From: https://blog.wuwii.com/juc-utils.html

java.util.concurrent 下提供了一些辅助类来帮助我们在并发编程的设计。

学习了 AQS 后再了解这些工具类,就非常简单了。

jdk 1.8

等待多线程完成的CountDownLatch

concurrent 包下面提供了 CountDownLatch 类,它提供了计数器的功能,能够实现让一个线程等待其他线程执行完毕才能进入运行状态。

源码分析

  1. 首先看下最关键的地方它的自定义同步器的实现,非常简单:

  • private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {

    private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;

    // 1. 初始化 state 资源变量

    Sync(int count) {

    setState(count);

    }

    int getCount() {

    return getState();

    }

    // 尝试获取贡献模式下的资源,

    // 定义返回值小于 0 的时候获取资源失败

    protected int tryAcquireShared(int acquires) {

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

    }

    protected boolean tryReleaseShared(int releases) {

    // Decrement count; signal when transition to zero

    // 自旋。

    for (;;) {

    int c = getState();

    if (c == 0)

    return false;

    int nextc = c - 1; // 每次释放资源,硬编码减一个资源

    if (compareAndSetState(c, nextc))

    return nextc == 0; // 知道为 0 的时候才释放成功,也就是所有线程必须都执行释放操作说明才释放成功。

    }

    }

    }

    在这里查看构造器的源码得知,CountDownLatch 内部使用的是 内部类Sync 继承了 AQS ,将我们传入进来的 count 数值当作 AQS state。感觉这个是不是和可重入锁实现是一样的,只不过开始指定了线程获取的锁的次数。

    在上面我也发现了几个特点,第一次看这个代码其实还是不好理解,因为它相对前面的 AQS 和 TwinsLock 就是一个反着设计的代码:

    1. 首先获取资源的时候,线程全部都是先进入等待队列,而且在这一步骤中,不改变 state 资源的数量;
    2. 释放资源的时候,每次固定减少一个资源,直到资源为 0 的时候才表示释放资源成功,所以加入我们有 5 个资源,但是只有四个线程执行,如果只释放四次(总共执行 countDown 四次),就永远也释放不成功,await 一直在阻塞。
    3. 经过上面的分析,发现了 state 的资源数量每次进行 countDown 都去减少一个,没有方法去增加数量,所以它是不可逆的,它的计数器是不可以重复使用的。
  • 看下 await 的实现,发现它最终实现的是 doAcquireSharedInterruptibly

  1. // 仔细看这个代码,和前面的共享模式中的 doAcquireShared 方法基本一摸一样,只不过是当它遇到线程中断信号的时候,立刻抛出中断异常,仔细想想也是的,比如,自己在这里等别人吃饭,不想等了,也懒得管别人做什么了,剩下的吃饭的事情也没必要继续下去了。

    private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg)

    throws InterruptedException {

    final Node node = addWaiter(Node.SHARED);

    boolean failed = true;

    try {

    for (;;) {

    final Node p = node.predecessor();

    if (p == head) {

    int r = tryAcquireShared(arg);

    if (r >= 0) {

    setHeadAndPropagate(node, r);

    p.next = null; // help GC

    failed = false;

    return;

    }

    }

    if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&

    parkAndCheckInterrupt())

    throw new InterruptedException();

    }

    } finally {

    if (failed)

    cancelAcquire(node);

    }

    }

    // 需要注意的是它重写了尝试获取资源的方法,当资源全部消耗完,才能够让你去获取资源,现在才豁然开朗,await 阻塞的线程就是这么被唤醒的。

    protected int tryAcquireShared(int acquires) {

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

    }

使用场景

CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。

比如经典问题:

有Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现?

这个问题关键就是要知道四条线程何时执行完。

下面是我的解决思路:

/**

* 如有Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F四个盘的大小,

* 所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现?

*

* Created by KronChan on 2018/5/14 17:00.

