分享一个生产者-消费者的真实场景
0.背景
现在有一个大数据平台，我们需要通过spark对hive里的数据读取清洗转换(etl)再加其它的业务操作的过程，然后需要把这批数据落地到tbase数据库(腾讯的一款分布式数据库)。
数据导入的特点是不定时，但量大。每次导入的数据量在几亿到几十亿上百亿之间。
如果使用dataset.write的方式写入，spark内部也是使用的sql connection以jdbc的方式进行写入。在这样的数据量之下，会非常慢，慢到完全无法接受。
经研究，tbase底层为pgsql，支持以文件的方式copy写入。
语法为：
COPY table FROM '/mnt/g/file.csv' WITH CSV HEADER;
这样效率高了很多。
经过测试，十亿级别的数据在半小时单位就能够写入。当然，建立了索引，以及随着表数据量的增大，写入效率会降低，但完全能够接受。
那么，现在就是使用spark读取hive,经过处理，再dataset.repartion(num)重分区，将数据写入HDFS形成num个文件。再将这些小文件多线程批量copy到tbds。
hdfs小文件数量nums从几千到几万，而批量写入的连接数connections不可能无限大，
把文件抽象成生产者，数据库连接抽象成消费者。生产者源源不断生产，消费者能力有限跟不上生产者的速率，就需要阻塞在消费端。
1.实现方式
生产者-消费者模式的实现，不论是自己使用锁，还是使用阻塞队列，其核心都是阻塞。
1.1 方式1 线程池自带阻塞队列
我们批量写入是通过多线程来的，实现一个线程池的其中之一方法是通过Executors，并指定一个带线程数的参数。
这样的方式在线上7*24小时运行的业务系统中是绝对不推荐使用的，但在一些大数据平台的定时任务也不是完全禁止，看自身情况。
使用Executors构建线程池最大问题在于它底层也是通过ThreadPoolExecutor来构建线程池，核心线程和最大线程相同，且阻塞队列默认为LinkedBlockingQueue，这个阻塞队列
没有设置长度，那么它的最大长度为Integer.MAX_VALUE。
这样就可能造成内存的无限增长，内存耗尽导致OOM。
但具体到我们现在的这个场景下，文件数为几千到几万，那么线程池阻塞队列的长度在这个范围以内，如果平台资源能够接受，也不是不可以。
同时，刚好可以利用线程池的阻塞队列来构建消费者-生产者。
public static void main(String[] args) throws Exception {
List<File> fileList = cn.hutool.core.io.FileUtil.loopFiles(new File("测试路径"));
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
LongAdder longAdder = new LongAdder();
for(File file : fileList){
try {
executorService.execute(new TestRun(fileList, longAdder));
} catch (Exception exception) {
exception.printStackTrace();
}
}
executorService.shutdown();
}
public static class TestRun implements Runnable{
private List<File> fileList;
LongAdder longAdder;
public TestRun(List<File> fileList, LongAdder longAdder) {
this.fileList = fileList;
this.longAdder = longAdder;
}
@SneakyThrows
@Override
public void run() {
try {
// 可通过连接池
longAdder.increment();
ConnectionUtils.getConnection();
System.out.println(Thread.currentThread() + "第"+ longAdder.longValue() + "/"+ fileList.size() +"个文件获取连接正在入库");
Random random = new Random();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
System.out.println(Thread.currentThread() + "第"+ longAdder.longValue() + "/"+ fileList.size() +"个文件完成入库归还连接");
} finally {
}
}
}
运行输出：
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第10/33个文件完成入库归还连接
数据库驱动加载成功
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第11/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第11/33个文件完成入库归还连接
数据库驱动加载成功
.
.
.
