标签：bar locking ons dwr barrier its interrupt code 好的
1）与synchronized的区别是，它需要手动申请锁与解锁，在 finally 块中释放锁，而synchronized是JVM自动处理的。可控性上ReentrantLock更强。
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)。
注：synchronized 也是可重入的，当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，例如：
在带有锁的方法1里面调用了带有锁的方法2，这时在方法1获得的锁还是没有释放的，其它线程还是访问不了方法1，即使方法2结束了，直至方法1的锁释放，锁才会真正释放。假如有多个线程同时来调用方法1，那输出结果还是按顺序输出：1，2，1，2...
2）还有与synchronized不同的是，ReentrantLock对中断是有响应的。普通的lock.lock()是不能响应中断的，lock.lockInterruptibly()能够响应中断。
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。无法获得后就直接退出了。
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。
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。
常用方法有：
semaphore.acquire();//申请许可,当然一个线程也可以一次申请多个许可acquire(int permits)
semaphore.release();//释放许可
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。
使用方式是：
private static ReentrantReadWriteLock readWriteLock=new ReentrantReadWriteLock(); private static Lock readLock = readWriteLock.readLock(); private static Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();倒数计时器，等待所有检查线程全部完工后，再执行。每个任务完成后调用countDown()，计数器就会减1，当计数为0的时候，await()阻塞后面的方法会继续执行。
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。并且每次完成一批线程后会触发一个动作
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
也是通过await()来阻塞主线程等待任务全部完成
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，如：
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，它会将HashMap包装在里面，然后将HashMap的每个操作都加上synchronized。
下面来看下ConcurrentHashMap是如何实现的：
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。
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。
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