Count_Down

在开发中，一些异步操作会明显加快执行速度带来更好的体验，但同时也增加了开发的复杂度，想了用好多线程，就必须从这些方面去了解 线程的 wait() notify() notifyall() 方法 线程异步返回 Future ThreadLocal 类 线程池 ThreadPoolExecutor 同步工具类 CountDownLatch , CyclicBarrier , Semaphore , Phaser , Exchanger 估计上面每一个对于 2~3 年的 java 同学来说都是恶梦，比较难以理解，本文简单说下 CountDownLatch 和 CyclicBarrier CountDownLatch CountDownLatch 一般在执行时间较长的可分解的任务中比较常用，算是同步工具类中最容易理解的一个。 示例一： 一个简单的例子：有一个 100 万的 excel 数据导出，需要从数据库中查出数据，并封装成 excel 数据然后输出到前端。 稍微分析可以知道这个操作肯定会很费时间，它的瓶颈出在查询数据库数据和写 excel 上，如果我每 10 万数据一页读数据库并写 excel 成一个文件，最后把所有的 excel 使用 zip 打包，使用多线程，由于读数据库并不会加锁，性能将会有一个量级的提升（有实践过），这时会有一个问题，我启动多个线程后

在开发中，一些异步操作会明显加快执行速度带来更好的体验，但同时也增加了开发的复杂度，想了用好多线程，就必须从这些方面去了解 线程的 wait() notify() notifyall() 方法 线程异步返回 Future ThreadLocal 类 线程池 ThreadPoolExecutor 同步工具类 CountDownLatch , CyclicBarrier , Semaphore , Phaser , Exchanger 估计上面每一个对于 2~3 年的 java 同学来说都是恶梦，比较难以理解，本文简单说下 CountDownLatch 和 CyclicBarrier CountDownLatch CountDownLatch 一般在执行时间较长的可分解的任务中比较常用，算是同步工具类中最容易理解的一个。 示例一： 一个简单的例子：有一个 100 万的 excel 数据导出，需要从数据库中查出数据，并封装成 excel 数据然后输出到前端。 稍微分析可以知道这个操作肯定会很费时间，它的瓶颈出在查询数据库数据和写 excel 上，如果我每 10 万数据一页读数据库并写 excel 成一个文件，最后把所有的 excel 使用 zip 打包，使用多线程，由于读数据库并不会加锁，性能将会有一个量级的提升（有实践过），这时会有一个问题，我启动多个线程后

继续 上一篇 《 学习笔记五：线程间的协作与通信 》 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工具类提供了在线程间交换数据的一种手段，如下主要介绍工具类的使用。 1、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。 CountDownLatch类实际上是使用计数器的方式去控制的，当我们初始化CountDownLatch的时候传入了一个int变量这个时候在类的内部初始化一个int的变量，每当我们调用countDownt()方法的时候就使得这个变量的值减1，而对于await()方法则去判断这个int的变量的值是否为0，是则表示所有的操作都已经完成，否则继续等待。 构造器中的计数值（count）实际上就是闭锁需要等待的线程数量。计数器的值必须大于等于0，只是等于0的时候，计数器就是零，调用await方法时不会阻塞当前线程；这个值只能被设置一次，而且CountDownLatch没有提供任何机制去重新设置这个计数值；一个线程调用countDown方法happen-before，另外一个线程调用await方法。 与CountDownLatch的第一次交互是主线程等待其他线程

一：并发工具包 1.并发工具类 提供了比synchronized更加高级的各种同步结构：包括CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等，可以实现更加丰富的多线程操作。 2.并发容器 提供各种线程安全的容器：最常见的ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap,实现线程安全的动态数组CopyOnWriteArrayList等。 3.并发队列 各种BlockingQueue的实现：常用的ArrayBlockingQueue、SynchorousQueue、特定场景的PriorityBlockingQueue。 4.Executor框架 可以创建各种不同类型的线程池，调度任务运行等，绝大部分情况下，不再需要自己从头实现线程池和任务调度器。 二、常见的并发容器 1.ConcurrentHashMap 经常使用的并发容器，JDK 1.7和1.8的底层数据结构发生了变化(后续文章会详解)，这里可以建议学习顺序如下：从Java7 HashMap -> Java7 ConcurrentHashMap -> Java8 HashMap -> Java8 ConcurrentHashMap，这样可以更好的掌握这个并发容器，毕竟都是从HashMap进化而来。 2.ConcurrentSkipListMap 在乎顺序

