《吃透Java》- 并发何须惧，工具来相助！

蔡不菜丶

发布于 2021-07-23 13:30:16

2020

发布于 2021-07-23 13:30:16

作为一名躺平的搬砖工程师，在内卷时期，慢条斯理地搬砖可能已经离你而去。砖是一种共享资源，现如今每个搬砖工都想追求质量的又要同时保持高效的搬砖速率，在争夺的情况下会不会出现并发的情况？你搬过的砖却计算在别人的KPI上，原本只想 躺平，却没想到躺平也要遭受如此不公！原本只需煎一面的咸鱼，现在还得把另一面翻过来再煎~！

终于，躺平的搬砖工决定不再躺平，他捏紧了拳头，牙齿咬得“格格”作响，他的脸像蜡一样的黄，嘴唇咬得发白，原本不多的头发一颤一颤地，全身都在瑟瑟地发抖，狠狠的下定了决定：我一定要解决并发问题！让搬砖行业正常的运行~！

什么？正常运行，那就得解决并发问题！

好了好了，气氛对头了，这个时候小菜缓步登场，那么就进入主题，解决并发问题你常用的并发工具类有哪些？

在 JDK 的并发包中已经提供了几个非常有用的并发工具类。

CountDownLatch
CyclicBarrier
Semaphore
Exchanger

这几个可能有些小伙伴看的眼熟，可能有点生分，看的眼熟却不会用和看的生分的也并无区别。那接下来我们通过简单的阐述，就能让你在平时的开发中运用自如！

一、 CountDownLatch

这是个在平时开发中出现频率较高的并发工具，它是一个 倒计数器。是一个非常实用的多线程控制工具类，这个工具类常常用来控制线程等待，可以让一个线程等待直到计数器结束再开始执行！

我们不必一开始就深究源码，先会用再善用。因此我们简单看个简易的例子

《一个都不能少》小王老师是一个严格的老师，她上课有些许任性，必须等到所有学生（10名）都到场后才会开始上课，也就是但凡一个学生不在场，都不会开课。

我们要遵循 一个都不能少 的要求，也就是当学生人数 < 总人数的时候不能执行上课的这个动作。那么这个时候我们应该怎么处理这个问题呢？

我们课前点名，增加一个 if 判断，当人数不满足的情况下，就不会进入到上课的动作中。这个可能是一个惯性思维，大部分同学都会这样操作。那么问题来了，有些学生可能只是因为迟到，错过了点名的判断，当 if 执行结束后就不会再判断，那么错过就是错过，尽管后续人数已经到齐了，但最终是开不了课的！

想想再改进下，如果因为 if 只判断一次而造成的问题，那我们能不能一直判断，那就可以用到了while 或者 for 一直循环判断。解决思路是正确的，那我们就顺藤引出 CountDownLatch 的用法

代码不长，但不知道结果是否如我们所愿：

我们可以看到，当10名学生都达到后，小王老师开始上课了，但如果我们这是一个学生没到达呢？

当达到人数未符合预期，则不能正常上课，目前看已经满足我们的需求了。那我们紧接着模拟一下学生迟到的场景~

依然是学号为 10 的同学，虽迟但到，课还是可以正常进行上的！

看来 CountDownLatch 真是一个好工具，简简单单就帮我们解决了该问题！那他怎么解决的呢？

CountDownLatch 是通过一个计数器来实现的，首先设置一个计数器的初始值。每当完成一个任务后，计数器的值就会减1，当计数器达到0 时，它表示所有任务都已经完成，然后在闭锁上等待的线程可以恢复执行任务.

我们首先可以要看的是 CountDownLatch 的构造方法

public CountDownLatch(int count) {
    if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
    this.sync = new Sync(count);
}

该方法需要初始化一个计数值，并初始化一个 Sync，我们这个时候不妨大胆猜测，CountDownLatch底层便是靠 Sync 实现的！我们来看看 Sync 是个啥玩意？

可以看到在Sync内部维护着一个安全变量 state，它的值便是 计数器的值。其中有两个重要方法：tryAcquireShared(int acquires) 和 tryReleaseShared(int releases)。那这两个方法有什么用呢？

我们可以先回到 CountDownLatch 类中，上面我们已经看到该类构造函数的作用，接下来需要认识其中两个重要的方法：countDown() 和 await()。在我们看来，countDown() 方法便是用来将计数值减 1， await() 方法是用来阻塞判断计数值是否为 0？那我们进入对应方法看是如何实现的

public void countDown() {
    sync.releaseShared(1);
}
---
public void await() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}

这两个方法调用的都是 AQS 中的两个方法：(我这边直接贴源码注释，仔细看哦~！)

countDown()

await()

