Java并发编程实践:CountDownLatch模拟并发请求及注意事项
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原子锁使用CountDownLatch
- 原子锁:Atomic*类的封装类型,如:AtomicInteger、AtomicLong。
- CountDownLatch: 是一个同步工具类,它允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程执行完后再执行,CountDownLatch比较通俗的叫法是闭锁(栅栏),当值为0时就绪否则等待阻塞,最形象的就像赛马,发令枪不响所有马和运动员只能等。
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* @ClassName: ConcurrencyTest
* @Description: TODO(功能说明:模拟并发请求)
* @author: pengjunlin
* @motto: 学习需要毅力,那就秀毅力
* @date 2020/3/1 22:45
*/
public class ConcurrencyTest {
// 请求总数
public static int clientTotal = 5000;
// 原子锁
public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
executorService.execute(() -> {
countDownLatch.countDown();
try {
countDownLatch.await();
add();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
try{
//直到方法执行完成
Thread.sleep(10000);
executorService.shutdown();
System.out.println(count);
}catch(InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
private static void add() {
count.incrementAndGet();
}
}
使用CountDownLatch的注意事项
使用CountDownLatch需要注意避免阻塞,即调用await()一定要确保可以countDown()使最终结果得以执行下去而不是永远阻塞。在实际应用中尤其要注意计数递减一定要保证最终回归到0的状态,确保解除阻塞等待。如示例:
/**
* 消费数据
* @param count
*/
public void consumeOnlineData(int count){
// 控制每次处理的量
if (count > queueConsumeNumber) {
count = queueConsumeNumber;
}
// 计数器控制任务是否获取的条件
countDownLatch = new CountDownLatch(count);
for (int i = 0; i < count; i++) {
UserPosition xhyPosition = MobileDataQueue.getOnlineQueue().poll();
if (ObjectUtils.isNotEmpty(xhyPosition)) {
if (ObjectUtils.isNotEmpty(MobileDataQueue.executorService)) {
MobileDataQueue.executorService.execute(() -> {
try{
MobileDataQueue.positionRedisPipelineService.online(xhyPosition);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
} else {
MobileDataQueue.threadPoolExecutor.execute(() -> {
try{
MobileDataQueue.positionRedisPipelineService.online(xhyPosition);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
}else{
countDownLatch.countDown();
}
}
try {
// 线程阻塞直到任务执行完成
log.info("===========[MSG]ONLINE队列中批量消费=====await ....");
countDownLatch.await();
log.info("===========[MSG]ONLINE队列中批量消费=====finish");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
可以人为干预await()阻塞的时长,也可以起到解除阻塞的作用:
try {
// 线程阻塞直到任务执行完成
log.info("===========[MSG]ONLINE队列中批量消费=====await ....");
countDownLatch.await(10, TimeUnit.SECONDS);
log.info("===========[MSG]ONLINE队列中批量消费=====finish");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
注意:try catch finally 语句很重要,finally永远是异常处理完成之后释放资源的最佳方式。
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
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