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Java 中的并发工具类

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:

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      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。
  2. 看下 await 的实现,发现它最终实现的是 doAcquireSharedInterruptibly

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       // 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:

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/**
* 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
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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
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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
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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:

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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:

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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
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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
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  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:

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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:

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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:

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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:

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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》
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