　　在过去我们实现多线程同步的代码中，往往使用join()、wait()、notiyAll()等线程间通信的方式，随着JUC包的不断的完善，java为我们提供了丰富同步工具类，官方也鼓励我们使用工具类来实现多线程的同步，今天我们就对其中CountDownLatch类的使用与底层实现进行分析与总结。 　　 　　一、CountDownLatch使用 　　 　　CountDownLatch其实可以看做一个计数器，统计多个线程执行完成的情况，适用于控制一个或多个线程等待，直到所有线程都执行完毕的场景，类似与Thread.join()的作用。下面我们通过一个简单的例子看下CountDownLatch的使用。 　　 　　复制代码 　　 　　public static void main(String[] args) { 　　 　　final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5); 　　 　　// 启动计数线程 　　 　　for (int i = 0; i < 5; i++) { 　　 　　new CountDownLatchThread(i, countDownLatch).start(); 　　 　　} 　　 　　// 启动等待线程 　　 　　for (int i = 0; i < 5; i++) { 　　 　　new

在JDK的并发包里提供了很多有意思的并发工具类。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。 1.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。 其实最简单的做噶是使用join()方法，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： while (isAlive()) { wait(0); } 知道线程中止后，线程的 this.notifyAll() 方法被调用，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JDK1.5之后的并发包CountDownLatch也可以实现join的功能，并且功能更多，更强大。 示例代码： 运行结果： 1 2 3 CountDownLatch的构造方法接收一个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()

CountDownLatch的使用 概念 countDownLatch这个类使一个线程等待其他线程各自执行完毕后再执行。 countDownLatch是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值是线程的数量。每当一个线程执行完毕后，计数器的值就-1，当计数器的值为0时，表示所有线程都执行完毕，然后在闭锁上等待的线程就可以恢复工作了。 使用场景 在一些时候由于数据库连表查询过于缓慢，并且无法在数据库sql层进行优化，这时我们需要在代码中使用线程去分页查询数据，多个线程都执行完毕后将数据封装进一个list再进行返回，这时需要保证所有线程执行完毕后才能返回。 CountDownLatch的使用 // 首先创建一个线程计数器 构造参数为线程数量 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3); // 创建一个结果集合 List<> list = new ArrayList<>(); // 循环分页查询 for (int i = 1; i <= 3; i++) { // executorService 是一个线程池对象，这里直接使用了，也可以通过new Thread(){ public void run() }.start();匿名内部类方式创建线程 executorService.execute(() -> { // 调用查询

1 CountDownLatch CountDownLatch是一个计数器闭锁，通过它可以完成类似于阻塞当前线程的功能，即：一个线程或多个线程一直等待，直到其他线程执行的操作完成。 CountDownLatch用一个给定的计数器来初始化，该计数器的操作是原子操作，即同时只能有一个线程去操作该计数器。调用该类await()方法的线程会一直处于阻塞状态，直到其他线程调用countDown()方法使当前计数器的值逐渐减少，到0为止，每次调用countDown计数器的值减1。 当计数器值减至零时，所有因调用await()方法而处于等待状态的线程就会继续往下执行。 这种现象只会出现一次 ，因为计数器不能被重置，如果业务上需要一个可以重置计数次数的版本，可以考虑使用CycliBarrier。 CountDownLatch实现的是AQS的共享锁机制。 CountDownLatch出现以前，类似功能我们使用线程的join()方法实现。 1.1 重要方法 1.1.1 构造器 public CountDownLatch(int count) { if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0"); this.sync = new Sync(count); } Sync(int count) { setState(count);

引言 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。 基于ZooKeeper分布式锁的流程 在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node_n 获取locks下所有子节点children 对子节点按节点自增序号从小到大排序 判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件 若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁 具体实现 下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。 通过实现Watch接口，实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控，使CountDownLatch来完成监控

// 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(); latch.countDown(); }); // 查询派送单 executor.execute(()->{ dos = getDOrders(); latch.countDown(); }); // 等待两个查询操作结束 latch.await(); // 执⾏对账操作 diff = check(pos, dos); // 差异写⼊差异库 save(diff); } 计数器 CountDownLatch： 一个线程等待多个线程。 //定义一个初始值为2的计数器 CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2); //计数器-1 latch.countDown(); //线程等待，等待至计数结束。 latch.await(); CyclicBarrier：多个线程相互等待，等待结束执行回调。 //创建一个初始值为2得计数器 CyclicBarrier