LockSupport类：用于阻塞线程，基于线程的阻塞。而wait,notify是基于对象的，用于synchronized同步块中。
使用和原理：
浅谈Java并发编程系列（八）—— LockSupport原理剖析
使用wait/notify/notifyAll实现线程间通信的几点重要说明
AbstractQueuedSynchronizer（AQS）:队列同步器，解决了同步器涉及的细节问题，如获取同步状态、FIFO同步队列。
AQS使用一个int类型的成员变量state来表示同步状态，当state>0时表示已经获取了锁，当state = 0时表示释放了锁。它提供了三个方法（getState()、setState(int newState)、compareAndSetState(int expect,int update)）来对同步状态state进行操作，当然AQS可以确保对state的操作是安全的。
AQS通过内置的FIFO双向同步队列（CLH队列）来完成资源获取线程的排队工作，如果当前线程获取同步状态失败（锁）时，AQS则会将当前线程以及等待状态等信息构造成一个节点（Node）并将其加入同步队列，同时会阻塞当前线程，当同步状态释放时，则会把节点中的线程唤醒，使其再次尝试获取同步状态。
static final class Node {
/** 共享 */
static final Node SHARED = new Node();
/** 独占 */
static final Node EXCLUSIVE = null;
/**
* 因为超时或者中断，节点会被设置为取消状态，被取消的节点时不会参与到竞争中的，他会一直保持取消状态不会转变为其他状态；
*/
static final int CANCELLED = 1;
/**
* 后继节点的线程处于等待状态，而当前节点的线程如果释放了同步状态或者被取消，将会通知后继节点，使后继节点的线程得以运行
*/
static final int SIGNAL = -1;
/**
* 节点在等待队列中，节点线程等待在Condition上，当其他线程对Condition调用了signal()后，改节点将会从等待队列中转移到同步队列中，加入到同步状态的获取中
*/
static final int CONDITION = -2;
/**
* 表示下一次共享式同步状态获取将会无条件地传播下去
*/
static final int PROPAGATE = -3;
/** 等待状态 */
volatile int waitStatus;
/** 前驱节点 */
volatile Node prev;
/** 后继节点 */
volatile Node next;
/** 获取同步状态的线程 */
volatile Thread thread;
Node nextWaiter;
final boolean isShared() {
return nextWaiter == SHARED;
}
final Node predecessor() throws NullPointerException {
Node p = prev;
if (p == null)
throw new NullPointerException();
else
return p;
}
Node() {
}
Node(Thread thread, Node mode) {
this.nextWaiter = mode;
this.thread = thread;
}
Node(Thread thread, int waitStatus) {
this.waitStatus = waitStatus;
this.thread = thread;
}
}
ReentrantLock：独占可重入锁，包含公平锁和非公平锁。一个可重入的互斥锁定 Lock，它具有与使用 synchronized 方法和语句所访问的隐式监视器锁定相同的一些基本行为和语义，但功能更强大。ReentrantLock 将由最近成功获得锁定，并且还没有释放该锁定的线程所拥有。当锁定没有被另一个线程所拥有时，调用 lock 的线程将成功获取该锁定并返回。如果当前线程已经拥有该锁定，此方法将立即返回。可以使用 isHeldByCurrentThread() 和 getHoldCount() 方法来检查此情况是否发生。
公平锁与非公平锁的区别在于获取锁的时候是否按照FIFO的顺序来。释放锁不存在公平性和非公平性。
//公平锁的tryAcquire()方法
//获取锁时会判断当前节点是否是头结点
//hasQueuedPredecessors():主要是判断当前线程是否位于CLH同步队列中的第一个。如果是则返回false，
//否则返回true
protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
if (c == 0) {
if (!hasQueuedPredecessors() &&
compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0)
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}
//使用
class X {
* private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
* // ...
