Semaphore，现在普遍翻译为“信号量”，以前也曾被翻译成“信号灯”，因为类似现实生活里的红绿灯，车辆能不能通行，要看是不是绿灯。同样，在编程世界里，线程能不能执行，也要看信号量是不是允许。
信号量是由大名鼎鼎的计算机科学家迪杰斯特拉（Dijkstra）于1965年提出，在这之后的15年，信号量一直都是并发编程领域的终结者，直到1980年管程被提出来，我们才有了第二选择。目前几乎所有支持并发编程的语言都支持信号量机制，所以学好信号量还是很有必要的。
下面我们首先介绍信号量模型，之后介绍如何使用信号量，最后我们再用信号量来实现一个限流器。

信号量模型

信号量模型还是很简单的，可以简单概括为：一个计数器，一个等待队列，三个方法。在信号量模型里，计数器和等待队列对外是透明的，所以只能通过信号量模型提供的三个方法来访问它们，这三个方法分别是：init()、down()和up()。你可以结合下图来形象化地理解。
16 _ Semaphore：如何快速实现一个限流器？ - 图1 信号量模型图这三个方法详细的语义具体如下所示。

  • init()：设置计数器的初始值。
  • down()：计数器的值减1；如果此时计数器的值小于0，则当前线程将被阻塞，否则当前线程可以继续执行。
  • up()：计数器的值加1；如果此时计数器的值小于或者等于0，则唤醒等待队列中的一个线程，并将其从等待队列中移除。

这里提到的init()、down()和up()三个方法都是原子性的，并且这个原子性是由信号量模型的实现方保证的。在Java SDK里面，信号量模型是由java.util.concurrent.Semaphore实现的，Semaphore这个类能够保证这三个方法都是原子操作。
如果你觉得上面的描述有点绕的话，可以参考下面这个代码化的信号量模型。

  1. class Semaphore{
  2.   // 计数器
  3.   int count;
  4.   // 等待队列
  5.   Queue queue;
  6.   // 初始化操作
  7.   Semaphore(int c){
  8.     this.count=c;
  9.   }
  10.   // 
  11.   void down(){
  12.     this.count--;
  13.     if(this.count<0){
  14.       //将当前线程插入等待队列
  15.       //阻塞当前线程
  16.     }
  17.   }
  18.   void up(){
  19.     this.count++;
  20.     if(this.count<=0) {
  21.       //移除等待队列中的某个线程T
  22.       //唤醒线程T
  23.     }
  24.   }
  25. }

这里再插一句，信号量模型里面，down()、up()这两个操作历史上最早称为P操作和V操作，所以信号量模型也被称为PV原语。另外，还有些人喜欢用semWait()和semSignal()来称呼它们，虽然叫法不同，但是语义都是相同的。在Java SDK并发包里，down()和up()对应的则是acquire()和release()。

如何使用信号量

通过上文，你应该会发现信号量的模型还是很简单的，那具体该如何使用呢？其实你想想红绿灯就可以了。十字路口的红绿灯可以控制交通，得益于它的一个关键规则：车辆在通过路口前必须先检查是否是绿灯，只有绿灯才能通行。这个规则和我们前面提到的锁规则是不是很类似？
其实，信号量的使用也是类似的。这里我们还是用累加器的例子来说明信号量的使用吧。在累加器的例子里面，count+=1操作是个临界区，只允许一个线程执行，也就是说要保证互斥。那这种情况用信号量怎么控制呢？
其实很简单，就像我们用互斥锁一样，只需要在进入临界区之前执行一下down()操作，退出临界区之前执行一下up()操作就可以了。下面是Java代码的示例，acquire()就是信号量里的down()操作，release()就是信号量里的up()操作。

static int count;
//初始化信号量
static final Semaphore s 
    = new Semaphore(1);
//用信号量保证互斥    
static void addOne() {
  s.acquire();
  try {
    count+=1;
  } finally {
    s.release();
  }
}

