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CountDownLatch多任务并行处理

前言:

最近在做一个原始数据统计的功能,用户通过前台设置相关参数,后台实时统计并返回数据。

  • 数据排名
  • 求和、最大、最小
  • 统计类比

最好的用户体验,就是每一个操作都可以实时的展示数据,3秒之内应该是用户的忍受范围之内的了,所以做一款产品不仅要考虑用户交互设计,后端的优化也是比不可少的。最主要的还是要实时、实时、实时。

改造前

程序逻辑

CountDownLatch多任务并行处理

改造后

程序逻辑

CountDownLatch多任务并行处理

多任务并行处理,适用于多核CPU,单核CPU多线程执行任务可能会适得其反(上下文切换以及线程的创建和销毁都会消耗资源),特别是CPU密集型的任务。

代码示例:

public class StatsDemo {
    final static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(
            "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    
    final static String startTime = sdf.format(new Date());

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);// 两个赛跑者
        Stats stats1 = new Stats("任务A", 1000, latch);
        Stats stats2 = new Stats("任务B", 2000, latch);
        Stats stats3 = new Stats("任务C", 2000, latch);
        Stats stats4 = new Stats("任务D", 2000, latch);
        Stats stats5 = new Stats("任务E", 2000, latch);
        stats1.start();//任务A开始执行
        stats2.start();//任务B开始执行
        stats3.start();//任务C开始执行
        stats4.start();//任务D开始执行
        stats5.start();//任务E开始执行
        latch.await();// 等待所有人任务结束
        System.out.println("所有的统计任务执行完成:" + sdf.format(new Date()));
    }

    static class Stats extends Thread {
        String statsName;
        int runTime;
        CountDownLatch latch;

        public Stats(String statsName, int runTime, CountDownLatch latch) {
            this.statsName = statsName;
            this.runTime = runTime;
            this.latch = latch;
        }

        public void run() {
            try {
                System.out.println(statsName+ " do stats begin at "+ startTime);
                //模拟任务执行时间
                Thread.sleep(runTime);
                System.out.println(statsName + " do stats complete at "+ sdf.format(new Date()));
                latch.countDown();//单次任务结束,计数器减一
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}复制代码
任务B do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务D do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务E do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务C do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务A do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务A do stats complete at 2019-06-13 16:46:19
任务E do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务B do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务C do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务D do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
所有的统计任务执行完成:2019-06-13 16:46:20
复制代码

总结

1.CountDownLatch用于同步一个或多个任务,强制他们等待由其他任务执行的一组操作完成。CountDownLatch典型的用法是将一个程序分为N个互相独立的可解决任务,并创建值为N的CountDownLatch。当每一个任务完成时,都会在这个锁存器上调用countDown,等待问题被解决的任务调用这个锁存器的await,将他们自己拦住,直至锁存器计数结束。

1.1 使用注意

  • 在创建实例时,必须指定初始的计数值,且应大于0
  • 必须有线程中显示的调用了 countDown() 计数-1方法;必须有线程显示调用了 await() 方法(没有这个就没有必要使用CountDownLatch了)
  • 由于await()方法会阻塞到计数为0,如果在代码逻辑中某个线程漏掉了计数-1,导致最终计数一直大于0,直接导致死锁了;
  • 鉴于上面一点,更多的推荐 await(long, TimeUnit) 来替代直接使用 await() 方法,至少不会造成阻塞死只能重启的情况
  • 允许多个线程调用 await 方法,当计数为0后,所有被阻塞的线程都会被唤醒

2. 实现原理

await内部实现流程:

  1. 判断state计数是否为0,不是,则直接放过执行后面的代码
  2. 大于0,则表示需要阻塞等待计数为0
  3. 当前线程封装Node对象,进入阻塞队列
  4. 然后就是循环尝试获取锁,直到成功(即state为0)后出队,继续执行线程后续代码

countDown内部实现流程:

  1. 尝试释放锁 tryReleaseShared ,实现计数-1
  • 若计数已经小于0,则直接返回false
  • 否则执行计数(AQS的state)减一
  • 若减完之后,state==0,表示没有线程占用锁,即释放成功,然后就需要唤醒被阻塞的线程了
  1. 释放并唤醒阻塞线程 doReleaseShared
  • 如果队列为空,即表示没有线程被阻塞(也就是说没有线程调用了 CountDownLatch#wait()方法),直接退出
原文  https://juejin.im/post/5d070517f265da1b827a9bb1
正文到此结束
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