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感谢trytocatch投递本文。

前言

阅读本文前，需要读者对happens-before比较熟悉，了解非阻塞同步的一些基本概念。本文主要为happens-before法则的灵活运用，和一些解决问题的小技巧，分析问题的方式。

背景介绍

原始需求为：本人当时在编写一个正则替换工具，里面会动态地显示所有的匹配结果（包括替换预览），文本、正则表达式、参数，这些数据的其中一项发生了变化，结果就应该被更新，为了提供友好的交互体验，数据变化时，应该是发起一个异步请求，由另一个独立的线程来完成运算，完成后通知UI更新结果。由于是动态显示，所以提交会非常频繁。

需求描述

需要这样一个工具类，允许用户频繁地提交数据（本文之后以“submit”表示该操作）和更新结果（本文之后以“update”表示该操作），submit时，如果当前有进行中的运算，则应该取消，使用新参数执行新的运算；update时，如果当前没有进行中的运算（处于阻塞状态），并且当前结果不是最新的，则唤醒该线程，使用当前的新数据，执行新的运算。此处之所以分为submit和update两个方法，是为了支持手动更新，即点击更新按钮时，才更新结果。

此外，出于练手的原因，也出于编写一个功能全面，更实用的工具的目的，我还加入了一些额外的需求：

1、引入多线程场景，update和submit均可由多个线程同时发起，该工具类应设计成线程安全的。

2、允许延迟执行运算，如果延时内执行submit，仅重新计算延时。如果运算不方便取消，在短时间频繁submit的场景下，延时会是一个很好的应对办法。

3、允许设置一个最大延迟时间，作为延迟开启运算的补充。当长时间频繁submit时，会形成这样的局面，一直未进入运算环节，新结果计算不出来，上一次计算结果却是很早以前的。如果需要显示一个较新但不是最新的结果，最大延迟时间将会很有用。

4、提供主动取消方法，主动取消正在进行的运算。

5、update时，允许等待运算完成，同时也可设置超时时间。当主动取消、超时、完成了当前或更(更加的意思)新的数据对应的运算时，结束等待。

需求交待完了，有兴趣有精力的读者，可以先试着思考下怎么实现。

问题分析

该工具应该维护一个状态字段，这样才能在发起某个操作时，根据所处的状态作出正确的动作，如：如果当前不处于停止状态（或者主动取消状态，原因见下文），执行update就不需要唤醒运算线程。简单分析可知，至少应该有这样几种状态：

1、停止状态：当前没有运算任务，线程进入阻塞状态，主动取消和运算完成后，进入该状态

2、延迟状态：设置了延迟开启运算时，进入运算前，处于该状态

3、运算状态：正在执行运算

4、主动取消状态：当发起主动取消时，进入该状态

5、新任务状态：当时有新的运算任务时，进入该状态，然后重新进入运算状态

延迟

再来看一下延迟，如果延迟500毫秒，就每次sleep(500)，那么期间再submit怎么办？将它唤醒然后重新sleep(500)吗？显然不行，成本太大了。

我有一个小技巧：将500分成多个合适的等份，使用一个计数器，每次sleep一个等份，计数器加1，如果发起submit，仅把计数器置0即可，虽然看起来线程的状态切换变多了，但应对频繁重置时，它更稳定。虽然时间上会上下波动一个等份，但此处并不需要多么精确。

现在还面临这样一个问题，如何知道当前是处于延迟状态并计数器置0？取出状态值进行判断，然后置0，这方法显然不行，因为置0的时候，可能状态已经变了，所以你无法知道该操作是否生效了。

我想到的办法是，再引入一个延迟重置状态。如果处于该状态，则下一次计数器加1时，将计数器重置，状态变更是可以知道成功与否的。

状态变更

有些状态的变更是有条件的，比如说当前处于取消状态，就不能把它转为运算状态，运算状态只能由新任务状态、延迟状态（延迟完成后执行运算）或延迟重置状态转入。这种场景正好跟CAS一致，所以，使用一个AtomicInteger来表示状态。

分析下各状态之间的转换，可以得出下面的状态变更图：

蓝色的a(bcd)|(e)f线路为停止状态下，发起一次update，运算完重新回到停止的过程，开启延迟时是bcd，否则是e。

红色的线j表示超过了最大延迟时间，退出延迟，进入运算状态（也可以是d）。

绿色的线ghi（包括a）表示：如果发起了submit或update，状态应该怎么改变。如果处于延迟重置、新任务则不需要进行任何操作；如果处于延迟状态，则转为延迟重置即可；如果处于运算状态，则可能使用了旧参数，应该转为新任务；如果为主动取消或停止状态，并且是调用update方法，则转为新任务，并且可能处于阻塞状态，应该唤醒该线程。

