哈喽大家好，我是阿Q。
前几天我们把 ReentrantLock的原理 进行了详细的讲解，不熟悉的同学可以翻看前文，今天我们介绍另一种基于 AQS 的同步工具——CountDownLatch。
CountDownLatch 被称为倒计时器，也叫闭锁，是 juc 包下的工具类，同时也是共享锁的一种实现。它的作用是可以让一个或多个线程等待，直到所有线程的任务都执行完之后再继续往下执行。
举个简单的例子：阿Q高中时期都是乘坐大巴往返于县城与农村，那时的司机为了利益的最大化，会在汽车满员的情况下才会发车。
如果我们把乘客去车站乘车比作一个一个的线程，那 CountDownLatch 做的事就是等大家到齐之前的等待工作。
我们从源码的角度来分析下它的工作原理
①谁来决定公交车上的座位数？
公交车上的座位数是由汽车制造商决定的，在 CountDownLatch 中也会存在这样一个值 count，用来表示需要等待的线程个数。
count 值是在 CountDownLatch 的构造函数中进行初始化的
public CountDownLatch(int count) {
if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
this.sync = new Sync(count);
}
Sync(int count) {
//设置 AQS 中的 state 为 count 值
setState(count);
}
计数值 count 是一次性的，当它的值减为0后就不会再变化了，这也是其存在的不足之处。
②谁来确定乘客全部到齐？
在汽车发车前检票员会对车上的乘客数量进行清点，如果满员了就会通知司机开车。
当然也可以采用这种方法：在得知车座位数的前提下，每上来一位乘客，座位数进行减一操作。CountDownLatch 就是采用的上述方法，它的 countDown() 方法会对 state 的值执行减1操作。
让我们从源码的角度来认识一下该方法。
public void countDown() {
//释放共享锁
sync.releaseShared(1);
}
public final boolean releaseShared(int arg) {
if (tryReleaseShared(arg)) {
doReleaseShared();
return true;
}
return false;
}
先尝试释放锁，如果返回 true，则执行释放操作，反之不执行。我们分析下上边的两个方法
protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
for (;;) {
//获取当前等待的线程数量
int c = getState();
//等待线程数为0，表示没有等待线程，故不需要释放锁资源
if (c == 0)
return false;
//执行减1操作
int nextc = c-1;
//自旋+CAS将state的属性值-1
if (compareAndSetState(c, nextc))
return nextc == 0;
}
}
最后一步中，如果减一之后为0，则说明没有其它线程等待，需要执行释放锁操作，返回 true，反之不需要。
在开始分析 doReleaseShared() 之前，我们先来补全一下 AQS 中 waitStatus 的状态说明
- 初始化状态：0，表示当前节点在同步队列中，等待获取锁；
- CANCELLED：1，表示当前节点取消获取锁；
- SIGNAL：-1，表示后续节点等待当前节点唤醒；
- CONDITION：-2，表示当前线程正在条件等待队列中；
- PROPAGATE：-3，共享模式，前置节点唤醒后续节点后，唤醒操作无条件传播下去；
/**
* 释放锁：唤醒后续节点
*/
private void doReleaseShared() {
for (;;) {
Node h = head;
//不是null 且不为尾节点，因为尾节点没有后续节点需要唤醒了
if (h != null && h != tail) {
int ws = h.waitStatus;
//只有状态为 -1 才可以唤醒后续节点
if (ws == Node.SIGNAL) {
//将waitStatus设置为0失败会继续循环
if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
continue;
unparkSuccessor(h);
}
//将waitStatus设置为PROPAGATE失败会继续循环
else if (ws == 0 &&
!compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
continue;
}
if (h == head)
break;
}
}
unparkSuccessor() 方法用于唤醒 AQS 中被挂起的线程，在ReentrantLock的原理中讲过了，此处不再赘述。
小结：当线程使用 countDown() 方法时，其实是使用了 tryReleaseShared() 方法以 CAS 的操作来减少 state ,直至 state 为 0 ，进而释放锁资源，唤醒后续节点。
③谁来发车？
肯定是司机来发车呀，那我们的 CountDownLatch 是如何实现的呢？
CountDownLatch 中的 await() 方法，就是等待线程的总开关，当发现 state 的值为0时会释放所有的等待线程，发车了。
我们从源码角度来看下它是如何工作的
public void await() throws InterruptedException {
sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
throws InterruptedException {
//如果线程中断了，直接抛出中断异常
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
//如果小于0，代表 state 不为0，即还有任务未执行完毕，会执行获取共享锁的操作
if (tryAcquireShared(arg) < 0)
doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}
我们来看看它到底是如何获取共享锁的
private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg)
throws InterruptedException {
//将当前线程封装成node放到队尾
