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2.Java并发系列 | Semaphore源码分析
3.java并发之LBQ和ABQ(1)
4.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
5.Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的并发并设计思想与实现原理 (三)
6.Java并发必会，深入剖析Semaphore源码
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在多核CPU和多线程技术普及的源码源码当今，我们面对的并发并不再是多年前对于线程开启时机的问题。如今，源码源码无论是并发并开发人员还是技术开发者，都需要深入了解多线程技术的源码源码程序源码有什么用方方面面。本文将从操作系统原理的并发并角度，全面解析多线程技术，源码源码涵盖基础知识到高级进阶，并发并分享作者多年的源码源码工作经验和踩坑后的教训。
多线程编程技术已经成为现代软件开发不可或缺的并发并部分。然而，源码源码对于很多开发者来说，并发并尽管有各种库和运行环境对操作系统多线程接口的源码源码封装，他们仍然面对着复杂的并发并多线程逻辑，甚至只是简单调用库的“业务”程序员。本文旨在从基础出发，深入浅出地讲解多线程技术的各个层面。
本文分为章，从Java线程的实践及原理揭秘开始，逐步深入到synchronized实现原理、volatile解决可见性和有序性问题、J.U.C中的重入锁和读写锁、线程通信中的条件等待机制、J.U.C并发工具集实战、并发编程必备工具、阻塞队列设计原理及实现、并发安全集合原理及源码、线程池设计原理、以及Java并发编程中的异步编程特性。每一章节都基于作者的经验总结和踩坑后的教训，为读者提供全面而深入的指导。
如果您对这份手册感兴趣并希望深入学习，欢迎您点赞并关注。获取完整内容的方式非常简单，只需点击下方链接即可。让我们一起探索多线程技术的奥秘，提升编程技能，金柱抄底源码迈向技术的高峰。
Java并发系列 | Semaphore源码分析
在Java并发编程中，Semaphore（信号量）是AQS共享模式的实用工具，它能够控制多个线程对共享资源的并发访问，实现流量控制。Semaphore的核心概念是“许可证”，类似于公共汽车票，只有获取到票的线程才能进行操作。许可证数量有限，当数量耗尽时，后续线程需要等待，直到有线程释放其许可证。Semaphore构造器接受初始许可证数量，可以选择公平或非公平的获取方式。
Semaphore提供了获取和释放许可证的API，默认每次操作一个许可证。获取许可证有直接和尝试两种方式，直接获取可能阻塞，而尝试不会。acquire方法内部调用的是AQS的acquireSharedInterruptibly，它会尝试公平或非公平地获取，并在获取失败时决定是否阻塞。释放许可证则直接调用AQS的releaseShared方法，通过自旋循环确保同步状态的正确更新。
Semaphore的应用广泛，本文通过实现一个简单的数据库连接池，展示了Semaphore如何控制连接的并发使用。连接池初始化时创建固定数量的连接，每次线程请求连接时需要获取许可证，释放连接时则释放许可证。测试结果验证了Semaphore有效管理连接并发并确保了流量控制。
代码示例与测试结果表明，Semaphore通过控制许可证数量，确保了资源使用的合理调度，当连接池中所有连接被占用，后续请求将被阻塞，直到有连接被释放。findCirclesGrid源码分析这清楚地展示了Semaphore在并发控制中的作用。
java并发之LBQ和ABQ(1)
本文探讨的是Java并发编程中的两个重要队列：LinkedBlockingQueue (LBQ) 和 ArrayBlockingQueue (ABQ)。在生产者-消费者模型中，这两种队列作为缓冲机制，有助于降低两端速率不匹配带来的风险。本文首先从JDK1.7的源码分析，后续也会涉及1.8的优化。
核心在于，阻塞队列的核心机制是生产者和消费者之间的同步与协调：当队列满时，生产者等待，队列空时，消费者等待。LBQ采用two-lock算法，有读写锁和条件变量，针对多写者-多读者模式提供资源控制。相比之下，LBQ的性能通常优于ABQ，这得益于其独特的dummy head结构，使得生产者和消费者独立工作。
LBQ的构造中，初始化一个头节点，并使用单向链表存储数据。入队操作简便，仅需修改尾指针，时间复杂度为O(1)。而出队操作涉及头节点，虽与入队可能并发，但由于操作不同属性，不存在竞争，同样为O(1)。但LBQ的迭代器设计为弱一致性，允许队列结构改变，这可能导致内存管理和GC问题，尤其在多线程环境下。
LBQ为了减少内存压力和GC负担，删除节点时会将next指针指向自身，避免跨代引用导致的窗口合并源码GC问题。对于LBQ的深入理解，ABQ的内容将在后续篇章中继续探讨。
Java教程：dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的Gcanvas源码分析使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。
Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)
在并发编程领域，核心问题涉及互斥与同步。互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源，同步则指线程间通信协作。多线程并发执行历来面临两大挑战。为解决这些，设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。
本文探讨的关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大，不支持特定功能，因此JDK在内部重新设计，引入新特性，实现多种锁。基于JDK层面的锁大致分为4类。
在Java领域，AQS同步器作为多线程并发控制的基石，包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。JDK并发工具以AQS为基础，实现各种同步机制。
