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本文出自【赵彦军的博客】
先来看看 CountDownLatch 的源码注释;
/**
* A synchronization aid that allows one or more threads to wait until
* a set of operations being performed in other threads completes.
*
* @since 1.5
* @author Doug Lea
*/
public class CountDownLatch {
}
描述如下:它是一个同步工具类,允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程运行完成后再执行。
通过描述,可以清晰的看出,CountDownLatch的两种使用场景:
为了模拟高并发,让一组线程在指定时刻(秒杀时间)执行抢购,这些线程在准备就绪后,进行等待(CountDownLatch.await()),直到秒杀时刻的到来,然后一拥而上;
这也是本地测试接口并发的一个简易实现。
在这个场景中,CountDownLatch充当的是一个发令枪的角色;
就像田径赛跑时,运动员会在起跑线做准备动作,等到发令枪一声响,运动员就会奋力奔跑。和上面的秒杀场景类似,代码实现如下:
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new Thread(() -> {
try {
//准备完毕……运动员都阻塞在这,等待号令
countDownLatch.await();
String parter = "【" + Thread.currentThread().getName() + "】";
System.out.println(parter + "开始执行……");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
Thread.sleep(2000);// 裁判准备发令
countDownLatch.countDown();// 发令枪:执行发令
运行结果:
【Thread-0】开始执行……
【Thread-1】开始执行……
【Thread-4】开始执行……
【Thread-3】开始执行……
【Thread-2】开始执行……
我们通过 CountDownLatch.await()
,让多个参与者线程启动后阻塞等待,然后在主线程 调用CountDownLatch.countdown(1)
将计数减为 0
,让所有线程一起往下执行;
以此实现了多个线程在同一时刻并发执行,来模拟并发请求的目的。
很多时候,我们的并发任务,存在前后依赖关系;比如数据详情页需要同时调用多个接口获取数据,并发请求获取到数据后、需要进行结果合并;或者多个数据操作完成后,需要数据check;
这其实都是:在多个线程(任务)完成后,进行汇总合并的场景。
代码实现如下:
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int index = i;
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1000 + ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000));
System.out.println("finish" + index + Thread.currentThread().getName());
countDownLatch.countDown();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
countDownLatch.await();// 主线程在阻塞,当计数器==0,就唤醒主线程往下执行。
System.out.println("主线程:在所有任务运行完成后,进行结果汇总");
运行结果:
finish4Thread-4
finish1Thread-1
finish2Thread-2
finish3Thread-3
finish0Thread-0
主线程:在所有任务运行完成后,进行结果汇总
在每个线程(任务) 完成的最后一行加上 CountDownLatch.countDown()
,让计数器-1;
当所有线程完成 -1
,计数器减到0
后,主线程往下执行汇总任务。
从上面两个例子的代码,可以看出 CountDownLatch
的API
并不多;
CountDownLatch
的构造函数中的count
就是闭锁需要等待的线程数量。这个值只能被设置一次,而且不能重新设置;await()
:调用该方法的线程会被阻塞,直到构造方法传入的 N
减到 0
的时候,才能继续往下执行;countDown()
:使 CountDownLatch
计数值 减 1
;CountDownLatch
是通过一个计数器来实现的,计数器的初始值为线程的数量;
调用await()
方法的线程会被阻塞,直到计数器 减到0
的时候,才能继续往下执行;
调用了await()
进行阻塞等待的线程,它们阻塞在Latch
门闩/栅栏上;只有当条件满足的时候(countDown() N次,将计数减为0),它们才能同时通过这个栅栏;以此能够实现,让所有的线程站在一个起跑线上。
在CountDownLatch
的构造函数中,指定的线程数量,只能指定一次;由于CountDownLatch
采用的是减计数,因此当计数减为0
时,计数器不能被重置。
这是和CyclicBarrier的一个重要区别。
CountDownLatch
的源码在JUC
并发工具中,也相对算是简单的;
底层基于 AbstractQueuedSynchronizer
实现,CountDownLatch
构造函数中指定的count
直接赋给AQS
的state
;每次countDown()
则都是release(1)
减1,最后减到0时unpark阻塞线程;这一步是由最后一个执行countdown方法的线程执行的。
而调用await()方法时,当前线程就会判断state属性是否为0,如果为0,则继续往下执行,如果不为0,则使当前线程进入等待状态,直到某个线程将state属性置为0,其就会唤醒在await()方法中等待的线程。
CountDownLatch
的作用就是允许一个或多个线程等待其他线程完成操作,看起来有点类似join()
方法,但其提供了比 join()
更加灵活的API
。
CountDownLatch
可以手动控制在n个线程里调用n次countDown()方法使计数器进行减一操作,也可以在一个线程里调用n次执行减一操作。
而 join()
的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。所以两者之间相对来说还是CountDownLatch
使用起来较为灵活。
CountDownLatch和CyclicBarrier都能够实现线程之间的等待,只不过它们侧重点不同:
CountDownLatch一般用于一个或多个线程,等待其他线程执行完任务后,再才执行
CyclicBarrier一般用于一组线程互相等待至某个状态,然后这一组线程再同时执行
另外,CountDownLatch是减计数,计数减为0后不能重用;而CyclicBarrier是加计数,可置0后复用。
通过 await 可以设置要等待的最长时间
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
返回值:
抛出异常:
在大型的Android 项目中,我们一般会在 Application 的 onCreate 方法中初始化第三方sdk,随着项目越来越大,需要初始化的 sdk 就越来越多,举个例子,我们写一个方法,模拟初始化sdk 需要耗时 200毫秒,如下:
private fun initSDK() {
//模拟初始化sdk耗时200毫秒
Thread.sleep(200)
}
假如我们有 20 个类似的 SDK 需要初始化,那么总耗时就是翻 20 倍。举例如下:
class App : Application() {
override fun onCreate() {
super.onCreate()
val start = System.currentTimeMillis()
repeat(20) {
initSDK()
}
val end = System.currentTimeMillis()
Log.d("start-", "启动耗时 time:${end - start}")
}
private fun initSDK() {
//模拟初始化sdk耗时200毫秒
Thread.sleep(200)
}
}
日式输出:
D/start-: 启动耗时 time:4004
可以看到启动耗时 4 秒钟,app 从启动到进入首页是非常慢的。
下面我们用学到的 CountDownLatch
优化一下,优化如下:
class App : Application() {
override fun onCreate() {
super.onCreate()
val start = System.currentTimeMillis()
//模拟20个异步任务
val countDownLatch = CountDownLatch(20)
//创建线程池
val executor = Executors.newCachedThreadPool()
repeat(20) {
//在子线程中执行初始化工作
executor.execute {
initSDK()
countDownLatch.countDown()
}
}
//等待子线程执行完毕
countDownLatch.await()
val end = System.currentTimeMillis()
Log.d("start-", "启动耗时 time:${end - start}")
}
private fun initSDK() {
//模拟初始化sdk耗时200毫秒
Thread.sleep(200)
}
}
输出日志:
D/start-: 启动耗时 time:205
由此可见,我们的耗时从 4000 毫秒降为 205 毫秒,效果非常明显。
利用这个知识,我写了一个 Android 启动库:
https://github.com/zyj1609wz/Startup