countdownlatch

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Java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、有序的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或针对特定场景的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。 Java常用的并发容器 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

Java中，锁的种类按照不同的维度可以区分出很多的类型，比如是否公平？可读写？可重入？等等。而本文主要介绍JUC并发包Lock接口下锁的实现，以及对常见的锁类型介绍、在实际使用中应该注意什么等。 如下图，Lock接口及实现类。 一、区分synchronized和Lock 这两者最大的区别：synchronized是Java的一个关键字，Lock是Java并发包下的一个接口。 细分两者区别： 二、Java锁机制 1、公平锁与非公平锁 回到本文的主题，Lock接口，用创建ReentrantLock实例来说明在创建一个它的一个实例对象的时候都干了什么？打开源码看看。 如上图，默认的构造方法会创建一个非公平锁，而这个锁则是继承一个叫做AbstractQueuedSynchronizer的类（简称AQS）。这个AQS类是源码作者Doug Lea大神在JUC并发包中用来构建锁或者其他同步组件（信号量、事件等）的基础框架类，毫不夸张的说只要弄懂这个同步队列的实现，基本整个JUC理解起来都不会有太大困难，等参悟透了再写文章分享。AQS是一个高度抽象的类，用于解决在多线程编程中遇到的并发同步、锁等复杂问题。首先从基础说起，公平锁和非公平锁指的是什么？ 公平锁：指的是多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，先到先得，FIFO（First In First Out）。 非公平锁

CountDownLatch有时被称为“闭锁”，其作用相当于一扇门：在CountDownLatch达到结束状态之前，这扇门一直是关闭的，并且没有任何线程能通过，当到达结束状态时，这扇门会打开并允许所有的线程通过。当CountDownLatch到达结束状态后，将不会再改变状态，因此这扇门将永远保持打开状态。CountDownLatch可以用来确保某些活动直到其它活动都完成后才继续执行。 CyclicBarrier有时被称为“栅栏”，其作用与CountDownLatch类似，它能阻塞一组线程直到某个事件发生。CyclicBarrier与CountDownLatch的关键区别在于，所有线程必须同时到达栅栏位置，才能继续执行。CountDownLatch用于等待事件，而CyclicBarrier用于等待其它线程。 总结起来两者区别如下： CountDownLatch是不可重置的，所以无法重用；而CyclicBarrier则没有这种限制，可以重用。 CountDownLatch 的基本操作组合是 countDown / await 。 调用await的线程阻塞等待countDown足够的次数 ， 不管你是在一个线程还是多个线程里countDown，只要次数足够即可 。所以说CountDownLatch操作的是 事件 。 CyclicBarrier 的基本操作组合，则就是 await 。当

前几天老板突然匆匆忙忙过来，说对账系统最近越来越慢了，能不能快速优化一下。我了解了对账系统的业务后，发现还是挺简单的，用户通过在线商城下单，会生成电子订单，保存在订单库；之后物流会生成派送单给用户发货，派送单保存在派送单库。为了防止漏派送或者重复派送，对账系统每天还会校验是否存在异常订单。 对账系统的处理逻辑很简单，你可以参考下面的对账系统流程图。目前对账系统的处理逻辑是首先查询订单，然后查询派送单，之后对比订单和派送单，将差异写入差异库。 对账系统的代码抽象之后，也很简单，核心代码如下，就是在一个单线程里面循环查询订单、派送单，然后执行对账，最后将写入差异库。 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 ) ; } 利用并行优化对账系统 老板要我优化性能，那我就首先要找到这个对账系统的瓶颈所在。 目前的对账系统，由于订单量和派送单量巨大，所以查询未对账订单 getPOrders() 和查询派送单 getDOrders() 相对较慢，那有没有办法快速优化一下呢？目前对账系统是单线程执行的，图形化后是下图这个样子。对于串行化的系统

ReentrantLock简介 可重入锁，作用是使线程安全。对比于 sychronized ，它能具有以下特点 减小资源锁的力度 更可控，减少发生死锁的概率 加锁、释放锁都是显示控制的 添加锁的作用时间来防止发生死锁 更加灵活 重入锁 可重入锁可以理解为锁的一个标识。该标识具备计数器功能。标识的初始值为0，表示当前锁没有被任何线程持有。每次线程获得一个可重入锁的时候，该锁的计数器就被加1。每次一个线程释放该所的时候，该锁的计数器就减1。前提是：当前线程已经获得了该锁，是在线程的内部出现再次获取锁的场景 ReentrantLock扩展功能 实现可轮询的锁请求 在内部锁中，要恢复死锁的唯一方法就是重启应用；而通过ReentrantLock可以规避死锁的发生 如果你不能获得所有需要的锁，那么使用可轮询的获取方式使你能够重新拿到控制权，它会释放你已经获得的这些锁，然后再重新尝试。可轮询的锁获取模式，由 tryLock()方 法实现。 此方法仅在调用时锁为空闲状态才获取该锁。如果锁可用，则获取锁，并立即返回值true。如果锁不可用，则此方法将立即返回值false。 ```java /*Acquires the lock only if it is not held by another thread at the time of invocation. */ lock.tryLock() `

在常用的数据库连接池中就应用了等待超时模式，在代码示例中模拟从连接池中获取连接，使用和释放连接的过程。而客户端获取连接的过程被设定为等待超时的模式， 也就是在超时时间内如果无法获取到可用连接，将会返回一个null、设定连接池的数量为10个，然后通过条件客户端的线程数来模拟无法获取连接的场景。 public class ConnectionPool { private LinkedList<Connection> pool = new LinkedList<Connection>(); private int initialSize = 10; /** * 初始化连接池 * @param initialSize */ public ConnectionPool(int initialSize) { if(initialSize > 0) { this.initialSize = initialSize; } for(int i=0;i<initialSize;i++){ pool.addLast(ConnectionDriver.createConnection()); } } /** * 释放连接池中的连接 * @param connection */ public void releaseConnection(Connection connection){ if

这个博客介绍的不错： http://my.oschina.net/jielucky/blog/157946 http://my.oschina.net/adwangxiao/blog/110188 我再顺着这个博客往下写： 赛马是个不错的多线程场景，包括所有赛马都准备好，然后指挥官喊预备跑部分，然后所有赛马跑到了，关闭所有跑道两部分，这个场景可以很好的运用多线程。如下图所示. package com.xue.gang.barrier; import java.util.concurrent.BrokenBarrierException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.CyclicBarrier; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class CyclicBarrierMutiRunner { public static void main(String args[]) throws InterruptedException{ final int size = 10; ExecutorService