数据库驱动加载成功
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
这里的longAdder只是为了方便观看，并没有严格按线程递增。
我们模拟33个文件，线程池的核心大小为10，可以看到最大只有10个文件在同时执行，只有当其中文件入库完毕，新的文件才能执行。达到了我们想要的效果。
1.2 方式2 使用阻塞队列+CountDownLatch
CountDownLatch是什么？
它是一种同步辅助工具，允许一个或多个线程等待，直到在其他线程中执行的一组操作完成。
CountDownLatch使用给定的计数进行初始化。await()会阻塞，直到当前计数由于countDown()的调用而达到零，之后所有等待线程都会被释放，任何后续的await()调用都会立即返回。这是一种一次性现象——计数无法重置。
CountDownLatch是一种通用的同步工具，可用于多种目的。用计数1初始化的CountDownLatch用作简单的开/关锁存器或门：所有调用的线程都在门处等待，直到调用countDown的线程打开它。初始化为N的CountDownLatch可以用来让一个线程等待，直到N个线程完成了一些操作，或者一些操作已经完成了N次。
自定义一个阻塞队列，并将这个阻塞队列构建成数据库连接池，使用10个固定的大小，只有文件take到连接才会入库操作，拿不到的时候就阻塞直到其它文件入库完成归还数据库连接。
@Slf4j
public class ConnectionQueue {
LinkedBlockingQueue<Connection> connections = null;
private int size = 10;
public ConnectionQueue(int size) throws Exception{
new ConnectionQueue(null, size);
}
public ConnectionQueue(LinkedBlockingQueue<Connection> connections, int size) throws IllegalArgumentException{
if (size <= 0 || size > 100) {
throw new IllegalArgumentException("size 长度必须适宜，在1-100之间");
}
this.connections = connections;
this.size = size;
}
/**
* 初始化数据库连接
*/
public void init(){
if (connections == null) {
connections = new LinkedBlockingQueue<>(size);
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
connections.add(ConnectionUtils.getConnection());
}
}
/**
* 获取一个数据库连接，如果没有空闲连接将阻塞直到拿到连接
* @return
* @throws InterruptedException
*/
public Connection get() throws InterruptedException {
return connections.take();
}
public Connection poll() throws InterruptedException {
return connections.poll();
}
/**
* 归还空闲连接
* @param connection
*/
public void put(Connection connection){
connections.add(connection);
}
public int size(){
return connections.size();
}
/**
* 销毁
*/
public void destroy() {
Iterator<Connection> it = connections.iterator();
while (it.hasNext()) {
Connection conn = it.next();
if (conn != null) {
try {
conn.close();
log.info("关闭连接 " + conn);
} catch (SQLException e) {
log.error("关闭连接失败", e);
}
} else {
log.info("conn = {}为空", conn);
}
}
if (connections != null) {
connections.clear();
}
}
}
同时使用CountDownLatch进行计数，await()直到所有线程都执行完毕，再进行资源销毁和其它业务操作。
public static void main(String[] args) throws Exception {
List<File> fileList = cn.hutool.core.io.FileUtil.loopFiles(new File("测试路径"));
ConnectionQueue connectionQueue = new ConnectionQueue(10);
connectionQueue.init();
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(10,
10,
1,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<>(10),
(r, executor) -> {
if (r instanceof Test.TestRun) {
((TestRun) r).getCountDownLatch().countDown();
}
System.out.println(Thread.currentThread() +" reject countdown");
}
);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(fileList.size());
for(File file : fileList){
try {
Connection conn = connectionQueue.get();
executorService.execute(new TestRun(countDownLatch, connectionQueue, fileList, conn));
} catch (Exception exception) {
exception.printStackTrace();
}
}
countDownLatch.await();
executorService.shutdown();
connectionQueue.destroy();
}
public static class TestRun implements Runnable{
private CountDownLatch countDownLatch;
private ConnectionQueue connectionQueue;
private Connection connection;
private List<File> fileList;
public TestRun(CountDownLatch countDownLatch, ConnectionQueue connectionQueue, List<File> fileList, Connection connection) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.connectionQueue = connectionQueue;
this.fileList = fileList;
this.connection = connection;
}
public CountDownLatch getCountDownLatch() {
return countDownLatch;
}
public void setCountDownLatch(CountDownLatch countDownLatch) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
}
@SneakyThrows
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(Thread.currentThread() + "第"+ countDownLatch.getCount() + "/"+ fileList.size() +"个文件获取连接正在入库");
Random random = new Random();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
System.out.println(Thread.currentThread() + "第"+ countDownLatch.getCount() + "/"+ fileList.size() +"个文件完成入库归还连接");
} finally {
connectionQueue.put(connection);
countDownLatch.countDown();
}
}
}
执行结果：
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
数据库驱动加载成功
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第32/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第32/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第31/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第31/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第30/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第30/33个文件完成入库归还连接
...