final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
boolean failed = true;
try {
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head) {
int r = tryAcquireShared(arg);
//state为0，表示此时等待线程全部执行完毕，r为1。
if (r >= 0) {
setHeadAndPropagate(node, r);
p.next = null;
failed = false;
return;
}
}
//从当前node节点向前寻找有效节点，并保证有效节点的waitStatus状态为-1
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
//挂起线程
parkAndCheckInterrupt())
//在拿锁的期间，如果被中断了，那么会抛出异常，取消拿锁
throw new InterruptedException();
}
} finally {
if (failed)
//将当前节点设置为失效节点，并挂到最近的有效节点后边，上文中有图解
cancelAcquire(node);
}
}
其中最重要的就是 setHeadAndPropagate() 方法
private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
Node h = head;
//将当前node设置为head，并将node的线程置为空
setHead(node);
if (propagate > 0 || h == null || h.waitStatus < 0 ||
(h = head) == null || h.waitStatus < 0) {
Node s = node.next;
if (s == null || s.isShared())
//释放锁：唤醒后续节点
doReleaseShared();
}
}
小结：当线程使用 await() 方法时会将当前线程封装成 node 加入AQS 队列中，如果发现 state 不为0，说明还有任务未执行完成，继续阻塞；如果 state 为0，会释放掉所有的等待线程，执行 await() 之后的数据。
流程图了解一下
理论讲完了，那我们用代码来演示下上边的例子
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int count = 10;
//设置线程池并发数
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(count);
//假设大巴可以拉十个乘客，初始化state
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(count);
for (int i = 0; i < count; i++) {
final int num = i;
executorService.execute(()->{
try {
Thread.sleep((long) (new Random().nextDouble() * 3000) + 1000);
System.out.println("乘客坐在了"+ (num +1) + "号座位上");
} catch (InterruptedException exception) {
exception.printStackTrace();
}finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
System.out.println("司机等待乘客上车");
countDownLatch.await();
System.out.println("发车了");
executorService.shutdown();
}
执行结果如下：
细心地同学肯定会问了：如果遇上刮风下雨，来坐车的人少了，那已经上车的乘客岂不是回不了家了？
当然不是了，大巴其实也是有时间观念的，即使车上的乘客不满员到了一定的时间司机也会发车的，另外还会在路上顺道稍几个人上车。那我们的 CountDownLatch 是如何实现的呢？
CountDownLatch 还提供了一个 await(long timeout, TimeUnit unit)方法，在一定的时间间隔内会阻塞当前线程，等待 count 个线程执行任务，一旦超出了等待时间，便会继续往下执行。
我们将上边的countDownLatch.await();替换为countDownLatch.await(3, TimeUnit.SECONDS);，执行结果如下所示
上文中的例子是 CountDownLatch 的其中一种用法，即主线程等待其他线程执行完毕之后再执行。它还有另一种用法，即实现多个线程开始执行任务的最大并行性，类似发令枪响前，运动员统一在起跑线就位的场景。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//设置线程池并发数
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
//一组有6名运动员
for (int i = 0; i < 6; i++) {
final int num = i;
executorService.execute(()->{
try {
System.out.println("运动员"+ (num+1) +"等待发令枪响");
countDownLatch.await();
System.out.println("运动员"+ (num+1) +"开始起跑");
} catch (InterruptedException exception) {
exception.printStackTrace();
}
});
}
Thread.sleep(3000);
countDownLatch.countDown();
System.out.println("发令枪响");
executorService.shutdown();
}
执行结果如下
说了这么多，都是样例？你有没有在项目中应用过呢？
回答当然是“Yes”了，之前的运营端有个统计页面，要求统计用户新增数量、订单数量、商品交易总额等多张表的指标值，为了提高执行速率，我就启用了多个子线程分别去统计，用 CountDownLatch 来等待它们的统计结果。
今天的内容到这里就结束了，希望对大家有所帮助，我们下期再见。
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