详解Java如何实现多线程步调一致
更新时间：2023年07月05日 08:25:27 作者：Shawn_Shawn
本章节主要讲解另外两个线程同步器：CountDownLatch和CyclicBarrier的用法，使用场景以及实现原理，感兴趣的小伙伴可以了解一下
CountDownLatch的用法
CountDownLatch主要有两个方法：
countDown()：用于使计数器减一，一般是执行任务的线程调用。await()：调用该方法的线程处于等待状态，一般是主线程调用。
这里需要注意的是
countDown()方法并没有规定一个线程只能调用一次，当同一个线程调用多次countDown()方法时，每次都会使计数器减一；
await()方法也并没有规定只能有一个线程执行该方法，如果多个线程同时执行await()方法，那么这几个线程都将处于等待状态，并且以共享模式享有同一个锁。
如下是其使用示例：
private static void countDownLatch() throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 4; i++) {
service.submit(
() -> {
action();
latch.countDown();
});
}
service.awaitTermination(50, TimeUnit.MILLISECONDS);
latch.await();
System.out.println("Done");
service.shutdownNow();
}
private static void action() {
System.out.printf("当前线程[%s], 正在执行。。。\n", Thread.currentThread().getName());
}
CountDownLatch实现原理
// java.util.concurrent.CountDownLatch
public class CountDownLatch {
/**
* Synchronization control For CountDownLatch.
* Uses AQS state to represent count.
*/
private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;
Sync(int count) {
setState(count);
}
int getCount() {
return getState();
}
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}
protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
// Decrement count; signal when transition to zero
for (;;) {
int c = getState();
if (c == 0)
return false;
int nextc = c - 1;
if (compareAndSetState(c, nextc))
return nextc == 0;
}
}
}
private final Sync sync;
public CountDownLatch(int count) {
if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
this.sync = new Sync(count);
}
public void await() throws InterruptedException {
sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
}
public void countDown() {
sync.releaseShared(1);
}
}从上述摘录的源代码来看，CountDownLatch的实现还是依赖于AQS，这跟之前讨论过的ReentrantLock的实现原理基本一致。
接下来，我们主要分析一下await()和countDown()的实现原理。
await() 步骤如下：
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
if (tryAcquireShared(arg) < 0) // 查看state是否为0，如果为0，直接返回，如果不为0，则调用doAcquireSharedInterruptibly()阻塞等待state变为0.
doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}countDown() 步骤如下：
public final boolean releaseShared(int arg) {
if (tryReleaseShared(arg)) { // state--，如果state变为0，则执行doReleaseShared()，唤醒等待队列中的线程
doReleaseShared();
return true;
}
return false;
}CyclicBarrier的用法
CyclicBarrier主要是有两个方法：
await()：计数器减1，当计数器的值为0，唤醒等待的线程。
reset()：重置计数器
public class CyclicBarrierDemo {
public static void main(String args[]) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(4);
Party first = new Party(1000, barrier, "PARTY-1");
Party second = new Party(2000, barrier, "PARTY-2");
Party third = new Party(3000, barrier, "PARTY-3");
Party fourth = new Party(4000, barrier, "PARTY-4");
first.start();
second.start();
third.start();
fourth.start();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has finished");
}
}
class Party extends Thread {
private int duration;
private CyclicBarrier barrier;
public Party(int duration, CyclicBarrier barrier, String name) {
super(name);
this.duration = duration;
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(duration);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is calling await()");
barrier.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has started running again");
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}CyclicBarrier实现原理
CyclicBarrier与CountDownLatch不同，CountDownLatch的同步是基于AQS同步器，而CyclicBarrier的同步是基于条件变量的，部分源代码如下：
public class CyclicBarrier {
private static class Generation {
Generation() {} // prevent access constructor creation
boolean broken; // initially false
}
/** The lock for guarding barrier entry */
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
/** Condition to wait on until tripped */
private final Condition trip = lock.newCondition();
/** The number of parties */
private final int parties;
/** The command to run when tripped */
private final Runnable barrierCommand;
/** The current generation */
private Generation generation = new Generation();
/**
* Number of parties still waiting. Counts down from parties to 0
* on each generation. It is reset to parties on each new
* generation or when broken.
*/
private int count;
private void nextGeneration() {
// signal completion of last generation
trip.signalAll();
// set up next generation
count = parties;
generation = new Generation();
}
private void breakBarrier() {
generation.broken = true;
count = parties;
trip.signalAll();
}
/**
* Main barrier code, covering the various policies.
*/
private int dowait(boolean timed, long nanos)
throws InterruptedException, BrokenBarrierException,
TimeoutException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
final Generation g = generation;
// 如果generation.broken为true的话，说明这个屏障已经损坏，当某个线程await的时候，直接抛出异常
if (g.broken)
throw new BrokenBarrierException();
if (Thread.interrupted()) {
breakBarrier();
throw new InterruptedException();
}
int index = --count;
// 当count == 0时，说明所有线程都已经到屏障处，
if (index == 0) { // tripped
boolean ranAction = false;
try {
final Runnable command = barrierCommand;
if (command != null)
command.run();
ranAction = true;
// 执行条件变量的signalAll方法唤醒等待的线程。
// 实现屏障的循环使用，重置
nextGeneration();
return 0;
} finally {
if (!ranAction)
breakBarrier();
}
}
// loop until tripped, broken, interrupted, or timed out
// 如果count！= 0，说明有线程还未到屏障处，则在锁条件变量trip上等待。
for (;;) {
try {
if (!timed)
trip.await();
else if (nanos > 0L)
nanos = trip.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException ie) {
if (g == generation && ! g.broken) {
breakBarrier();
throw ie;
} else {
// We're about to finish waiting even if we had not
// been interrupted, so this interrupt is deemed to
// "belong" to subsequent execution.