黑色的线l表示，可在任意状态下发起主动取消，进入该状态。然后通知等待线程后，转入停止状态，对应紫色的k，如果在停止状态下发起主动取消，则仅转为主动取消状态，不会通知等待线程。所以当线程阻塞时，可能处于停止状态或者主动取消状态。

顺序问题

上面已经分析到，当submit时，应该把延迟转为延迟重置、或运算转为新任务，这两个尝试的顺序是不是也有讲究呢？

是的，因为正常执行流程a(bcd)|(e)f中，运算状态在延迟状态之后，假如先尝试运算转为新任务，可能此时为延迟状态，故失败，再尝试延迟转为延迟重置时，状态在这期间从刚才的延迟转为了运算，故两次尝试都失败了，本应该重置延迟的，却什么也没干，这是错误的。而将两次尝试顺序调换一下，只要状态为延迟或运算，那么两次状态转换尝试中，一定有一次会成功。

之后的代码中还有多处类似的顺序细节。

解决方案

下面给出完整的代码，除去等待运算完成那部分，其它地方均为wait-free级别的实现。

calculateResult是具体执行运算的方法；上文中的submit对应代码里的updateParametersVersion方法，上文中的update对应剩余几个update方法。

updateAndWait方法中，使用了上一篇中讲到的BoundlessCyclicBarrier，其维护的版本号就是参数的版本号ParametersVersion。

[code lang=”java”]
/**
* @author trytocatch@163.com
* @date 2013-2-2
*/
public abstract class LatestResultsProvider {
/** update return value */
public static final int UPDATE_FAILED = -1;
public static final int UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE = 0;
public static final int UPDATE_SUCCESS = 1;
public static final int UPDATE_COMMITTED = 2;
/** update return value */

/** work states*/
private static final int WS_OFF = 0;
private static final int WS_NEW_TASK = 1;
private static final int WS_WORKING = 2;
private static final int WS_DELAYING = 3;
private static final int WS_DELAY_RESET = 4;
private static final int WS_CANCELED = 5;
/** work states*/
private final AtomicInteger workState;

private int sleepPeriod = 30;

private final AtomicInteger parametersVersion;
private volatile int updateDelay;// updateDelay>=0
private volatile int delayUpperLimit;

private final BoundlessCyclicBarrier barrier;
private Thread workThread;

/**
*
* @param updateDelay unit: millisecond
* @param delayUpperLimit limit the sum of the delay, disabled
* while delayUpperLimit<0, unit: millisecond
*/
public LatestResultsProvider(int updateDelay, int delayUpperLimit) {
if (updateDelay < 0)
this.updateDelay = 0;
else
this.updateDelay = updateDelay;
this.delayUpperLimit = delayUpperLimit;
barrier = new BoundlessCyclicBarrier(0);
workState = new AtomicInteger(WS_OFF);
parametersVersion = new AtomicInteger(0);
initThread();
}

private void initThread() {
workThread = new Thread("trytocatch’s worker") {
@Override
public void run() {
int sleepCount = 0;
for (;;) {
try {
while (!workState.compareAndSet(WS_NEW_TASK,
updateDelay > 0 ? WS_DELAY_RESET : WS_WORKING)) {
if (workState.compareAndSet(WS_CANCELED, WS_OFF)) {
barrier.cancel();
}
LockSupport.park();
interrupted();
}
if (workState.get() == WS_DELAY_RESET) {
int delaySum = 0;
for (;;) {
if (workState.compareAndSet(WS_DELAY_RESET,
WS_DELAYING)) {
sleepCount = (updateDelay + sleepPeriod – 1)
/ sleepPeriod;
}
sleep(sleepPeriod);
if (–sleepCount <= 0
&& workState.compareAndSet(WS_DELAYING,
WS_WORKING))
break;
if (delayUpperLimit >= 0) {
delaySum += sleepPeriod;
if (delaySum >= delayUpperLimit) {
if (!workState.compareAndSet(
WS_DELAYING, WS_WORKING))
workState.compareAndSet(
WS_DELAY_RESET, WS_WORKING);
break;
}
}
if (workState.get() != WS_DELAYING
&& workState.get() != WS_DELAY_RESET)
break;
}
}
if (isWorking()) {
int workingVersion = parametersVersion.get();
try {
calculateResult();
if (workState.compareAndSet(WS_WORKING, WS_OFF))
barrier.nextCycle(workingVersion);
} catch (Throwable t) {
t.printStackTrace();
workState.set(WS_CANCELED);
}
}
} catch (InterruptedException e) {
workState.compareAndSet(WS_DELAYING, WS_CANCELED);
workState.compareAndSet(WS_DELAY_RESET, WS_CANCELED);
}
}// for(;;)
}// run()
};
workThread.setDaemon(true);
workThread.start();
}

