前言
在JDK的并发包里提供了几个非常有用的并发工具类。
提供并发流程控制的工具类
CountDownLatch，CyclicBarrier，Semaphore
提供了在线程间交换数据的工具类
Exchanger
等待多线程完成的CountDownLatch
CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。
假如有这样一个需求：我们需要解析一个Excel里多个sheet的数据，此时可以考虑使用多线程，每个线程解析一个sheet里的数据，等到所有的sheet都解析完之后，程序需要提示解析完成。在这个需求中，要实现主线程等待所有线程完成sheet的解析操作，最简单的做法是使用
join()方法，如下：
public static class JoinCountDownLatchTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread parser1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("parser1 finish"); } }); Thread parser2 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("parser2 finish"); } }); parser1.start(); parser2.start(); parser1.join(); parser2.join(); System.out.println("all parser finish"); } }
输出结果
parser1 finish
parser2 finish
all parser finish
关于join的介绍
join 用于让当前执行线程等待join线程执行结束。其实现原理是不停检查join线程是否存活，
如果 join 线程存活则让当前线程永远等待。其中，wait(0)表示永远等待下去。代码片段如下：
while (isAlive()) { wait(0); }
直到 join 线程中止后，线程的 this.notifyAll() 方法会被调用，调用 notifyAll() 方法是在 JVM 里实现的，所以在JDK 里看不到，大家可以查看JVM源码。
在JDK 1.5之后的并发包中提供的 CountDownLatch 也可以实现 join 的功能，并且比join的功能更多，示例如下：
public static class CountDownLatchTest { static CountDownLatch c = new CountDownLatch(3); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(1 + " -- " + System.currentTimeMillis()); c.countDown(); System.out.println(2 + " -- " + System.currentTimeMillis()); c.countDown(); try { Thread.sleep(1000); System.out.println(4 + " -- " + System.currentTimeMillis()); c.countDown(); Thread.sleep(1000); System.out.println(5 + " -- " + System.currentTimeMillis()); c.countDown(); System.out.println(6 + " -- " + System.currentTimeMillis()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); c.await(); System.out.println("3" + " -- " + System.currentTimeMillis()); } }
输出结果
当我们调用
由于
用在多个线程时，只需要把这个
如果有某个解析
1 -- 1558966154351 2 -- 1558966154351 4 -- 1558966155352 3 -- 1558966155352 5 -- 1558966156353 6 -- 1558966156353
CountDownLatch 的构造函数接收一个int 类型的参数作为计数器，如果你想等待N个点完成，这里就传入N。当我们调用
CountDownLatch 的 countDown 方法时，N 就会 -1，CountDownLatch 的 await 方法会阻塞当前线程，直到 N 变成零。由于
countDown 方法可以用在任何地方，所以这里说的 N 个点，可以是 N个线程，也可以是 1个线程里的N个执行步骤。用在多个线程时，只需要把这个
CountDownLatch 的引用传递到线程里即可。如果有某个解析
sheet 的线程处理得比较慢，我们不可能让主线程一直等待，所以可以使用另外一个带指定时间的 await 方法—— await(long time，TimeUnit unit)，这个方法等待特定时间后，就会不再阻塞当前线程。join 也有类似的方法。计数器必须大于等于0，只是等于0时候，计数器就是零，调用await方法时不会阻塞当前线程。
CountDownLatch不可能重新初始化或者修改CountDownLatch对象的内部计数器的值。
一个线程调用countDown方法happen-before另外一个线程调用await方法。
同步屏障CyclicBarrier
CyclicBarrier的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续运行。
CyclicBarrier 默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties)，其参数表示 屏障拦截的线程数量，
每个线程调用 await 方法告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。
代码示例：
public static class CyclicBarrierTest { private static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2); public static void main(String[] args) { System.out.println(" 1 -- " + System.currentTimeMillis()); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { System.out.println(" 2 -- " + System.currentTimeMillis()); Thread.sleep(1000); System.out.println(" 3 -- " + System.currentTimeMillis()); c.await(); System.out.println(" 4 -- " + System.currentTimeMillis()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); try { System.out.println(" 5 -- " + System.currentTimeMillis()); c.await(); System.out.println(" 6 -- " + System.currentTimeMillis()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(" 7 -- " + System.currentTimeMillis()); } }
