java并发编程的艺术笔记第八章——java中的并发工具类

在JDK的并发包里面提供了几个非常有用的并发工具，CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore工具类提供了一种并发控制流程的手段，Exchanger工具类则提供了在线程间交换数据的一种手段。

1、等待多线程完成的CountDownLatch

CountDownLatch是一个同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它运行一个或者多个线程一直处于等待状态。
CountDownLatch中有两个关键的方法

public void countDown() {}

public boolean await(long timeout, TimeUnit unit){}

CountDownLatch是一个计数器，在它的构造方法中需要指定一个值，用来设定计数的次数。
每调用一次countDown()方法，数值便会减一，CountDownLatch会一直阻塞着调用await()方法的线程
直到计数器的值变为0。
设想有这样一个功能需要Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F
四个盘的大小，所有线程都统计完毕交给主线程去做汇总，利用CountDownLatch来完成就非常轻松。

在实际的项目开发中，有类似的应用场景用CountDownLatch来实现也非常简单实用。

package com.dreyer.javadoc.thread;

import java.util.Date;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @description CountDownLatch
 * @author: 会跳舞的机器人
 * @date: 16/5/14 下午11:41
 */
public class CountDownLatchDemo {
    /**
     *
     */
    private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(4);

    /**
     * 线程池
     */
    private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);

    /**
     * 开启的线程数
     */
    private static int THREAD_COUNT = 4;


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            executor.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    try {
                        // 模拟业务逻辑的耗时
                        int timer = new Random().nextInt(5);
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(timer);

                        System.out.printf("%s时完成磁盘的统计任务,耗费%d秒.\n", new Date().toString(), timer);
                        // 业务处理完成之后,计数器减一
                        countDownLatch.countDown();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        // 主线程一直被阻塞,直到countDownLatch的值为0
        countDownLatch.await();
        System.out.printf("%s时全部任务都完成,执行合并计算.\n", new Date().toString());
        executor.shutdown();
    }
}

程序输出：

Fri Aug 18 15:20:14 CST 2017时完成磁盘的统计任务,耗费0秒.
Fri Aug 18 15:20:15 CST 2017时完成磁盘的统计任务,耗费1秒.
Fri Aug 18 15:20:16 CST 2017时完成磁盘的统计任务,耗费2秒.
Fri Aug 18 15:20:17 CST 2017时完成磁盘的统计任务,耗费3秒.
Fri Aug 18 15:20:17 CST 2017时全部任务都完成,执行合并计算.

从输出中我们可以看出“执行合并计算”这句是在所有线程完成统计任务之后才输出的。

2、同步屏障CyclicBarrier

CyclicBarrier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初始化的时候，设置一个屏障数。线程调用await()方法的时候，这个线程就会被阻塞，当调用await()的线程数量到达屏障数的时候，主线程就会取消所有被阻塞线程的状态。
其构造方法如下：

public CyclicBarrier(int parties){}

参数parties则为初始化时的屏障数
CyclicBarrier还提供一个更高级的构造函数

public 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
例如，用一个Excel保存了用户所有的银行流水，每个sheet保存一个账户近一年的每笔交易流水，现在需要统计用户的日均交易流水，先用多线程处理每个sheet里的交易流水，都处理完后，得到每个sheet的日均交易流水，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：

package com.dreyer.javadoc.thread;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @description 银行交易流水服务类
 * @author: 会跳舞的机器人
 * @date: 16/5/15 上午11:29
 */
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 cyclicBarrier = new CyclicBarrier(4, this);

    /**
     * 启动4个线程
     */
    private Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(4);

    /**
     * 保存每个sheet计算出来的银行交易流水结果
     */
    private ConcurrentHashMap sheetBankWaterCount = new ConcurrentHashMap();

    /**
     * 交易流水统计
     */
    private void count() {
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            executor.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    // 模拟计算当前sheet的银行交易流水数据的业务处理
                    sheetBankWaterCount.put(Thread.currentThread().getName(), 1);