*/

public class CountDownLatchDemo {

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

// 初始化计数器,设置总量i,调用一次countDown()方法后i的值会减1。

// 在一个线程中如果调用了await()方法,这个线程就会进入到等待的状态,当参数i为0的时候这个线程才继续执行。

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(4);

Runnable thread1 = () -> {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

System.out.println("统计 C 盘大小");

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

// 统计完成计数器 -1

countDownLatch.countDown();

};

Runnable thread2 = () -> {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

System.out.println("统计 D 盘大小");

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

countDownLatch.countDown();

};

Runnable thread3 = () -> {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

System.out.println("统计 E 盘大小");

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

countDownLatch.countDown();

};

Runnable thread4 = () -> {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(2);

System.out.println("统计 F 盘大小");

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

countDownLatch.countDown();

};

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(4);

pool.execute(thread1);

pool.execute(thread2);

pool.execute(thread3);

pool.execute(thread4);

// 等待 i 值为 0 ,等待四条线程执行完毕。

countDownLatch.await();

System.out.println("统计完成");

pool.shutdown();

}

}

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。

源码分析

属性

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

// 线程协作

private final Condition trip = lock.newCondition();

// 必须同时到达barrier的线程个数。

private final int parties;

// parties个线程到达barrier时,会执行的动作,会让到达屏障中的任意一个线程去执行这个动作。

private final Runnable barrierCommand;

// 控制屏障的循环使用,它是可重复使用的,每次使用CyclicBarrier,本次所有线程同属于一代,即同一个Generation

private Generation generation = new Generation();

// 处在等待状态的线程个数。

private int count;

主要的方法

构造函数

public CyclicBarrier(int parties) {

this(parties, null);

}

// 构造函数主要实现了,设置一组线程的数量,到达屏障时候的临界点,可以设置到达屏障的时候需要处理的动作,后面屏障允许它们通过。

public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) {

if (parties <= 0) throw new IllegalArgumentException();

this.parties = parties;

this.count = parties;

this.barrierCommand = barrierAction;

}

await

public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {

try {

return dowait(false, 0L);

} catch (TimeoutException toe) {

throw new Error(toe); // cannot happen;

}

}

private int dowait(boolean timed, long nanos)

throws InterruptedException, BrokenBarrierException,

TimeoutException {

final ReentrantLock lock = this.lock;

// 独占锁

lock.lock();

try {

// 保存当前的generation

final Generation g = generation;

// generation broken,不允许使用,则抛出异常。

if (g.broken)

throw new BrokenBarrierException();

// 如果当前线程被中断,则通过breakBarrier()终止CyclicBarrier,唤醒CyclicBarrier中所有等待线程。

if (Thread.interrupted()) {

breakBarrier();

throw new InterruptedException();

}

// 等待的计数器减一

int index = --count;

// 如果计数器的 count 正好为0, 说明已经有parties个线程到达barrier了。执行预定的Runnable任务后,更新换代,准备下一次使用。

if (index == 0) { // tripped

boolean ranAction = false;

try {

// 如果barrierCommand不为null,则执行该动作。

final Runnable command = barrierCommand;

if (command != null)

command.run();

ranAction = true;

// 唤醒所有等待线程,并更新generation,准备下一次使用

nextGeneration();

return 0;

} finally {

if (!ranAction)

breakBarrier();

}

}

// 当前线程一直阻塞,

// 1. 有parties个线程到达barrier

// 2. 当前线程被中断

// 3. 超时

// 直到上面三者之一发生,就唤醒所有线程继续执行下去

// 自旋

for (;;) {

try {

// 如果不是超时等待,则调用awati()进行等待;否则,调用awaitNanos()进行等待。

if (!timed)

trip.await();

else if (nanos > 0L)

nanos = trip.awaitNanos(nanos);

} catch (InterruptedException ie) {

// 如果等待过程中,线程被中断,通过breakBarrier()终止CyclicBarrier,唤醒CyclicBarrier中所有等待线

if (g == generation && ! g.broken) {

breakBarrier();

throw ie;

} else {

Thread.currentThread().interrupt();

}

}

// borken

if (g.broken)

throw new BrokenBarrierException();

// 如果generation已经换代,则返回index。

if (g != generation)

return index;

// 超时,则通过breakBarrier()终止CyclicBarrier,唤醒CyclicBarrier中所有等待线程。

if (timed && nanos <= 0L) {

breakBarrier();

throw new TimeoutException();

}

}

} finally {

lock.unlock(); // 释放独占锁

}

}

// barrier被broken后,调用breakBarrier方法,将generation.broken设置为true,并使用signalAll通知所有等待的线程。

private void breakBarrier() {

generation.broken = true;

count = parties;

trip.signalAll();