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第10/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第9/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第8/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第7/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第6/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第5/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第4/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第3/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第2/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第1/33个文件完成入库归还连接
1.2.1 如果线程池触发reject会发生什么？
需要注意的是，这里要考虑到线程池的拒绝策略。
我们知道JDK线程池拒绝策略实现了四种：
AbortPolicy 默认策略，抛出异常
CallerRunsPolicy 从名字上可以看出，调用者执行
DiscardOldestPolicy 丢弃最老的任务，再尝试执行
DiscardPolicy 直接丢弃不做任何操作
ThreadPoolExecutor默认拒绝策略为AbortPolicy，就是抛出一个异常，那么这时候就执行不到后面的countdown。
所以需要重写策略，在线程池队列已满拒绝新进任务的时候执行countdown,避免countDownLatch.await()永远等待。
如果使用默认的拒绝策略，执行如下：
1.3 方式3 使用Semaphore
在 java 中，使用了 synchronized 关键字和 Lock 锁实现了资源的并发访问控制，在同一时刻只允许一个线程进入临界区访问资源 (读锁除外)。但考虑到另外一种场景，共享资源在同一时刻可以提供给多个线程访问，如厕所有多个坑位，可以同时提供给多人使用。这种场景下，就可以使用Semaphore信号量来实现。
信号量通常用于限制可以访问某些(物理或逻辑)资源的线程数量。信号量维护一组许可（permit）,在访问资源前，每个线程必须从信号量获得一个许可，以保证资源的有限访问。当线程处理完后，向信号量返回一个许可，允许另一个线程获取。
当信号量许可>1，意味可以访问资源，如果信号量许可<=0，线程进入休眠。
当信号量许可=1,约等于synchronized或lock的效果。
就好比一个厕所管理员，站在门口，只有厕所有空位，就开门允许与空侧数量等量的人进入厕所。多个人进入厕所后，相当于N个人来分配使用N个空位。为避免多个人来同时竞争同一个侧卫，在内部仍然使用锁来控制资源的同步访问。
在我们的场景下，共享资源就是数据库连接池N个，M个文件需要拿到连接池进行入库操作，但连接池数量N有限，远小于文件数M，所以需要对连接池的访问并发度进行控制。
信号量在这里起到了控流的作用。
Semaphore semaphore = new Semaphore(10);
允许线程池最多10个任务并行执行，只有当其它任务执行完毕归还permit，新的任务拿到permit才能开始执行。
public static void main(String[] args) throws Exception {
List<File> fileList = FileUtil.loopFiles(new File("测试路径"));
Semaphore semaphore = new Semaphore(10);
Random random = new Random();
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(10,
10,
1,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<>(10));
AtomicInteger count = new AtomicInteger(1);
for (File file : fileList) {
semaphore.acquire();
executorService.execute(() -> {
try {
int subCount = count.getAndIncrement();
System.out.println(Thread.currentThread() + "第" + subCount + "/" + fileList.size() + "个文件获取连接正在入库");
// 模拟入库操作
int time = random.nextInt(1000);
Thread.sleep(time);
System.out.println(Thread.currentThread() + "第" + subCount + "/" + fileList.size() + "个文件完成入库归还连接");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
semaphore.release();
}
});
}
System.out.println("shutdown");
executorService.shutdown();
}
因为我们的大数据框架本身有获取连接池的轮子，这里省略了从连接池获取连接的操作。
运行日志：
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第1/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第3/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第2/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第5/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第4/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第8/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第9/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第7/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第6/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第10/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第10/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第11/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第3/33个文件完成入库归还连接
...
