CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。
public class CountDownLatchTest {
static CountDownLatch c = new CountDownLatch(2);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(1);
c.countDown();
System.out.println(2);
c.countDown();
}
}).start();
c.await();
System.out.println("3");
}
}
运行结果:
1
2
3
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。示例代码:
public class CyclicBarrierTest {
static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2);
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);
}
}
运行结果:因为主线程和子线程的调度是由CPU决定的,两个线程都有可能先执行,所以会产生两种输出
2
1
1
2
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 barrier-Action),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,如代码:
public 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
2
CyclicBarrier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 class BankWaterService implements Runnable {
/**
* 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, this);
/**
* 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 sheetBankWaterCount = new ConcurrentHashMap();
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();
}
}
});
}
}
@Override
public void run() {
int result = 0;
// 汇总每个sheet计算出的结果
for (Map.Entry sheet : sheetBankWaterCount.entrySet()) {
result += sheet.getValue();
}
// 将结果输出
sheetBankWaterCount.put("result", result);
System.out.println(result);
}
public static void main(String[] args) {
BankWaterService bankWaterCount = new BankWaterService();
bankWaterCount.count();
}
}
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1,再由BankWaterService线程汇总4个sheet计算出的结果,输出结果如下:
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:
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。
public class CyclicBarrierTest3 {
static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2);
public static void main(String[] args) throws Exception,
BrokenBarrierException {
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
}
}
});
thread.start();
thread.interrupt();
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
System.out.println(c.isBroken());
}
}
}
运行结果:
true
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。
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:
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);
// static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(30);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
threadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// System.out.println("await -----");
// c.await();
s.acquire();
System.out.println("信号量中当前可用的许可证数"+ s.availablePermits()
+ " 等待获取许可证的线程数" + s.getQueueLength()
+ " 是否有线程正在等待获取许可证" + s.hasQueuedThreads());
System.out.println(s.availablePermits());
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
System.out.println("save data" );
s.release();
} catch (Exception e) {
}
}
});
}
threadPool.shutdown();
}
}
运行结果:
信号量中当前可用的许可证数5 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
4
信号量中当前可用的许可证数5 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
3
信号量中当前可用的许可证数2 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
1
信号量中当前可用的许可证数4 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
1
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
信号量中当前可用的许可证数5 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
信号量中当前可用的许可证数5 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
信号量中当前可用的许可证数5 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
信号量中当前可用的许可证数1 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
信号量中当前可用的许可证数3 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数11 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数12 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数13 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数14 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数15 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数15 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数18 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数17 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数1 等待获取许可证的线程数19 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数10 是否有线程正在等待获取许可证true
0
save data
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数9 是否有线程正在等待获取许可证true
0
save data
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数8 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数1 等待获取许可证的线程数7 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数6 是否有线程正在等待获取许可证true
0
save data
save data
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数4 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数3 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数5 是否有线程正在等待获取许可证true
0
save data
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数2 是否有线程正在等待获取许可证true
0
save data
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数1 是否有线程正在等待获取许可证true
0
信号量中当前可用的许可证数0 等待获取许可证的线程数0 是否有线程正在等待获取许可证false
0
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
save data
Semaphore还提供一些其他方法,具体如下。
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,代码如下:
public class ExchangerTest {
private static final Exchanger exgr = new Exchanger();
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A";// A录入银行流水数据
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
exgr.exchange(A);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
});
threadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
String B = "银行流水B"; // B录入银行流水数据
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(4000);
String A = exgr.exchange("c");
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) {
}
}
});
threadPool.shutdown();
}
}
运行结果:
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,longtimeout,TimeUnit unit)设置最大等待时长。