}

使用场景

CyclicBarrier可以用于多线程计算数据,最后合并计算结果的场景,然后四条线程又可以分别去干自己的事情了。

现在我将上面的统计磁盘的任务 CountDownLatch 中改下,统计完统计最终后,每个线程要发出退出信号。

下面是我的实现代码:

public class CyclicBarrierDemo {

public static void main(String[] args) {

String[] drivers = {"C", "D", "E", "F"};

int length = drivers.length;

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(length);

// 如果线程都到达barrier状态后,会从四个线程中选择一个线程去执行Runnable。

CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(length, () -> {

System.out.printf("%s 线程告诉你,统计完毕,待继续执行%n", Thread.currentThread().getName());

});

Stream.of(drivers).forEach((d) -> {

pool.execute(new StatisticsDemo(d, cyclicBarrier));

});

pool.shutdown();

}

static class StatisticsDemo implements Runnable {

private String driveName;

private CyclicBarrier cyclicBarrier;

public StatisticsDemo(String driveName, CyclicBarrier cyclicBarrier) {

this.driveName = driveName;

this.cyclicBarrier = cyclicBarrier;

}

@Override

public void run() {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep((int) (Math.random() * 10));

System.out.printf("%s 线程统计 %s 盘大小%n", Thread.currentThread().getName(), driveName);

cyclicBarrier.await();

} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.printf("%s 准备退出%n", driveName);

}

}

}

执行结果:

pool-1-thread-1 线程统计 C 盘大小

pool-1-thread-2 线程统计 D 盘大小

pool-1-thread-3 线程统计 E 盘大小

pool-1-thread-4 线程统计 F 盘大小

pool-1-thread-4 线程告诉你,统计完毕,待继续执行

F 准备退出

E 准备退出

D 准备退出

C 准备退出

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(许可证数),它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源。

源码分析

构造函数

public Semaphore(int permits) {

sync = new NonfairSync(permits);

}

public Semaphore(int permits, boolean fair) {

sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);

}

具有公平锁的特性,permits 指定许可数量,就是资源数量 state

同步器的实现

abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {

private static final long serialVersionUID = 1192457210091910933L;

Sync(int permits) {

setState(permits);

}

final int getPermits() {

return getState();

}

// 非公平的方式获取共享锁

final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {

for (;;) {

// 获取资源数量

int available = getState();

int remaining = available - acquires; // 本次请求获取锁需要的资源的数量

if (remaining < 0 ||

compareAndSetState(available, remaining)) // 如果资源足够,尝试 CAS 获取锁

return remaining;

}

}

// 释放锁

protected final boolean tryReleaseShared(int releases) {

for (;;) {

int current = getState();

int next = current + releases; // 释放锁的时候,返还资源

if (next < current) // overflow

throw new Error("Maximum permit count exceeded");

if (compareAndSetState(current, next)) // CAS 操作,避免其他的线程也在释放资源

return true;

}

}

// 减少资源数量

final void reducePermits(int reductions) {

for (;;) {

int current = getState();

int next = current - reductions;

if (next > current) // underflow

throw new Error("Permit count underflow");

if (compareAndSetState(current, next))

return;

}

}

// 清空资源,返回历史资源数量

final int drainPermits() {

for (;;) {

int current = getState();

if (current == 0 || compareAndSetState(current, 0))

return current;

}

}

}

/**

* NonFair version

*/

static final class NonfairSync extends Sync {

private static final long serialVersionUID = -2694183684443567898L;

NonfairSync(int permits) {

super(permits);

}

protected int tryAcquireShared(int acquires) {

return nonfairTryAcquireShared(acquires);

}

}

/**

* Fair version

*/

static final class FairSync extends Sync {

private static final long serialVersionUID = 2014338818796000944L;

FairSync(int permits) {

super(permits);

}

protected int tryAcquireShared(int acquires) {

for (;;) {

// 同样的公平锁情况下,判断该线程前面有没有线程等待获取锁

if (hasQueuedPredecessors())

return -1;

int available = getState();

int remaining = available - acquires;

if (remaining < 0 ||

compareAndSetState(available, remaining))

return remaining;