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第23/33个文件完成入库归还连接
shutdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第33/33个文件获取连接正在入库
Thread[pool-1-thread-4,5,main]第24/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-5,5,main]第32/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-1,5,main]第30/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-9,5,main]第26/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-3,5,main]第19/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-2,5,main]第33/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-8,5,main]第22/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-6,5,main]第27/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-10,5,main]第31/33个文件完成入库归还连接
Thread[pool-1-thread-7,5,main]第28/33个文件完成入库归还连接
1.3.1 如果引发了默认线程池拒绝策略，Semaphore会有问题吗？
我们知道CountDownLatch由于线程池拒绝策略，没有执行到countdown()会导致程序一直阻塞。那么Semaphore会有相应的问题吗？
如果线程池队列满了，触发了默认拒绝策略，这时候，Semaphore执行了acquire(),但没执行release()。
写一个测试例子：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(20);
Semaphore semaphore = new Semaphore(10);
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5,
5,
1,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<>(1), (r, executor) -> {
Random random = new Random();
try {
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
if (r instanceof TestRun) {
((TestRun) r).getCountDownLatch().countDown();
// ((TestRun) r).getSemaphore().release();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + " reject countdown " + semaphore.availablePermits());
});
for (int i = 0; i < 30; i++) {
semaphore.acquire();
Thread.sleep(100);
executorService.execute(new TestRun(countDownLatch, semaphore));
}
// countDownLatch.await();
System.out.println("完成");
executorService.shutdown();
}
public static class TestRun implements Runnable {
private CountDownLatch countDownLatch;
private Semaphore semaphore;
public TestRun(CountDownLatch countDownLatch, Semaphore semaphore) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.semaphore = semaphore;
}
public CountDownLatch getCountDownLatch() {
return countDownLatch;
}
public void setCountDownLatch(CountDownLatch countDownLatch) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
}
public Semaphore getSemaphore() {
return semaphore;
}
public void setSemaphore(Semaphore semaphore) {
this.semaphore = semaphore;
}
@SneakyThrows
@Override
public void run() {
// semaphore.acquire();
Random random = new Random();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
countDownLatch.countDown();
semaphore.release();
System.out.println(Thread.currentThread() + " start" + " semaphore = " + semaphore.availablePermits());
System.out.println(Thread.currentThread() + " countdown");
}
}
执行日志：
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 8
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-5,5,main] start semaphore = 6
Thread[pool-1-thread-5,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 7
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 7
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-5,5,main] start semaphore = 3
Thread[pool-1-thread-5,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 3
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 4
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-5,5,main] start semaphore = 3
Thread[pool-1-thread-5,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 3
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 2
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 2
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 2
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 3
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-5,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-5,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 6
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 6
