CountDownLatch的实现原理是什么
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前言
CountDownLatch是多线程中一个比较重要的概念,它可以使得一个或多个线程等待其他线程执行完毕之后再执行。它内部有一个计数器和一个阻塞队列,每当一个线程调用countDown()方法后,计数器的值减少1。当计数器的值不为0时,调用await()方法的线程将会被加入到阻塞队列,一直阻塞到计数器的值为0。
常用方法
public class CountDownLatch { //构造一个值为count的计数器 public CountDownLatch(int count); //阻塞当前线程直到计数器为0 public void await() throws InterruptedException; //在单位为unit的timeout时间之内阻塞当前线程 public boolean await(long timeout, TimeUnit unit); //将计数器的值减1,当计数器的值为0时,阻塞队列内的线程才可以运行 public void countDown(); }
下面给一个简单的示例:
package com.yang.testCountDownLatch; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class Main { private static final int NUM = 3; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(NUM); for (int i = 0; i < NUM; i++) { new Thread(() -> { try { Thread.sleep(2000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "运行完毕"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { latch.countDown(); } }).start(); } latch.await(); System.out.println("主线程运行完毕"); } }
输出如下:
看得出来,主线程会等到3个子线程执行完毕才会执行。
原理解析
类图
可以看得出来,CountDownLatch里面有一个继承AQS的内部类Sync,其实是AQS来支持CountDownLatch的各项操作的。
CountDownLatch(int count)
new CountDownLatch(int count)用来创建一个AQS同步队列,并将计数器的值赋给了AQS的state。
public CountDownLatch(int count) { if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0"); this.sync = new Sync(count); } private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer { Sync(int count) { setState(count); } }
countDown()
countDown()方法会对计数器进行减1的操作,当计数器值为0时,将会唤醒在阻塞队列中等待的所有线程。其内部调用了Sync的releaseShared(1)方法
public void countDown() { sync.releaseShared(1); } public final boolean releaseShared(int arg) { if (tryReleaseShared(arg)) { //此时计数器的值为0,唤醒所有被阻塞的线程 doReleaseShared(); return true; } return false; }
tryReleaseShared(arg)内部使用了自旋+CAS操将计数器的值减1,当减为0时,方法返回true,将会调用doReleaseShared()方法。对CAS机制不了解的同学,可以先参考我的另外一篇文章浅探CAS实现原理
protected boolean tryReleaseShared(int releases) { //自旋 for (;;) { int c = getState(); if (c == 0) //此时计数器的值已经为0了,其他线程早就执行完毕了,当前线程也已经再执行了,不需要再次唤醒了 return false; int nextc = c-1; //使用CAS机制,将state的值变为state-1 if (compareAndSetState(c, nextc)) return nextc == 0; } }
doReleaseShared()是AQS中的方法,该方法会唤醒队列中所有被阻塞的线程。
private void doReleaseShared() { for (;;) { Node h = head; if (h != null && h != tail) { int ws = h.waitStatus; if (ws == Node.SIGNAL) { if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0)) continue; // loop to recheck cases unparkSuccessor(h); } else if (ws == 0 && !compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE)) continue; // loop on failed CAS } if (h == head) // loop if head changed break; } }
这段方法比较难理解,会另外篇幅介绍。这里只要认为该段方法会唤醒所有因调用await()方法而阻塞的线程。
await()
当计数器的值不为0时,该方法会将当前线程加入到阻塞队列中,并把当前线程挂起。
public void await() throws InterruptedException { sync.acquireSharedInterruptibly(1); }
同样是委托内部类Sync,调用其
acquireSharedInterruptibly()方法
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg) throws InterruptedException { if (Thread.interrupted()) throw new InterruptedException(); if (tryAcquireShared(arg) < 0) doAcquireSharedInterruptibly(arg); }
接着看Sync内的tryAcquireShared()方法,如果当前计数器的值为0,则返回1,最终将导致await()不会将线程阻塞。如果当前计数器的值不为0,则返回-1。
protected int tryAcquireShared(int acquires) { return (getState() == 0) ? 1 : -1; }
tryAcquireShared方法返回一个负值时,将会调用AQS中的
doAcquireSharedInterruptibly()方法,将调用await()方法的线程加入到阻塞队列中,并将此线程挂起。
private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg) throws InterruptedException { //将当前线程构造成一个共享模式的节点,并加入到阻塞队列中 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); } }
同样,以上的代码位于AQS中,在没有了解AQS结构的情况下去理解上述代码,有些困难,关于AQS源码,会另开篇幅介绍。
使用场景
CountDownLatch的使用场景很广泛,一般用于分头做某些事,再汇总的情景。例如:
数据报表:当前的微服务架构十分流行,大多数项目都会被拆成若干的子服务,那么报表服务在进行统计时,需要向各个服务抽取数据。此时可以创建与服务数相同的线程数,交由线程池处理,每个线程去对应服务中抽取数据,注意需要在finally语句块中进行countDown()操作。主线程调用await()阻塞,直到所有数据抽取成功,最后主线程再进行对数据的过滤组装等,形成直观的报表。
风险评估:客户端的一个同步请求查询用户的风险等级,服务端收到请求后会请求多个子系统获取数据,然后使用风险评估规则模型进行风险评估。如果使用单线程去完成这些操作,这个同步请求超时的可能性会很大,因为服务端请求多个子系统是依次排队的,请求子系统获取数据的时间是线性累加的。此时可以使用CountDownLatch,让多个线程并发请求多个子系统,当获取到多个子系统数据之后,再进行风险评估,这样请求子系统获取数据的时间就等于最耗时的那个请求的时间,可以大大减少处理时间。
感谢各位的阅读,以上就是“CountDownLatch的实现原理是什么”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对CountDownLatch的实现原理是什么这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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