}

}

}

提供其他的方法

  • availablePermits:获取此信号量中当前可用的许可证数(还能有多少个线程执行);
  • drainPermits:立刻使用完所有可用的许可证;
  • reducePermits:减少相应数量的许可证,是一个 protected 方法;
  • isFair:是否是公平状态;
  • hasQueuedThreads:等待队列中是否有线程,等待获取许可证;
  • getQueueLength:等待队列中等待获取许可证的线程数量;
  • getQueuedThreadsprotected 方法,获取等待队列中的线程。

使用场景

Semaphore可以用于做流量控制,特别是公用资源有限的应用场景,比如我们有五台机器,有十名工人,每个工人需要一台机器才能工作,一名工人工作完了就可以休息了,机器让其他没工作过的工人使用。

下面是我的实现代码:

public class SemaphoreDemo {

public static void main(String[] args) {

int num = 10;

Semaphore machines = new Semaphore(5);

for (int i = 0; i < num; i++) {

new Thread(new Worker(i, machines)).start();

}

}

static class Worker extends Thread {

private Semaphore machines;

private int worker;

Worker(int worker, Semaphore semaphore) {

this.worker = worker;

this.machines = semaphore;

}

@Override

public void run() {

try {

machines.acquire();

System.out.printf("工人 %d 开始使用机器工作了 %n", worker);

TimeUnit.SECONDS.sleep((int) (Math.random() * 10));

System.out.printf("工人 %d 干完活了,让出机器了%n", worker);

machines.release();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

}

执行一下结果:

工人 0 开始使用机器工作了

工人 4 开始使用机器工作了

工人 3 开始使用机器工作了

工人 2 开始使用机器工作了

工人 1 开始使用机器工作了

工人 1 干完活了,让出机器了

工人 5 开始使用机器工作了

工人 5 干完活了,让出机器了

工人 6 开始使用机器工作了

工人 2 干完活了,让出机器了

工人 7 开始使用机器工作了

工人 4 干完活了,让出机器了

工人 8 开始使用机器工作了

工人 0 干完活了,让出机器了

工人 9 开始使用机器工作了

工人 8 干完活了,让出机器了

工人 6 干完活了,让出机器了

工人 3 干完活了,让出机器了

工人 9 干完活了,让出机器了

工人 7 干完活了,让出机器了

虽然上面有 10 个工人(线程)一起并发,但是,它同时只有五个工人能够是执行的。

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 用于两个工作线程间的数据交换。

具体上来说,Exchanger类允许在两个线程之间定义同步点。当两个线程都到达同步点时,他们交换数据结构,因此第一个线程的数据进入到第二个线程中,第二个线程的数据进入到第一个线程中,这要就完成了一个“交易”的环节。

源码分析

源码很难看懂,主要还是

【死磕Java并发】—–J.U.C之并发工具类:Exchanger

使用场景

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。

下面做一个卖书买书的例子:

public class ExchangerDemo {

private static final Exchanger<String> EXCHANGER = new Exchanger<>();

private static final ExecutorService POOLS = Executors.newFixedThreadPool(2);

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

POOLS.execute(() -> {

String bookName = "浮生六记";

System.out.printf("饭饭要卖一本%s。%n", bookName);

try {

String pay = EXCHANGER.exchange(bookName);

System.out.printf("饭饭卖出一本%s赚了%s¥。%n", bookName, pay);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

});

TimeUnit.SECONDS.sleep(5);

System.out.println("》》》》》》》》饭饭先到了交易地点 睡了 5 s,七巧来了");

System.out.println("》》》》》》》》准备交易");

POOLS.execute(() -> {

String pay = "23";

try {

String bookName = EXCHANGER.exchange(pay);

System.out.printf("七巧付了%s¥买了一本%s。%n", pay, bookName);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

});

POOLS.shutdown();

for (; ; ) {

if (POOLS.isTerminated()) {

System.out.println("交易结束!");

return;

}

}

}

}

执行结果:

饭饭要卖一本浮生六记。

》》》》》》》》饭饭先到了交易地点 睡了 5 s,七巧来了

》》》》》》》》准备交易

七巧付了23¥买了一本浮生六记。

饭饭卖出一本浮生六记赚了23¥。

交易结束!