*
* public void m() {
* lock.lock(); // block until condition holds
* try {
* // ... method body
* } finally {
* lock.unlock()
* }
* }
* }
与synchronized相比，ReentrantLock提供了更多，更加全面的功能，具备更强的扩展性。例如：时间锁等候，可中断锁等候，锁投票。
ReentrantLock还提供了 Condition，对线程的等待、唤醒操作更加详细和灵活，所以在多个条件变量和高度竞争锁的地方，ReentrantLock更加适合。
ReentrantLock提供了可轮询的锁请求。它会尝试着去获取锁，如果成功则继续，否则可以等到下次运行时处理，而synchronized则一旦进入锁请求要么成功要么阻塞，所以相比synchronized而言，ReentrantLock会不容易产生死锁些。
ReentrantLock支持更加灵活的同步代码块，但是使用synchronized时，只能在同一个synchronized块结构中获取和释放。注：ReentrantLock的锁释放一定要在finally中处理，否则可能会产生严重的后果。
ReentrantLock支持中断处理，且性能较synchronized会好些。
ReentrantReadWriteLock:重入锁ReentrantLock是排他锁，排他锁在同一时刻仅有一个线程可以进行访问，但是在大多数场景下，大部分时间都是提供读服务，而写服务占有的时间较少。然而读服务不存在数据竞争问题，如果一个线程在读时禁止其他线程读势必会导致性能降低。所以就提供了读写锁。
读写锁维护着一对锁，一个读锁和一个写锁。通过分离读锁和写锁，使得并发性比一般的排他锁有了较大的提升：在同一时间可以允许多个读线程同时访问，但是在写线程访问时，所有读线程和写线程都会被阻塞。
读写锁的主要特性：
公平性：支持公平性和非公平性。
重入性：支持重入。读写锁最多支持65535个递归写入锁和65535个递归读取锁。
锁降级：遵循获取写锁、获取读锁在释放写锁的次序，写锁能够降级成为读锁。
在ReentrantLock中使用一个int类型的state来表示同步状态，该值表示锁被一个线程重复获取的次数。但是读写锁ReentrantReadWriteLock内部维护着两个一对锁，需要用一个变量维护多种状态。所以读写锁采用“按位切割使用”的方式来维护这个变量，将其切分为两部分，高16为表示读，低16为表示写。分割之后，读写锁是如何迅速确定读锁和写锁的状态呢？通过为运算。假如当前同步状态为S，那么写状态等于 S & 0x0000FFFF（将高16位全部抹去），读状态等于S >>> 16(无符号补0右移16位)。
读写锁的使用：
class CachedData {
* Object data;
* volatile boolean cacheValid;
* final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
*
* void processCachedData() {
* rwl.readLock().lock();
* if (!cacheValid) {
* // Must release read lock before acquiring write lock
* rwl.readLock().unlock();
* rwl.writeLock().lock();
* try {
* // Recheck state because another thread might have
* // acquired write lock and changed state before we did.
* if (!cacheValid) {
* data = ...
* cacheValid = true;
* }
* // Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock
* rwl.readLock().lock();
* } finally {
* rwl.writeLock().unlock(); // Unlock write, still hold read
* }
* }
*
* try {
* use(data);
* } finally {
* rwl.readLock().unlock();
* }
* }
* }
class RWDictionary {
* private final Map<String, Data> m = new TreeMap<String, Data>();
* private final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
* private final Lock r = rwl.readLock();
* private final Lock w = rwl.writeLock();
*
* public Data get(String key) {
* r.lock();
* try { return m.get(key); }
* finally { r.unlock(); }
* }
* public String[] allKeys() {
* r.lock();
* try { return m.keySet().toArray(); }
* finally { r.unlock(); }
* }
* public Data put(String key, Data value) {
* w.lock();
* try { return m.put(key, value); }
* finally { w.unlock(); }
* }
* public void clear() {
* w.lock();
* try { m.clear(); }
* finally { w.unlock(); }
* }
* }
CyclicBarrier:它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中，这些线程必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用，所以称它为循环 的 barrier。
CyclicBarrier的内部是使用重入锁ReentrantLock和Condition。它有两个构造函数：
CyclicBarrier(int parties)：创建一个新的 CyclicBarrier，它将在给定数量的参与者（线程）处于等待状态时启动，但它不会在启动 barrier 时执行预定义的操作。
CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) ：创建一个新的 CyclicBarrier，它将在给定数量的参与者（线程）处于等待状态时启动，并在启动 barrier 时执行给定的屏障操作，该操作由最后一个进入 barrier 的线程执行。
parties表示拦截线程的数量。
CyclicBarrier适用于多线程结果合并的操作，用于多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景。比如我们需要统计多个Excel中的数据，然后等到一个总结果。我们可以通过多线程处理每一个Excel，执行完成后得到相应的结果，最后通过barrierAction来计算这些线程的计算结果，得到所有Excel的总和。
class Solver {
* final int N;
* final float[][] data;
* final CyclicBarrier barrier;
*
* class Worker implements Runnable {
* int myRow;
* Worker(int row) { myRow = row; }
* public void run() {
* while (!done()) {
* processRow(myRow);
*
* try {
* barrier.await();