public int getUpdateDelay() {
return updateDelay;
}

/**
* @param updateDelay
* delay time. unit: millisecond
*/
public void setUpdateDelay(int updateDelay) {
this.updateDelay = updateDelay < 0 ? 0 : updateDelay;
}

public int getDelayUpperLimit() {
return delayUpperLimit;
}

/**
* @param delayUpperLimit limit the sum of the delay, disabled
* while delayUpperLimit<0, unit: millisecond
*/
public void setDelayUpperLimit(int delayUpperLimit) {
this.delayUpperLimit = delayUpperLimit;
}

public final void stopCurrentWorking() {
workState.set(WS_CANCELED);
}

/**
* @return NO_NEED_TO_UPDATE, COMMITTED
*/
public final int update() {
if (isResultUptodate())
return UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE;
if (workState.compareAndSet(WS_CANCELED, WS_NEW_TASK)
|| workState.compareAndSet(WS_OFF, WS_NEW_TASK))
LockSupport.unpark(workThread);
return UPDATE_COMMITTED;
}

/**
* @param timeout
* unit:nanoseconds
* @return FAILED, NO_NEED_TO_UPDATE, SUCCESS
* @throws InterruptedException
*/
public final int updateAndWait(long nanosTimeout)
throws InterruptedException {
int newVersion = parametersVersion.get();
if (update() == UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE)
return UPDATE_NO_NEED_TO_UPDATE;
barrier.awaitWithAssignedVersion(newVersion, nanosTimeout);
return barrier.getVersion() – newVersion >= 0 ? UPDATE_SUCCESS
: UPDATE_FAILED;
}

/**
* @return FAILED, NO_NEED_TO_UPDATE, SUCCESS
* @throws InterruptedException
*/
public final int updateAndWait() throws InterruptedException {
return updateAndWait(0);
}

public final boolean isResultUptodate() {
return parametersVersion.get() == barrier.getVersion();
}

/**
* be used in calculateResult()
* @return true: the work state is working, worth to calculate the
* result absolutely, otherwise you can cancel the current calculation
*/
protected final boolean isWorking() {
return workState.get()==WS_WORKING;
}

/**
* you must call this after update the parameters, and before calling the
* update
*/
protected final void updateParametersVersion() {
int pVersion = parametersVersion.get();
//CAS failed means that another thread do the same work already
if (parametersVersion.compareAndSet(pVersion, pVersion + 1))
if (!workState.compareAndSet(WS_DELAYING, WS_DELAY_RESET))
workState.compareAndSet(WS_WORKING, WS_NEW_TASK);
}

/**
* implement this to deal with you task
*/
protected abstract void calculateResult();
}
[/code]

代码中，我直接在构造方法里开启了新的线程，一般来说，是不推荐这样做的，但在此处，除非在构造还未完成时就执行update方法，否则不会引发什么问题。

最后，附上该正则替换工具的介绍和下载地址：http://www.cnblogs.com/trytocatch/p/RegexReplacer.html

小结

状态变更非常适合使用非阻塞算法，并且还能够达到wait-free级别。限于篇幅，有些没讲到的细节，请读者借助代码来理解吧，如有疑问，欢迎回复讨论。

系列总结

本实战系列就到此结束了，简单总结下。

非阻塞同步相对于锁同步而言，由代码块，转为了点，是另一种思考方式。

有时，无法做到一步完成，也许可以分成两步完成，同样可以解决问题，ConcurrentLinkedQueue就是这么做的。

如果需要维护多个数据之间的某种一致关系，则可以将它们封装到一个类中，更新时采用更新该类对象的引用的方式。

众所周知，锁同步算法是难以测试的，非阻塞同步算法更加难以测试，我个人认为，其正确性主要靠慎密的推敲和论证。

非阻塞同步算法比锁同步算法要显得更复杂些，如果对性能要求不高，对非阻塞算法掌握得还不太熟练，建议不要使用非阻塞算法，锁同步算法要简洁得多，也更容易维护，如上面所说的，两条看似没有顺序的语句，调换下顺序，可能就会引发BUG。