总结

Exchanger主要完成的是两个工作线程之间的数据交换,如果有一个线程没有执行 exchange()方法,则会一直等待。还可以设置最大等待时间exchange(V v, TimeUnit unit)

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 CyclicBarrier阻塞的线程数量。isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断。

参考文章

  • 《Java 并发编程的艺术》

Java 中的并发工具类相关推荐

  1. 《Java并发编程的艺术》——Java中的并发工具类、线程池、Execute框架(笔记)

    文章目录 八.Java中的并发工具类 8.1 等待多线程完成的CountDownLatch 8.2 同步屏障CyclicBarrier 8.2.1 CyclicBarrier简介 8.2.2 Cycl ...

  2. 《Java并发编程的艺术》读后笔记-Java中的并发工具类(第八章)

    文章目录 <Java并发编程的艺术>读后笔记-Java中的并发工具类(第八章) 1.等待多线程完成的CountDownLatch 2.同步屏障CyclicBarrier 2.1 Cycli ...

  3. 【搞定Java并发编程】第24篇:Java中的并发工具类之CountDownLatch

    上一篇:Java中的阻塞队列 BlockingQueue 详解 本文目录: 1.CountDownLatch的基本概述 2.CountDownLatch的使用案例 3.CountDownLatch的源 ...

  4. 《Java并发编程的艺术》读书笔记 - 第八章 - Java中的并发工具类

    目录 前言 等待多线程完成的 CountDownLatch 示例 同步屏障 CyclicBarrier 示例 CyclicBarrier 和 CountDownLatch 的区别 控制并发线程数量的 ...

  5. 第8章 java中的并发工具类

    8.1 等待线程完成的CountDownLatch 作用:让一个线程等待其余线程完成之后在继续执行,如主线程等待开启服务的子线程执行完毕后主线程继续执行,类似于join. 转载于:https://ww ...

  6. java ftp ftpclient_详解JAVA中使用FTPClient工具类上传下载

    详解JAVA中使用FTPClient工具类上传下载 在Java程序中,经常需要和FTP打交道,比如向FTP服务器上传文件.下载文件.本文简单介绍如何利用jakarta commons中的FTPClie ...

  7. java中常用的工具类

    1. 常用零散工具类 1.1[DateUtil.java]日期处理的工具类 /*** 时间日期处理工具* String -> Date* Date -> String* 以及生成含有日期的 ...

  8. Java中使用UUID工具类生成唯一标志防止重复

    场景 UUID 是指Universally Unique Identifier,翻译为中文是通用唯一识别码,UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的识别信息. 在某些场景下需要给数据库中 ...

  9. 【Java】Java中的常用工具类(排名前 16)

    文章目录 前言 一.org.apache.commons.io.IOUtils 二.org.apache.commons.io.FileUtils 三.org.apache.commons.lang. ...

最新文章

  1. Android开发学习笔记:WebView 一
  2. PHPExcel处理导入导出图片,链接
  3. Linux内核中的platform机制
  4. ML与math:机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——基础篇
  5. Selenium WebDriver的TestNG注释完整指南
  6. CSS 块格式化上下文 BFC
  7. C语言 neutralize函数,关于因子数据处理函数中的中性化函数的几个问题
  8. 右上角鼠标滑过展开收缩动画效果js代码的演示页面
  9. SPOJ DQUERY D-query(主席树 区间不同数个数)
  10. 智能优化算法:野马优化算法-附代码
  11. 全网最全清理c盘大全
  12. 重新安装mathtype
  13. 外接显示器,多屏幕显示,出现鼠标移动缓慢,卡顿
  14. vue+element使用动态加载路由方式实现三级菜单页面显示问题
  15. 广播、组播、单播区别与联系
  16. UVALive 6657 GCD XOR
  17. keil v5 No Ulink2/Me Device Found 的解决方法
  18. 深圳“托育”放大招!政府出钱帮你带娃啦!
  19. App 抓包利器:Charles
  20. uniapp生成随机数字

热门文章

  1. 安装 SharePoint 2013 Foundation
  2. GC Blocks Lost等待事件
  3. 为什么移动硬盘的实际容量比标注容量小
  4. asp.net下载的三种方式
  5. leetcode 1579. 保证图可完全遍历(并查集)
  6. scala 单元测试_Scala中的法律测试简介
  7. 现代JavaScript中的精美图案:制冰厂
  8. 我为期一个月的GitHub的经验教训
  9. 两台centos之间免密传输 scp
  10. [国家集训队] 特技飞行