上面便是 CountDownLatch 的实现，那我们不妨想想该工具类在实时系统中的使用场景：

实现最大的并行性

当我们想要同时启动多个线程，实现最大程度的并行性。例如，我们想测试一个单例类，如果我们创建一个初始值为 1 的CountDownLatch，并让所有线程都在这个锁上等待，那么我们就可以很轻松的完成测试，只需要调用一次 **countDown()**方法就可以让所有等待线程同时恢复执行

开始执行前等待 n 个线程完成各自的任务

当我们应用程序执行前，确保某些前置动作需要执行

死锁检测

我们可以使用 n 个线程访问共享资源，在每次测试阶段的线程数目是不同的，这样可以尝试产生死锁

二、CyclicBarrier

CyclicBarrier是另外一种多线程并发控制工具。Cyclic 意为循环，也就是说这个计数器可以反复使用，它比CountDownLatch更加强大一点，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，直到最后一个线程达到屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续工作。

也就是说 CyclicBarrier 是加法计时器，我们一样通过以上 《一个都不能少》 例子来示例如何使用

这里就不再演示缺课与迟到的示范，与上述 CountDownLatch 实现方式一致

这里我们依然关注两个方法，一个是构造方法，一个是 await()

我们依然进入到 CyclicBarrier 类中查看构造方法

public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) {
    if (parties <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    this.parties = parties;
    this.count = parties;
    this.barrierCommand = barrierAction;
}

可以发现和上面说到的 CountDownLatch 还是有出入的，该构造方法只是做了屏障点的记录，我们重点还是要看 await() 方法

public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
    try {
        return dowait(false, 0L);
    } catch (TimeoutException toe) {
        throw new Error(toe); // cannot happen
    }
}

追根朔底我们得看 dowait() 方法，进入方法可以发现实现方式并不复杂。由于代码有点长，我们截取重点说明

与 CountDownLatch 不同的是，屏障点变量并没有使用 volatile 修饰，那么毋庸就得加锁使之线程安全！

以上便是 CyclicBarrier 的整个实现过程，具体咱就不抠细节了~！

CyclicBarrier 和 CountDownLatch 还是有点类似的，但是我们要清楚他们之间的区别：

CountDownLatch： 一个线程（或多个），等待另外 N 个线程完成某件事情之后才会执行
CyclicBarrier： N 个线程之间相互等待，任何一个线程完成之前，所有的线程都必须等待

比较重要的一点：CountDownLatch 不可重复利用，CyclicBarrier 不可重复利用

三、Semaphore

信号量（Semaphore）是为多线程提供了更为强大的控制方法。从广义上来讲，信号量是对锁的扩展。无论是内部锁synchronized还是重入锁ReentrantLock，一次都只允许一个线程访问一个资源，而信号量却可以指定多个线程，同时访问某一个共享资源。

我们简单看个简易的例子

《抢车位》原本一个小区有 5 个地上停车位已经可以很好的满足业主的停车需求，但是这两年车辆数暴增，几乎家家一车，车位自然供不应求，那只能遵循先到先得的原则！

然后我们看下执行结果：

可以看到 5 个车位是共享资源，只有先到的业主才能抢到车位，当抢到车位的业主离开后，后续的业主才能进入获取到车位！

我们提取出关注点构造方法、acquire()、release()

构造方法

public Semaphore(int permits) {
 sync = new NonfairSync(permits);
}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {
 sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}

是的，Semaphore 有两个构造方法，区别在于是否使用公平锁。然后我们继续看 aquire()、release()

public void acquire() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}

public void release() {
    sync.releaseShared(1);
}

excuse me~? 前面有认真看的小伙伴，肯定觉得眼熟了，这调用的方法岂不是和上面 CountDownLatch 的一样？是的，这两个并发工具类，底层都是调用 AQS 的线程方法。如果不知道这两个方法作用的同学，可以上翻查看，这里不再赘述！

根据这个工具类结合上述例子，我们可以在流量控制的时候使用！特别是公共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 密集型的任务，我们可以启动几十个线程去并发地读取，但是我们得经过硬盘->内存->数据库，而如果数据库的连接数只有10个，那我们这个时候就必须要控制只有 10 个线程可以同时获取数据库连接保存数据，这个时候就可以使用 Semaphore 来做流量控制~！

四、Exchanger

看到这个名称，不知道有多少小伙伴脑子里想的是 这是啥？。实话说，这个工具类出镜率真不高，用的比较少。Exchanger 是一个用于线程间协作的工具类。它可用于线程间的数据交换，它提供了一个同步点，两个线程可以交换彼此的数据，。这两个线程通过 Exchanger 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 exchanger() 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。

这里注意的是 两个线程，不存在**"三角关系"**