StampedLock（印戳锁）是基于自定义API操作的并发控制工具，改进自读写锁，特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式，支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中，通过队列削峰实现。
印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理，读锁实现包含获取、释放方式，写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。
印戳锁本质上仍为读写锁，基于自定义封装API操作实现，不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域，多种实现与应用围绕线程安全，根据不同业务场景具体实现。
Java锁实现与运用远不止于此，还包括相位器、交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中，锁作为实现方式之一，提供线程安全，但实际应用中锁仅为单一应用，提供并发编程思想。
本文总结Java领域并发锁设计与实现，重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足，欢迎指正。技术研究之路任重道远，希望每一份努力都充满价值，未来依然充满可能。
Java并发必会，深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时，必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件，通过实践和源码解析，掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore，中文名信号量，就像一个令牌桶，任务执行前需要获取令牌，处理完毕后归还，确保资源访问的有序进行。
首先，Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可，若许可不足，任务会被阻塞，直到有许可可用。release()用于释放并归还许可，确保资源释放后，其他任务可以继续执行。一个典型的例子是，如果一个线程池接受个任务，但Semaphore限制为3，那么任务将按每3个一组执行，确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，通过Sync同步变量管理许可数量，公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务，而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly()，并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新，公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared()，更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于，AQS框架负责大部分并发控制，子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared()，专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程，可参考之前的文章。
最后，了解了Semaphore后，我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现，敬请期待下篇文章。
Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究
LinkedBlockingQueue 是基于单向链表实现的一种阻塞队列，其内部包含两个节点用于存放队列的首尾，并维护了一个表示元素个数的原子变量 count。同时，它利用了两个 ReentrantLock 实例（takeLock 和 putLock）来保证元素的原子性入队与出队操作。此外，notEmpty 和 notFull 两个信号量与条件队列用于实现阻塞操作，使得生产者和消费者模型得以实现。
LinkedBlockingQueue 的实现主要依赖于其内部锁机制和信号量管理。构造函数默认容量为最大整数值，用户可自定义容量大小。offer 方法用于尝试将元素添加至队列尾部，若队列未满则成功，返回 true，反之返回 false。若元素为 null，则抛出 NullPointerException。put 方法尝试将元素添加至队列尾部，并阻塞当前线程直至队列有空位，若被中断则抛出 InterruptedException。通过使用 putLock 锁，确保了元素的原子性添加以及元素计数的原子性更新。
在实现细节上，offer 方法通过在获取 putLock 的同时检查队列是否已满，避免了不必要的元素添加。若队列未满，则执行入队操作并更新计数器，同时考虑唤醒等待队列未满的线程。此过程中，通过 notFull 信号量与条件队列协调线程间等待与唤醒。
put 方法则在获取 putLock 后立即检查队列是否满，若满则阻塞当前线程至 notFull 信号量被唤醒。在入队后，更新计数器，并考虑唤醒等待队列未满的线程，同样通过 notFull 信号量实现。
poll 方法用于从队列头部获取并移除元素，若队列为空则返回 null。此方法通过获取 takeLock 锁，保证了在检查队列是否为空和执行出队操作之间的原子性。在出队后，计数器递减，并考虑激活因调用 poll 或 take 方法而被阻塞的线程。
peek 方法类似，但不移除队列头部元素，返回 null 若队列为空。此方法也通过获取 takeLock 锁来保证操作的原子性。
take 方法用于阻塞获取队列头部元素并移除，若队列为空则阻塞当前线程直至队列不为空。此方法与 put 方法类似，通过 notEmpty 信号量与条件队列协调线程间的等待与唤醒。
remove 方法用于移除并返回指定元素，若存在则返回 true，否则返回 false。此方法通过双重加锁机制（fullyLock 和 fullyUnlock）来确保元素移除操作的原子性。
size 方法用于返回当前队列中的元素数量，通过 count.get() 直接获取，确保了操作的准确性。
综上所述，LinkedBlockingQueue 通过其独特的锁机制和信号量管理，实现了高效、线程安全的阻塞队列操作，适用于生产者-消费者模型等场景。