完成
Thread[pool-1-thread-5,5,main] start semaphore = 4
Thread[pool-1-thread-5,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-2,5,main] start semaphore = 5
Thread[pool-1-thread-2,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-4,5,main] start semaphore = 6
Thread[pool-1-thread-4,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-3,5,main] start semaphore = 7
Thread[pool-1-thread-3,5,main] countdown
可以看到执行了3次reject,最后semaphore值为7，正常应该为初始值10。
首先程序能够正常执行完毕，然后并发度下降了。
如果极端情况下，触发拒绝策略增多，semaphore的值降为1，这里semaphore就变成了lock或者synchronized,多线程就失去了效果变成了单线程串行执行。
通过JDK线程池拒绝策略之一的CallerRunsPolicy源码可知，这里的r即为调用者线程，在这里就是main线程。我们在main线程执行了acquire()，那么我们只需要重写拒绝策略，在这里执行release()就可保证并发度与初始值保持一致。
但是如果semaphore=0呢？会阻塞执行吗？
1.3.2 如果初始化的时候就为0
Semaphore semaphore = new Semaphore(0);
那么程序会永远阻塞不执行，因为没有可用的permit。
jdk源码这里没有对传入的参数做判断，甚至可以传入负数。
因为与countdownlatch不同，这里可以释放增加任意大于0的permit数量。
1.3.3 如果reject次数大于等于初始化长度
初化长度大于1，比如10，
Semaphore semaphore = new Semaphore(10);
同时，线程池拒绝次数>= 10,理论上，这个时候Semaphore就会出现0或负数。
线程就会阻塞。
但这种情况真的会发生吗？
我模拟了很多次都没出现阻塞的情况。
把线程池大小调整为1，将Semaphore大小设置为>1，这里为4。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(20);
Semaphore semaphore = new Semaphore(4);
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(1,
1,
1,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<>(1), (r, executor) -> {
Random random = new Random();
try {
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
if (r instanceof TestRun) {
((TestRun) r).getCountDownLatch().countDown();
// ((TestRun) r).getSemaphore().acquire();
// ((TestRun) r).getSemaphore().release();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + " reject countdown " + semaphore.availablePermits());
});
for (int i = 0; i < 30; i++) {
semaphore.acquire();
// Thread.sleep(100);
executorService.execute(new TestRun(countDownLatch, semaphore));
}
// countDownLatch.await();
System.out.println("完成");
executorService.shutdown();
}
public static class TestRun implements Runnable {
private CountDownLatch countDownLatch;
private Semaphore semaphore;
public TestRun(CountDownLatch countDownLatch, Semaphore semaphore) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.semaphore = semaphore;
}
public CountDownLatch getCountDownLatch() {
return countDownLatch;
}
public void setCountDownLatch(CountDownLatch countDownLatch) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
}
public Semaphore getSemaphore() {
return semaphore;
}
public void setSemaphore(Semaphore semaphore) {
this.semaphore = semaphore;
}
@SneakyThrows
@Override
public void run() {
// semaphore.acquire();
Random random = new Random();
Thread.sleep(random.nextInt(1000));
countDownLatch.countDown();
semaphore.release();
System.out.println(Thread.currentThread() + " start" + " semaphore = " + semaphore.availablePermits());
System.out.println(Thread.currentThread() + " countdown");
}
}
执行结果：
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 2
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 2
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[main,5,main] reject countdown 0
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 0
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
完成
Thread[pool-1-thread-1,5,main] start semaphore = 1
Thread[pool-1-thread-1,5,main] countdown
最后semaphore = 1.
当我将semaphore初始化值调整为3，5，2，最后semaphore的值总是为1。
线程池触发拒绝次数总是为semaphore初始化值-1。
其实也很好理解，因为当permit>=1的时候，acquire()方法才会返回，不然就一直阻塞。所以初始permit>0的情况下，永远不会出现permit为0。
所以，结论是只要semaphore的初始值大于0，就不用担心程序会一直阻塞不执行。
同时，线程池触发拒绝策略，如果没有重写拒绝策略执行semaphore.release(),就会将并发度降低。
2. 总结
1.直接使用线程池队列要注意阻塞队列大小为Integer.MAX_VALUE可能导致内存消耗问题。
2.这里使用信号量最为简单便捷。
3.不管使用的是coundownlatch还是信号量，都要注意线程池拒绝的情况。
如果countdownlatch因为线程池拒绝策略没有执行countdown会导致await一直等待阻塞;
如果信号量因为线程池拒绝策略没有执行release,导致没有足够的permit，不会导致程序阻塞，但会降低并发 度。
苍茫之天涯，乃吾辈之所爱也；浩瀚之程序，亦吾之所爱也，然则何时而爱耶？必曰：先天下之忧而忧，后天下之爱而爱也！