* } catch (InterruptedException ex) {
* return;
* } catch (BrokenBarrierException ex) {
* return;
* }
* }
* }
* }
*
* public Solver(float[][] matrix) {
* data = matrix;
* N = matrix.length;
* Runnable barrierAction =
* new Runnable() { public void run() { mergeRows(...); }};
* barrier = new CyclicBarrier(N, barrierAction);
*
* List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>(N);
* for (int i = 0; i < N; i++) {
* Thread thread = new Thread(new Worker(i));
* threads.add(thread);
* thread.start();
* }
*
* // wait until done
* for (Thread thread : threads)
* thread.join();
* }
* }
CountDownLatch:用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。之后，会释放所有等待的线程，await 的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。
虽然，CountDownlatch与CyclicBarrier有那么点相似，但是他们还是存在一些区别的：
CountDownLatch的作用是允许1或N个线程等待其他线程完成执行；而CyclicBarrier则是允许N个线程相互等待。
CountDownLatch的计数器无法被重置；CyclicBarrier的计数器可以被重置后使用，因此它被称为是循环的barrier。
CountDownLatch内部通过共享锁实现。在创建CountDownLatch实例时，需要传递一个int型的参数：count，该参数为计数器的初始值，也可以理解为该共享锁可以获取的总次数。当某个线程调用await()方法，程序首先判断count的值是否为0，如果不会0的话则会一直等待直到为0为止。当其他线程调用countDown()方法时，则执行释放共享锁状态，使count值 – 1。当在创建CountDownLatch时初始化的count参数，必须要有count线程调用countDown方法才会使计数器count等于0，锁才会释放，前面等待的线程才会继续运行。注意CountDownLatch不能回滚重置。
Semaphore:信号量Semaphore是一个控制访问多个共享资源的计数器，和CountDownLatch一样，其本质上是一个“共享锁”。
Semaphore，在API是这么介绍的：
一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。
Semaphore 通常用于限制可以访问某些资源（物理或逻辑的）的线程数目。
信号量Semaphore是一个非负整数（>=1）。当一个线程想要访问某个共享资源时，它必须要先获取Semaphore，当Semaphore >0时，获取该资源并使Semaphore – 1。如果Semaphore值 = 0，则表示全部的共享资源已经被其他线程全部占用，线程必须要等待其他线程释放资源。当线程释放资源时，Semaphore则+1
Exchanger:它允许在并发任务之间交换数据。具体来说，Exchanger类允许在两个线程之间定义同步点。当两个线程都到达同步点时，他们交换数据结构，因此第一个线程的数据结构进入到第二个线程中，第二个线程的数据结构进入到第一个线程中。可能在应用程序（比如遗传算法和管道设计）中很有用。
其实就是”我”和”你”(可能有多个”我”，多个”你”)在一个叫Slot的地方做交易(一手交钱，一手交货)，过程分以下步骤：
1.我先到一个叫做Slot的交易场所交易，发现你已经到了，那我就尝试喊你交易，如果你回应了我，决定和我交易那么进入第2步；如果别人抢先一步把你喊走了，那我就进入第5步。
2.我拿出钱交给你，你可能会接收我的钱，然后把货给我，交易结束；也可能嫌我掏钱太慢(超时)或者接个电话(中断)，TM的不卖了，走了，那我只能再找别人买货了(从头开始)。
3.我到交易地点的时候，你不在，那我先尝试把这个交易点给占了(一屁股做凳子上…)，如果我成功抢占了单间(交易点)，那就坐这儿等着你拿货来交易，进入第4步；如果被别人抢座了，那我只能在找别的地方儿了，进入第5步。
4.你拿着货来了，喊我交易，然后完成交易；也可能我等了好长时间你都没来，我不等了，继续找别人交易去，走的时候我看了一眼，一共没多少人，弄了这么多单间(交易地点Slot)，太TM浪费了，我喊来交易地点管理员：一共也没几个人，搞这么多单间儿干毛，给哥撤一个！。然后再找别人买货(从头开始)；或者我老大给我打了个电话，不让我买货了(中断)。
5.我跑去喊管理员，尼玛，就一个坑交易个毛啊，然后管理在一个更加开阔的地方开辟了好多个单间，然后我就挨个来看每个单间是否有人。如果有人我就问他是否可以交易，如果回应了我，那我就进入第2步。如果我没有人，那我就占着这个单间等其他人来交易，进入第4步。
6.如果我尝试了几次都没有成功，我就会认为，是不是我TM选的这个单间风水不好？不行，得换个地儿继续(从头开始)；如果我尝试了多次发现还没有成功，怒了，把管理员喊来：给哥再开一个单间(Slot)，加一个凳子，这么多人就这么几个破凳子够谁用！
public class ExchangerTest {
static class Producer implements Runnable{
//生产者、消费者交换的数据结构
private List<String> buffer;
//步生产者和消费者的交换对象
private Exchanger<List<String>> exchanger;
Producer(List<String> buffer,Exchanger<List<String>> exchanger){
this.buffer = buffer;
this.exchanger = exchanger;
}
@Override
public void run() {
for(int i = 1 ; i < 5 ; i++){
System.out.println("生产者第" + i + "次提供");
for(int j = 1 ; j <= 3 ; j++){
System.out.println("生产者装入" + i + "--" + j);
buffer.add("buffer：" + i + "--" + j);
}
System.out.println("生产者装满，等待与消费者交换...");
try {
exchanger.exchange(buffer);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
static class Consumer implements Runnable {
private List<String> buffer;
private final Exchanger<List<String>> exchanger;
public Consumer(List<String> buffer, Exchanger<List<String>> exchanger) {
this.buffer = buffer;
this.exchanger = exchanger;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i < 5; i++) {
//调用exchange()与消费者进行数据交换
try {
buffer = exchanger.exchange(buffer);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("消费者第" + i + "次提取");