输出结果：
1 -- 1558969130471 5 -- 1558969130471 2 -- 1558969130471 3 -- 1558969131471 4 -- 1558969131471 6 -- 1558969131471 7 -- 1558969131471
如果把 new CyclicBarrier(2) 修改成 new CyclicBarrier(3)，则主线程和子线程会永远等待，因为没有第三个线程执行await方法，即 没有第三个线程到达屏障，所以之前到达屏障的两个线程都不会继续执行。
CyclicBarrier 还提供一个更高级的构造函数CyclicBarrier(int parties，Runnable barrierAction)，用于在线程到达屏障时，优先执行barrierAction，方便处理更复杂的业务场景。
public static class CyclicBarrierTest2 { static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2, new A()); public static void main(String[] args) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { c.await(); } catch (Exception e) { } System.out.println(1); } }).start(); try { c.await(); } catch (Exception e) { } System.out.println(2); } static class A implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println(3); } } }
因为
CyclicBarrier 设置了拦截线程的数量是 2 ，所以必须等代码中的 第一个线程 和 线程A 都执行完之后，才会继续执行 主线程，然后输出 2，所以代码执行后的输出如下：3 1 2CyclicBarrier的应用场景
CyclicBarrier 可以用于多线程计算数据，最后合并计算结果的场景。
例如，用一个Excel保存了用户所有银行流水，每个Sheet保存一个账户近一年的每笔银行流水，现在需要统计用户的日均银行流水，先用多线程处理每个sheet里的银行流水，都执行完之后，得到每个sheet的日均银行流水，最后，再用
使用线程池创建4个线程，分别计算每个sheet里的数据，每个sheet计算结果是CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) 中的 barrierAction 用这些线程的计算结果，计算出整个Excel的日均银行流水，代码如下：
public static class BankWaterService { /** * 创建4个屏障，处理完之后执行当前类的run方法 */ private CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(4, new MyRunnable()); /** * 假设只有4个sheet，所以只启动4个线程 */ private Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(4); /** * 保存每个sheet计算出的银流结果 */ private ConcurrentHashMap<String, Integer> sheetBankWaterCount = new ConcurrentHashMap<>(); public static void main(String[] args) { BankWaterService bankWaterCount = new BankWaterService(); bankWaterCount.count(); } private void count() { for (int i = 0; i < 4; i++) { executor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { // 计算当前sheet的银流数据，计算代码省略 sheetBankWaterCount.put(Thread.currentThread().getName(), 1); // 银流计算完成，插入一个屏障 try { c.await(); } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) { e.printStackTrace(); } } }); } } class MyRunnable implements Runnable { @Override public void run() { int result = 0; // 汇总每个sheet计算出的结果 for (Map.Entry<String, Integer> sheet : sheetBankWaterCount.entrySet()) { result += sheet.getValue(); } // 将结果输出 sheetBankWaterCount.put("result", result); System.out.println("result = " + result); } } }
1，再由BankWaterService 线程汇总4个sheet计算出的结果输出结果： result = 4
CyclicBarrier和CountDownLatch的区别
CountDownLatch的计数器只能使用一次，而CyclicBarrier的计数器可以使用reset()方法重置。
所以CyclicBarrier能处理更为复杂的业务场景。
例如，如果计算发生错误，可以重置计数器，并让线程重新执行一次。
CyclicBarrier还提供其他有用的方法，比如：
-
getNumberWaiting方法可以获得CyclicBarrier阻塞的线程数量。 -
isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断。
上面的银行流水例子执行完之后会返回true。
以下是
isBroken的使用代码示例：
public static class CyclicBarrierTest3 { static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2); public static void main(String[] args) { Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { c.await(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); thread.start(); thread.interrupt(); try { c.await(); } catch (Exception e) { System.out.println(c.isBroken()); } } }
输出结果：true
