并发工具

CountDownLatch：等待多线程完成

　　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（或者汇总结果）。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，

 

join()方法实现代码如下：

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class JoinCountDownLatchTest {
    private static Random sr=new Random(47); 
    private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);
    private static int threadCount=10;
    private static class Parser implements Runnable{ 
        String name;
        public Parser(String name){
            this.name=name;
        }
        @Override
        public void run() {
            int sum=0;
            int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;
            Random r=new Random(47); 
            for(int i=0;i<100;i++){  
                sum+=r.nextInt(seed);
            }  
            result.addAndGet(sum);
            System.out.println(name+"线程的解析结果："+sum);
        } 
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread[] threads=new Thread[threadCount];
        for(int i=0;i<threadCount;i++){
            threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));
        } 
        for(int i=0;i<threadCount;i++){
            threads[i].start();
        } 
        /**
         * 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
         *     通过Thread类源码可以得知，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
         */
        for(int i=0;i<threadCount;i++){
            threads[i].join();
        } 
        System.out.println("所有线程解析结束！");
        System.out.println("所有线程的解析结果："+result);
    } 
}

CountDownLatch类代码实现如下：

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CountDownLatchTest {
    private static Random sr = new Random(47);
    private static AtomicInteger result = new AtomicInteger(0);
    private static int threadCount = 10;// 线程数量
    private static CountDownLatch countDown = new CountDownLatch(threadCount);// CountDownLatch

    private static class Parser implements Runnable {
        String name;

        public Parser(String name) {
            this.name = name;
        }

        @Override
        public void run() {
            int sum = 0;
            int seed = Math.abs(sr.nextInt());
            Random r = new Random(47);
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                sum += r.nextInt(seed);
            }
            result.addAndGet(sum);
            System.out.println(name + "线程的解析结果：" + sum);
            countDown.countDown();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread[] threads = new Thread[threadCount];
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            threads[i] = new Thread(new Parser("Parser-" + i));
        }
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            threads[i].start();
        }
        /*
         * for(int i=0;i<threadCount;i++){ threads[i].join(); }
         */
        countDown.await();// 将join改为使用CountDownLatch
        System.out.println("所有线程解析结束！");
        System.out.println("所有线程的解析结果：" + result);
    }
}

 

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就会减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。

注意：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。

 

CyclicBarrier：同步屏障

　　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。

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CyclicBarrierTest {

    private static Random sr = new Random(47);
    private static AtomicInteger result = new AtomicInteger(0);
    private static int threadCount = 10;
    // 屏障后面执行汇总
    private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(threadCount, new Accumulate());

    private static class Parser implements Runnable {
        String name;

        public Parser(String name) {
            this.name = name;
        }

        @Override
        public void run() {
            int sum = 0;
            int seed = Math.abs(sr.nextInt());
            Random r = new Random(47);
            for (int i = 0; i < (seed % 100 * 100000); i++) {
                sum += r.nextInt(seed);
            }
            result.addAndGet(sum);
            System.out.println(System.currentTimeMillis() + "-" + name + "线程的解析结果：" + sum);
            try {
                barrier.await();
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "-" + name + "线程越过屏障！");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    static class Accumulate implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("所有线程解析结束！");
            System.out.println("所有线程的解析结果：" + result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread[] threads = new Thread[threadCount];
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            threads[i] = new Thread(new Parser("Parser-" + i));
        }
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            threads[i].start();
        }
    }
}

各个线程解析完成的时间不一致，但是越过屏障的时间却是一致的。

 

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Cyclic-Barrier阻塞的线程数量。isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断。

Semaphore：控制并发线程数

　　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。
　　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。这个时候，就可以使用Semaphore来做流量控制，代码如下：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
 
public class SemaphoreTest { 
    private static final int THREAD_COUNT = 30;
    private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);
    private static Semaphore s = new Semaphore(10);
    
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threadPool.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try { 
                        s.acquire();
                        System.out.println("save data");
                        s.release();
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                }
            });
        }
        threadPool.shutdown();
    }
}

在代码中，虽然有30个线程在执行，但是只允许10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（10）表示允许10个线程获取许可证，也就是最大并发数是10。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。还可以
用tryAcquire()方法尝试获取许可证。

 

其他方法：

　　Semaphore还提供一些其他方法，具体如下：
　　　　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 getQueuedThreads()：返回所有等待获取许可证的线程集合，是个protected方法。

Exchanger：线程间交换数据

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。
　　1、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。

　　2、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.

import java.util.concurrent.Exchanger;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public 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 {
                    String A = "银行流水100";// A录入银行流水数据
                    String B = exgr.exchange(A);
                    System.out.println("A的视角：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) {
                }
            }
        });
        threadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    String B = "银行流水200";// B录入银行流水数据
                    String A = exgr.exchange(B);
                    System.out.println("B的视角：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) {
                }
            }
        });
        threadPool.shutdown();
    }
}

输出：

　　B的视角：A和B数据是否一致：false，A录入的是：银行流水100，B录入是：银行流水200
　　A的视角：A和B数据是否一致：false，A录入的是：银行流水100，B录入是：银行流水200

　　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，longtimeout，TimeUnit unit）设置最大等待时长。