for (int j = 1; j <= 3 ; j++) {
System.out.println("消费者 : " + buffer.get(0));
buffer.remove(0);
}
}
}
}
public static void main(String[] args){
List<String> buffer1 = new ArrayList<String>();
List<String> buffer2 = new ArrayList<String>();
Exchanger<List<String>> exchanger = new Exchanger<List<String>>();
Thread producerThread = new Thread(new Producer(buffer1,exchanger));
Thread consumerThread = new Thread(new Consumer(buffer2,exchanger));
producerThread.start();
consumerThread.start();
}
}
ConcurrentSkipListMap:
跳表（SkipList）：Skip List ，称之为跳表，它是一种可以替代平衡树的数据结构，其数据元素默认按照key值升序，天然有序。Skip list让已排序的数据分布在多层链表中，以0-1随机数决定一个数据的向上攀升与否，通过“空间来换取时间”的一个算法，在每个节点中增加了向前的指针，在插入、删除、查找时可以忽略一些不可能涉及到的结点，从而提高了效率。
SkipList具备如下特性：
1.由很多层结构组成，level是通过一定的概率随机产生的
2.每一层都是一个有序的链表，默认是升序，也可以根据创建映射时所提供的Comparator进行排序，具体取决于使用的构造方法
3.最底层(Level 1)的链表包含所有元素
4.如果一个元素出现在Level i 的链表中，则它在Level i 之下的链表也都会出现
5.每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素
ConcurrentSkipListMap其内部采用SkipLis数据结构无锁实现的，并发时通过多次校验和CAS保证正确性。为了实现SkipList，ConcurrentSkipListMap提供了三个内部类来构建这样的链表结构：Node、Index、HeadIndex。其中Node表示最底层的单链表有序节点、Index表示为基于Node的索引层，HeadIndex用来维护索引层次。到这里我们可以这样说ConcurrentSkipListMap是通过HeadIndex维护索引层次，通过Index从最上层开始往下层查找，一步一步缩小查询范围，最后到达最底层Node时，就只需要比较很小一部分数据了。
* Head nodes Index nodes
* +-+ right +-+ +-+
* |2|---------------->| |--------------------->| |->null
* +-+ +-+ +-+
* | down | |
* v v v
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* |1|----------->| |->| |------>| |----------->| |------>| |->null
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* v | | | | |
* Nodes next v v v v v
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
* | |->|A|->|B|->|C|->|D|->|E|->|F|->|G|->|H|->|I|->|J|->|K|->null
* +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+ +-+
*
static final class Node<K,V> {
final K key;
volatile Object value;
volatile ConcurrentSkipListMap.Node<K, V> next;
/** 省略些许代码 */
}
static class Index<K,V> {
final ConcurrentSkipListMap.Node<K,V> node;
final ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> down;
volatile ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> right;
/** 省略些许代码 */
}
static final class HeadIndex<K,V> extends Index<K,V> {
final int level; //索引层，从1开始，Node单链表层为0
HeadIndex(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right, int level) {
super(node, down, right);
this.level = level;
}
}
CopyOnWriteArrayList：可支持并发读写的List,基于数组和copyonwrite机制，写操作加锁，每次修改都是重新创建一个副本，然后再更新对象的存储数组引用。读操作不加锁，使用volatile修饰存储数组，使得写的结果可见。适用于读多写少的场景。
public class CopyOnWriteArrayList<E>
implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {
/** The lock protecting all mutators */
final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
/** The array, accessed only via getArray/setArray. */
private transient volatile Object[] array;
/**
* Appends the specified element to the end of this list.
*
* @param e element to be appended to this list
* @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})
*/
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
/**
* {@inheritDoc}
*
* @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
*/
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
/**
* Returns the number of elements in this list.
*
* @return the number of elements in this list
*/
public int size() {
return getArray().length;
}
}
CopyOnWriteArraySet:可去重的并发set,基于CopyOnWriteArrayList实现。
public class CopyOnWriteArraySet<E> extends AbstractSet<E>
implements java.io.Serializable {
private final CopyOnWriteArrayList<E> al;
public boolean add(E e) {
return al.addIfAbsent(e);
}
}
