Java并发工具类详解

在JDK的并发包里提供了几个非常有用的并发工具类。CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore工具类提供了一种并发流程控制的手段，Exchanger工具类则提供了在线程间交换数据的一种手段。本章会配合一些应用场景来介绍如何使用这些工具类。

等待多线程完成的CountDownLatch

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，如代码清单8-1所示。

1. import java.util.Random;

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

3.  

4. public class JoinCountDownLatchTest {

5. private static Random sr=new Random(47);

6. private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);

7. private static int threadCount=10;

8. private static class Parser implements Runnable{

9. String name;

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10. public Parser(String name){

11. this.name=name;

12. }

13. @Override

14. public void run() {

15. int sum=0;

16. int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;

17. Random r=new Random(47);

18. for(int i=0;i<100;i++){

19. sum+=r.nextInt(seed);

20. }

21. result.addAndGet(sum);

22. System.out.println(name+"线程的解析结果："+sum);

23. }

24. }

25. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

26. Thread[] threads=new Thread[threadCount];

27. for(int i=0;i<threadCount;i++){

28. threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));

29. }

30. for(int i=0;i<threadCount;i++){

31. threads[i].start();

32. }

33. for(int i=0;i<threadCount;i++){

34. threads[i].join();

35. }

36. System.out.println("所有线程解析结束！");

37. System.out.println("所有线程的解析结果："+result);

38. }

39. }

输出：

Parser-1线程的解析结果：-2013585201
Parser-0线程的解析结果：1336321192
Parser-2线程的解析结果：908136818
Parser-5线程的解析结果：-1675827227
Parser-3线程的解析结果：1638121055
Parser-4线程的解析结果：1513365118
Parser-6线程的解析结果：489607354
Parser-8线程的解析结果：1513365118
Parser-7线程的解析结果：-1191966831
Parser-9线程的解析结果：-912399159
所有线程解析结束！
所有线程的解析结果：1605138237
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，代码片段如下。

1. public class Thread implements Runnable {

2. ......

3. public final void join() throws InterruptedException {

4. join(0);

5. }

6. public final synchronized void join(long millis)

7. throws InterruptedException {

8. long base = System.currentTimeMillis();

9. long now = 0;

10.  

11. if (millis < 0) {

12. throw new IllegalArgumentException("timeout value is negative");

13. }

14.  

15. if (millis == 0) {//执行到这里

16. while (isAlive()) {

17. wait(0);//main线程永远等待join线程

18. }

19. } else {

20. while (isAlive()) {

21. long delay = millis - now;

22. if (delay <= 0) {

23. break;

24. }

25. wait(delay);

26. now = System.currentTimeMillis() - base;

27. }

28. }

29. }

30. ......

31. }

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，大家可以查看JVM源码。

在JDK 1.5之后的并发包中提供的CountDownLatch也可以实现join的功能，并且比join的功能更多，如代码清单8-2所示。

1. import java.util.Random;

2. import java.util.concurrent.CountDownLatch;

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

4.  

5. public class CountDownLatchTest {

6. private static Random sr=new Random(47);

7. private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);

8. private static int threadCount=10;//线程数量

9. private static CountDownLatch countDown=new CountDownLatch(threadCount);//CountDownLatch

10. private static class Parser implements Runnable{

11. String name;

12. public Parser(String name){

13. this.name=name;

14. }

15. @Override

16. public void run() {

17. int sum=0;

18. int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;

19. Random r=new Random(47);

20. for(int i=0;i<100;i++){

21. sum+=r.nextInt(seed);

22. }

23. result.addAndGet(sum);

24. System.out.println(name+"线程的解析结果："+sum);

25. countDown.countDown();//注意这里

26. }

27. }

28. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

29. Thread[] threads=new Thread[threadCount];

30. for(int i=0;i<threadCount;i++){

31. threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));

32. }

33. for(int i=0;i<threadCount;i++){

34. threads[i].start();

35. }

36. /*

37. for(int i=0;i<threadCount;i++){

38. threads[i].join();

39. }*/

40. countDown.await();//将join改为使用CountDownLatch

41. System.out.println("所有线程解析结束！");

42. System.out.println("所有线程的解析结果："+result);

43. }

44. }

输出：

Parser-0线程的解析结果：1336321192
Parser-1线程的解析结果：-2013585201
Parser-2线程的解析结果：-1675827227
Parser-4线程的解析结果：1638121055
Parser-3线程的解析结果：908136818
Parser-5线程的解析结果：1513365118
Parser-7线程的解析结果：489607354
Parser-6线程的解析结果：1513365118
Parser-8线程的解析结果：-1191966831
Parser-9线程的解析结果：-912399159
所有线程解析结束！
所有线程的解析结果：1605138237

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。

1. public class CountDownLatch {

2. /**Synchronization control For CountDownLatch. Uses AQS state to represent count.*/

3. private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {

4. private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;

5.  

6. Sync(int count) {

7. setState(count);//初始化同步状态

8. }

9.  

10. int getCount() {

11. return getState();

12. }

13.  

14. protected int tryAcquireShared(int acquires) {

15. return (getState() == 0) ? 1 : -1;

16. }

17.  

18. protected boolean tryReleaseShared(int releases) {

19. // Decrement count; signal when transition to zero

20. for (;;) {

21. int c = getState();

22. if (c == 0)

23. return false;

24. int nextc = c-1;

25. if (compareAndSetState(c, nextc))

26. return nextc == 0;

27. }

28. }

29. }

30.  

31. private final Sync sync;//组合一个同步器（AQS）

32.  