控制并发线程数的Semaphore
Semaphore（信号量）是用来控制同时访问特定资源的线程数量，它通过协调各个线程，以保证合理的使用公共资源。 多年以来，我都觉得从字面上很难理解Semaphore所表达的含义，只能把它比作是控制流量的红绿灯。比如××马路要限制流量，只允许同时有一百辆车在这条路上行使，其他的都必须在路口等待，所以前一百辆车会看到绿灯，可以开进这条马路，后面的车会看到红灯，不能驶入××马路，但是如果前一百辆中有5辆车已经离开了××马路，那么后面就允许有5辆车驶入马路，这个例子里说的车就是线程，驶入马路就表示线程在执行，离开马路就表示线程执行完成，看见红灯就表示线程被阻塞，不能执行。
- 应用场景
Semaphore可以用于做流量控制，特别是公用资源有限的应用场景，比如数据库连接。假如有一个需求，要读取几万个文件的数据，因为都是IO密集型任务，我们可以启动几十个线程并发地读取，但是如果读到内存后，还需要存储到数据库中，而数据库的连接数只有10个，这时我们必须控制只有10个线程同时获取数据库连接保存数据，否则会报错无法获取数据库连接。
Semaphore来做流量控制，代码如下：
public static class SemaphoreTest { private static final int THREAD_COUNT = 20; private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT); private static Semaphore s = new Semaphore(5); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) { threadPool.execute(new MyRunnable(i)); } threadPool.shutdown(); } private static class MyRunnable implements Runnable { private int index; MyRunnable(int index) { this.index = index; } @Override public void run() { try { s.acquire(); System.out.println("save data -- " + index); s.release(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }
save data -- 0 save data -- 4 save data -- 3 save data -- 1 save data -- 2 save data -- 6 save data -- 5 save data -- 7 save data -- 9 save data -- 10 save data -- 8 save data -- 11 save data -- 12 save data -- 13 save data -- 14 save data -- 15 save data -- 16 save data -- 17 save data -- 18 save data -- 19
在代码中，虽然有
20个线程在执行，但是只允许5个并发执行。Semaphore的构造方法Semaphore(int permits)接受一个整型的数字，表示可用的许可证数量。Semaphore(5)表示允许5个线程获取许可证，也就是最大并发数是5。Semaphore的用法也很简单，首先线程使用Semaphore的acquire()方法获取一个许可证，使用完之后调用release()方法归还许可证。其他方法
int availablePermits()：返回此信号量中当前可用的许可证数。int getQueueLength()：返回正在等待获取许可证的线程数。boolean hasQueuedThreads()：是否有线程正在等待获取许可证。void reducePermits(int reduction)：减少reduction个许可证，是个protected方法。Collection<Thread> getQueuedThreads()：返回所有等待获取许可证的线程集合，是个protected方法。
线程间交换数据的Exchanger
Exchanger（交换者）是一个用于线程间协作的工具类。
Exchanger用于进行线程间的数据交换。它提供一个同步点，在这个同步点，两个线程可以交换彼此的数据。这两个线程通过exchange方法交换数据，如果第一个线程先执行exchange()方法，它会一直等待第二个线程也执行exchange()方法，当两个线程都到达同步点时，这两个线程就可以交换数据，将本线程生产出来的数据传递给对方。
下面来看一下Exchanger的应用场景。
Exchanger可以用于 遗传算法。
遗传算法 里需要选出两个人作为交配对象，这时候会交换两人的数据，并使用交叉规则得出2个交配结果。
Exchanger 也可以用于校对工作。
比如我们需要将纸制银行流水通过人工的方式录入成电子银行流水，为了避免错误，采用AB岗两人进行录入，录入到Excel之后，系统需要加载这两个Excel，并对两个Excel数据进行校对，看看是否录入一致。
public static class ExchangerTest { private static final Exchanger<String> exgr = new Exchanger<String>(); private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2); public static void main(String[] args) { threadPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try { // A录入银行流水数据 String A = "银行流水A"; exgr.exchange(A); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); threadPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try { // B录入银行流水数据 String B = "银行流水B"; String A = exgr.exchange("B"); System.out.println("A和B数据是否一致：" + A.equals(B) + ", A录入的是：" + A + ", B录入是：" + B); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); threadPool.shutdown(); } }
输出结果：
A和B数据是否一致：false, A录入的是：银行流水A, B录入是：银行流水B
如果两个线程有一个没有执行
exchange()方法，则会一直等待，如果担心有特殊情况发生，避免一直等待，可以使用exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit)设置最大等待时长。小结
本文配合一些应用场景介绍JDK中提供的几个并发工具类，大家记住这个工具类的用途，一旦有对应的业务场景，不妨试试这些工具类。
- 等待多线程完成的CountDownLatch
- 同步屏障CyclicBarrier
- 控制并发线程数的Semaphore
- 线程间交换数据的Exchanger