下面我们再来分析一下，信号量是如何保证互斥的。假设两个线程T1和T2同时访问addOne()方法，当它们同时调用acquire()的时候，由于acquire()是一个原子操作，所以只能有一个线程（假设T1）把信号量里的计数器减为0，另外一个线程（T2）则是将计数器减为-1。对于线程T1，信号量里面的计数器的值是0，大于等于0，所以线程T1会继续执行；对于线程T2，信号量里面的计数器的值是-1，小于0，按照信号量模型里对down()操作的描述，线程T2将被阻塞。所以此时只有线程T1会进入临界区执行count+=1；。
当线程T1执行release()操作，也就是up()操作的时候，信号量里计数器的值是-1，加1之后的值是0，小于等于0，按照信号量模型里对up()操作的描述，此时等待队列中的T2将会被唤醒。于是T2在T1执行完临界区代码之后才获得了进入临界区执行的机会，从而保证了互斥性。

快速实现一个限流器

上面的例子，我们用信号量实现了一个最简单的互斥锁功能。估计你会觉得奇怪，既然有Java SDK里面提供了Lock，为啥还要提供一个Semaphore ？其实实现一个互斥锁，仅仅是 Semaphore的部分功能，Semaphore还有一个功能是Lock不容易实现的，那就是：Semaphore可以允许多个线程访问一个临界区。
现实中还有这种需求？有的。比较常见的需求就是我们工作中遇到的各种池化资源，例如连接池、对象池、线程池等等。其中，你可能最熟悉数据库连接池，在同一时刻，一定是允许多个线程同时使用连接池的，当然，每个连接在被释放前，是不允许其他线程使用的。
其实前不久，我在工作中也遇到了一个对象池的需求。所谓对象池呢，指的是一次性创建出N个对象，之后所有的线程重复利用这N个对象，当然对象在被释放前，也是不允许其他线程使用的。对象池，可以用List保存实例对象，这个很简单。但关键是限流器的设计，这里的限流，指的是不允许多于N个线程同时进入临界区。那如何快速实现一个这样的限流器呢？这种场景，我立刻就想到了信号量的解决方案。
信号量的计数器，在上面的例子中，我们设置成了1，这个1表示只允许一个线程进入临界区，但如果我们把计数器的值设置成对象池里对象的个数N，就能完美解决对象池的限流问题了。下面就是对象池的示例代码。

class ObjPool<T, R> {
  final List<T> pool;
  // 用信号量实现限流器
  final Semaphore sem;
  // 构造函数
  ObjPool(int size, T t){
    pool = new Vector<T>(){};
    for(int i=0; i<size; i++){
      pool.add(t);
    }
    sem = new Semaphore(size);
  }
  // 利用对象池的对象，调用func
  R exec(Function<T,R> func) {
    T t = null;
    sem.acquire();
    try {
      t = pool.remove(0);
      return func.apply(t);
    } finally {
      pool.add(t);
      sem.release();
    }
  }
}
// 创建对象池
ObjPool<Long, String> pool = 
  new ObjPool<Long, String>(10, 2);
// 通过对象池获取t，之后执行  
pool.exec(t -> {
    System.out.println(t);
    return t.toString();
});

我们用一个List
简言之，使用信号量，我们可以轻松地实现一个限流器，使用起来还是非常简单的。

总结

信号量在Java语言里面名气并不算大，但是在其他语言里却是很有知名度的。Java在并发编程领域走的很快，重点支持的还是管程模型。 管程模型理论上解决了信号量模型的一些不足，主要体现在易用性和工程化方面，例如用信号量解决我们曾经提到过的阻塞队列问题，就比管程模型麻烦很多，你如果感兴趣，可以课下了解和尝试一下。

课后思考

在上面对象池的例子中，对象保存在了Vector中，Vector是Java提供的线程安全的容器，如果我们把Vector换成ArrayList，是否可以呢？
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