33. public CountDownLatch(int count) {

34. if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");

35. this.sync = new Sync(count);//初始化同步状态

36. }

37. /*Causes the current thread to wait until the latch has counted down to

38.      * zero, unless the thread is {@linkplain Thread#interrupt interrupted}.*/

39. public void await() throws InterruptedException {

40. sync.acquireSharedInterruptibly(1);//

41. }

42.  

43. public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)

44. throws InterruptedException {

45. return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));

46. }

47. public void countDown() {

48. sync.releaseShared(1);//释放同步状态

49. }

50.  

51. public long getCount() {

52. return sync.getCount();

53. }

54.  

55. public String toString() {

56. return super.toString() + "[Count = " + sync.getCount() + "]";

57. }

58. }

同步屏障CyclicBarrier

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。

1. import java.util.Random;

2. import java.util.concurrent.CyclicBarrier;

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

4.  
5.  

6. public class CyclicBarrierTest {

7.  

8. private static Random sr=new Random(47);

9. private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);

10. private static int threadCount=10;

11. //屏障后面执行汇总

12. private static CyclicBarrier barrier=new CyclicBarrier(threadCount,new Accumulate());

13. private static class Parser implements Runnable{

14. String name;

15. public Parser(String name){

16. this.name=name;

17. }

18. @Override

19. public void run() {

20. int sum=0;

21. int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;

22. Random r=new Random(47);

23. for(int i=0;i<(seed%100*100000);i++){

24. sum+=r.nextInt(seed);

25. }

26. result.addAndGet(sum);

27. System.out.println(System.currentTimeMillis()+"-"+name+"线程的解析结果："+sum);

28. try {

29. barrier.await();

30. System.out.println(System.currentTimeMillis()+"-"+name+"线程越过屏障！");

31. } catch (Exception e) {

32. e.printStackTrace();

33. }

34. }

35. }

36. static class Accumulate implements Runnable{

37. @Override

38. public void run() {

39. System.out.println("所有线程解析结束！");

40. System.out.println("所有线程的解析结果："+result);

41. }

42. }

43. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

44. Thread[] threads=new Thread[threadCount];

45. for(int i=0;i<threadCount;i++){

46. threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));

47. }

48. for(int i=0;i<threadCount;i++){

49. threads[i].start();

50. }

51. }

52. }

输出：

1471866228774-Parser-4线程的解析结果：631026992
1471866228930-Parser-3线程的解析结果：-372785277
1471866228961-Parser-1线程的解析结果：-938473891
1471866229008-Parser-7线程的解析结果：-396620018
1471866229008-Parser-2线程的解析结果：-1159985406
1471866229024-Parser-5线程的解析结果：-664234808
1471866229070-Parser-6线程的解析结果：556534377
1471866229117-Parser-9线程的解析结果：-844558478
1471866229383-Parser-0线程的解析结果：919864023
1471866229430-Parser-8线程的解析结果：-2104111089
所有线程解析结束！
所有线程的解析结果：-78376279
1471866229430-Parser-8线程越过屏障！
1471866229430-Parser-2线程越过屏障！
1471866229430-Parser-9线程越过屏障！
1471866229430-Parser-7线程越过屏障！
1471866229430-Parser-1线程越过屏障！
1471866229430-Parser-3线程越过屏障！
1471866229430-Parser-0线程越过屏障！
1471866229430-Parser-6线程越过屏障！
1471866229430-Parser-4线程越过屏障！
1471866229430-Parser-5线程越过屏障！
我们发现，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。

控制并发线程数的Semaphore

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。
多年以来，我都觉得从字面上很难理解Semaphore所表达的含义，只能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，如代码清单8-7所示。

1. import java.util.concurrent.ExecutorService;

2. import java.util.concurrent.Executors;

3. import java.util.concurrent.Semaphore;

4.  

5. public class SemaphoreTest {

6. private static final int THREAD_COUNT = 30;

7. private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);

8. private static Semaphore s = new Semaphore(10);

9.  

10. public static void main(String[] args) {

11. for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {

12. threadPool.execute(new Runnable() {

13. @Override

14. public void run() {

15. try {

16. s.acquire();

17. System.out.println("save data");

18. s.release();

19. } catch (InterruptedException e) {

20. }

21. }

22. });

23. }

24. threadPool.shutdown();

25. }

26. }

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。

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。
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.

1. import java.util.concurrent.Exchanger;

2. import java.util.concurrent.ExecutorService;

3. import java.util.concurrent.Executors;

4.  

5. public class ExchangerTest {

6.  

7. private static final Exchanger<String> exgr = new Exchanger<String>();

8. private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2);

9.  

10. public static void main(String[] args) {

11. threadPool.execute(new Runnable() {

12. @Override

13. public void run() {

14. try {

15. String A = "银行流水100";// A录入银行流水数据

16. String B=exgr.exchange(A);

17. System.out.println("A的视角：A和B数据是否一致：" + A.equals(B) +

18. "，A录入的是：" + A + "，B录入是：" + B);

19. } catch (InterruptedException e) {

20. }

21. }

22. });

23. threadPool.execute(new Runnable() {

24. @Override

25. public void run() {

26. try {

27. String B = "银行流水200";// B录入银行流水数据

28. String A = exgr.exchange(B);

29. System.out.println("B的视角：A和B数据是否一致：" + A.equals(B) +

30. "，A录入的是：" + A + "，B录入是：" + B);

31. } catch (InterruptedException e) {

32. }

33. }

34. });

35. threadPool.shutdown();

36. }

37. }

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。