                    // 银行交易流水计算完成后,插入一个屏障
                    try {
                        cyclicBarrier.await();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } catch (BrokenBarrierException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
    }

    /**
     * 汇总计算结果
     */
    public void run() {
        int result = 0;
        for (Map.Entry sheet : sheetBankWaterCount.entrySet()) {
            result += sheet.getValue();
        }
        // 设置计算结果,并输出
        sheetBankWaterCount.put("result", result);
        System.out.println(result);

    }
    public static void main(String[] args) {
        BankWaterService service = new BankWaterService();
        service.count();
    }
}

3、控制并发线程数Semaphore

Semaphore被用于控制特定资源在同一个时间被访问的线程数量，它通过协调各个线程，以保证资源可以被合理的使用。
做个比喻，把Semaphore比作是控制流量的红绿灯，比如xx马路要限制流量，只允许同时有一百辆车在马路上行驶，其他的都必须在路口等待，所以前一百辆会看到绿灯，可以开进马路，后面的车会看到红灯，不能开进马路，但是如果前面一百辆车中有5辆已经离开了马路，那后面就允许有5辆车驶入马路，这里例子里说的车就是线程，驶入马路就代表线程正在执行，离开马路就表示线程执行完成，看到红灯就代表线程被阻塞，不能执行。

应用场景：Semaph可以用来做流量限制，特别是公共资源有限的应用场景，比如说数据库连接。
假如有一个需求，要读取几万个文件的数据，因为都是IO密集型人物，我们可以启动几十个线程并发的读取，但是如果读取到内存后，还需要储存到数据库，而数据库的连接数只有10个，这时候我们就必须控制只有10个线程同时获取到数据库连接，否则会抛出异常提示无法连接数据库。针对这种情况，我们就可以使用Semaphore来做流量控制。代码如下：

package com.dreyer.javadoc.thread;

import java.util.concurrent.*;

/**
 * @description
 * @author: 会跳舞的机器人
 * @date: 16/5/15 上午11:59
 */
public class SemaphoreDemo {
    /**
     * 线程数量
     */
    private static final int THREAD_COUNT = 30;

    /**
     * 线程池
     */
    private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);

    private static Semaphore semaphore = new Semaphore(10);


    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            executor.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    try {
                        // 获取一个"许可证"
                        semaphore.acquire();

                        // 模拟数据保存
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                        System.out.println("save date...");

                        // 执行完后,归还"许可证"
                        semaphore.release();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

在代码中，虽然有30个线程在执行，但是只运行10个并发的执行。所以我们可以看到在执行的过程中
save data...是每10个输出的。

Semaphore的构造方法Semaphore(int permits)接受一个整形的数字，表示可用的许可证数量。
Semaphore(10)表示运行10个线程获取许可证，也就是最大的并发数是10。
Semaphore的用法也很简单，首先使用Semaphore.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。

4、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，代码示例如下：

package main.java.com.robot.demo;

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

/**
 * @author: 会跳舞的机器人
 * @date: 2017/8/18 15:32
 * @description: 线程间交换数据的Exchanger示例
 */
public class ExchangerDemo {
    private static final Exchanger exchanger = new Exchanger<>();
    /**
     * 线程数
     */
    private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);

    public static void main(String[] args) {
        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    String a = "银行流水A"; // A录入的银行流水数据
                    exchanger.exchange(a);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });

        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    String b = "银行流水B"; // B录入的银行流水数据
                    String a = exchanger.exchange(b);
                    System.out.println("A和B的数据是否一致：" + a.equals(b) + "；A录入的是" + a + "；B录入的是：" + b);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
        executorService.shutdown();
    }
}

代码输出：

A和B的数据是否一致：false；A录入的是银行流水A；B录入的是：银行流水B

如果把变量a、b的值改为一样的，则会输出

A和B的数据是否一致：true；A录入的是银行流水A；B录入的是：银行流水A