = t ; // Associate p with t
p->FreeNext = NULL ;
return p ;
}
void Parker::Release (Parker * p) {
if (p == NULL) return ;
guarantee (p->AssociatedWith != NULL, “invariant”) ;
guarantee (p->FreeNext == NULL , “invariant”) ;
p->AssociatedWith = NULL ;
for (;;) {
// Push p onto FreeList
Parker * List = FreeList ;
p->FreeNext = List ;
if (Atomic::cmpxchg_ptr (p, &FreeList, List) == List) break ;
}
}

总结与扯谈

JUC(Java Util Concurrency)仅用简单的park, unpark和CAS指令就实现了各种高级同步数据结构，而且效率很高，令人惊叹。

在C++程序员各种自制轮子的时候，Java程序员则有很丰富的并发数据结构，如lock，latch，queue，map等信手拈来。

要知道像C++直到C++11才有标准的线程库，同步原语，但离高级的并发数据结构还有很远。boost库有提供一些线程，同步相关的类，但也是很简单的。Intel的tbb有一些高级的并发数据结构，但是国内boost都用得少，更别说tbb了。

最开始研究无锁算法的是C/C++程序员，但是后来很多Java程序员，或者类库开始自制各种高级的并发数据结构，经常可以看到有分析Java并发包的文章。反而C/C++程序员总是在分析无锁的队列算法。高级的并发数据结构，比如并发的HashMap，没有看到有相关的实现或者分析的文章。在C++11之后，这种情况才有好转。

因为正确高效实现一个Concurrent Hash Map是很困难的，要对内存CPU有深刻的认识，而且还要面对CPU不断升级带来的各种坑。

我认为真正值得信赖的C++并发库，只有Intel的tbb和微软的PPL。

https://software.intel.com/en-us/node/506042 Intel® Threading Building Blocks

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd492418.aspx Parallel Patterns Library (PPL)

另外FaceBook也开源了一个C++的类库，里面也有并发数据结构。

https://github.com/facebook/folly