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
if (g.broken)
throw new BrokenBarrierException();
if (g != generation)
return index;
if (timed && nanos <= 0L) {
breakBarrier();
throw new TimeoutException();
}
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
//....
public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
try {
return dowait(false, 0L);
} catch (TimeoutException toe) {
throw new Error(toe); // cannot happen
}
}
public int await(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException,
BrokenBarrierException,
TimeoutException {
return dowait(true, unit.toNanos(timeout));
}
public void reset() {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
breakBarrier(); // break the current generation
nextGeneration(); // start a new generation
} finally {
lock.unlock();
}
}
}极客时间专栏的案例
案例
用户通过在线商城下单，会生成电子订单，保存在订单库；之后物流就会生成派送单给用户发货，派送单存在派送单库。为了防止漏派送或者重复派送，对账系统每天都会校验是否存在异常订单，将差异写在订单库。
代码示例：
while(存在未对账订单){
// 查询未对账订单
pos = getPOrders();
// 查询派送单
dos = getDOrders();
// 执行对账操作
diff = check(pos, dos);
// 差异写入差异库
save(diff);
}
优化
单线程的执行示意图：
目前的对账系统，由于订单量和派送单量巨大，所以getPOrders()和getDOrders()相对较慢，另外这两个操作没有先后顺序的依赖。这两个操作并行以后，你会发现，吞吐量近乎单线程的2倍，示意图如下：
代码示例：
while(存在未对账订单){
// 查询未对账订单
Thread T1 = new Thread(()->{
pos = getPOrders();
});
T1.start();
// 查询派送单
Thread T2 = new Thread(()->{
dos = getDOrders();
});
T2.start();
// 等待 T1、T2 结束
T1.join();
T2.join();
// 执行对账操作
diff = check(pos, dos);
// 差异写入差异库
save(diff);
}
我们创建两个线程T1,T2，并行执行getPOrders()和getDOrders()。需要等t1,t2都执行完毕后，才能执行对账操作，差异写入差异库的操作。
用CountDownLatch实现线程等待
上述代码的缺点：while循环，每次都会创建新的线程，创建线程是个重量级操作，所以最好能把创建出来的线程重复利用--线程池
我们创建一个固定大小为2的线程池，之后在while循环里重复利用。但是在线程池方案里，线程根本就不会退出，执行join失效，导致check和save不知道啥时执行。
Join方案无效，那么我们可以采用计数器的方案来实现，比如计数器的初始值是2，当执行完getPOrders(),计数器减一，变为1，当执行完getDOrders()计数器再减一，变为0，当计数器变为0的时候，开始执行check,save操作。
利用CountDownLatch就可以实现
代码示例：
// 创建 2 个线程的线程池
Executor executor =
Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
// 计数器初始化为 2
CountDownLatch latch =
new CountDownLatch(2);
// 查询未对账订单
executor.execute(()-> {
pos = getPOrders();
// 计数器-1
latch.countDown();
});
// 查询派送单
executor.execute(()-> {
dos = getDOrders();
// 计数器-1
latch.countDown();
});
// 等待两个查询操作结束 计数器变为0
latch.await();
// 执行对账操作
diff = check(pos, dos);
// 差异写入差异库
save(diff);
}
进一步优化性能
前面我们将getPOrders()和getDOrders()并行了，事实上查询操作和对账操作也是可以并行的。在执行对账操作的时候，可以同时去执行下一轮的查询操作。过程示意图：
两次查询操作能够和对账操作并行，对账操作还依赖查询操作的结果。这是典型的生产者消费者模型。
两次查询是生产者，对账操作是消费者。
需要队列来保存生产者生产的数据，消费者从队列中消费数据。
本案例需要两个队列
订单队列和派送单队列，这两个队列的元素之间是一一对应的。对账操作可以从订单队列里取出一个元素，从派送单队列里取出一个元素，然后对这两个元素进行对账操作，这样数据一定不会乱掉
线程T1执行订单的查询工作，线程T2执行派送单的查询工作，当T1 T2都各自生产完1条数据后，通知T3执行对账操作。要求T1和T2的步调一致，不能一个太快一个太慢。只有这样才能做到各自生产完1条数据的时候，是一一对应的，并且能通知T3。
用CyclicBarrier实现同步
计数器初始化为2，当T1 T2生产完一条数据都将计数器-1，如果计数器大于0，则线程T1或者T2等待。如果计数器=0，则通知线程T3，并唤醒等待线程T1或者T2，与此同时，计数器重置为2.
// 订单队列
Vector<P> pos;
// 派送单队列
Vector<D> dos;
// 执行回调的线程池
Executor executor =
Executors.newFixedThreadPool(1);
final CyclicBarrier barrier =
new CyclicBarrier(2, ()->{
executor.execute(()->check());
});
void check(){
P p = pos.remove(0);
D d = dos.remove(0);
// 执行对账操作
diff = check(p, d);
// 差异写入差异库
save(diff);
}
void checkAll(){
// 循环查询订单库
Thread T1 = new Thread(()->{
while(存在未对账订单){
// 查询订单库
pos.add(getPOrders());
// 等待
barrier.await();
}
});
T1.start();
// 循环查询运单库
Thread T2 = new Thread(()->{
while(存在未对账订单){
// 查询运单库
dos.add(getDOrders());
// 等待
barrier.await();
}
});
T2.start();
}
区别
CountDownLatch用来解决一个线程等待多个线程的场景
CyclicBarrier是一组线程之间互相等待，计数器可以循环利用。
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