Java并发特性之CountDownLatch详解!

CountDownLatch 是 Java 中的一个用于管理并发控制的同步辅助类,允许一个或多个线程等待其他线程完成操作,它的工作机制类似于“倒计时闩锁”,线程会阻塞等待,直到闩锁的计数器减少到 0,然后才能继续执行。这篇文章,我们将深度剖析其工作原理。

什么是 CountDownLatch?

CountDownLatchjava.util.concurrent 包的一部分,用于同步一个或多个线程以等待特定条件的满足。它在创建时初始化一个给定的计数,表示必须发生的事件数量,才能使线程继续执行。这个计数通过调用 countDown() 方法来递减,等待该条件的线程调用 await() 方法来阻塞,直到计数达到零。

CountDownLatch的关键组件包含:

  • 计数CountDownLatch 的核心概念是计数。它从创建锁存器时指定的初始值开始,只能递减,不能重置。
  • await() :线程使用此方法等待计数达到零。如果当前计数大于零,这些线程将被置于等待状态。
  • countDown() :调用此方法以递减计数。当计数达到零时,所有等待的线程将被释放。
  • 线程安全CountDownLatch 是线程安全的,它使用内部的 AQS(AbstractQueuedSynchronizer)来管理状态,确保计数的可见性和原子性。

工作原理

CountDownLatch 本质上是一种简化的信号量(Semaphore)。它的核心思想是设定一个计数器,当计数器值为 0 时,其他被阻塞的线程才会开始运行,线程的释放建立在调用 countDown 方法去减少计数器次数的基础上。

CountDownLatch 的典型功能包括:

  • 使多个线程等待一系列事件发生。
  • 让一个线程等待完成多个步协作操作的线程。
  • 在某个条件达到之前阻塞线程。

它包含了两个核心方法:

  1. countDown(): 当前线程执行完任务后,调用该方法时,计数器 -1;当计数器为 1,调用该方法可以使计数器变为 0。
  2. await(): 当前线程调用后,会阻塞,进入等待状态,直到计数器为 0。

通过这两种操作,我们就可以构建出各种灵活的并发控制逻辑。

简单实现

public class CountDownLatchDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个计数器,设置初始的计数值为 3
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);

// 创建三个工作线程
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);  // 模拟任务耗时
System.out.println(“Thread 1 finished”);
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
finally {
latch.countDown();  // 每个线程任务完成后,使计数器减 1
}
}).start();

new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(2000);  // 模拟任务耗时
System.out.println(“Thread 2 finished”);
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
finally {
latch.countDown();  // 每个线程任务完成后,使计数器减 1
}
}).start();

new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(3000);  // 模拟任务耗时
System.out.println(“Thread 3 finished”);
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
finally {
latch.countDown();  // 每个线程任务完成后,使计数器减 1
}
}).start();

// 主线程会在此阻塞,直到计数器减为 0
latch.await();
System.out.println(“All tasks finished. Main thread proceeding.”);
}
}

输出结果如下:

Thread 1 finished
Thread 2 finished
Thread 3 finished
All tasks finished. Main thread proceeding.

在上述代码中,主线程调用 latch.await(); 进入阻塞状态,等待三个工作线程完成任务后,计数器将变为 0,然后解除阻塞并进入后续逻辑。

底层工作原理

从底层工作原理来看,CountDownLatch 内部维护了一个 Sync 类,这实际上是一个基于 AQS(AbstractQueuedSynchronizer, 抽象队列同步器)的同步工具。

  • State 的初始值为计数器值,也就是通过构造函数传递的参数(n)。
  • await 方法的实现就是通过验证 state 的值是否为 0,若不为 0,则会阻塞当前线程并加入AQS等待队列中,否则继续向下执行。
  • countDown 方法会将 state 的值减 1,当state==0时,会唤醒所有在 AQS 阻塞队列中的线程。

内部实现机制对线程的阻塞、唤醒、队列管理等是通过 AQS 实现的,AQS 的设计模式使得它能高效、安全地管理同步状态。

核心代码片段

static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
    Sync(int count) {
        setState(count);
    }

int getCount() {
return getState();
}

protected int tryAcquireShared(int acquires) {
return (getState() == 0) ? 1 : –1;
}

protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
// Decrement count; signal when transition to zero
for (;;) {
int c = getState();
if (c == 0)
return false;
int nextc = c – 1;
if (compareAndSetState(c, nextc))
return nextc == 0;
}
}
}

使用场景分析

CountDownLatch 的应用场景比较广泛,尤其是在处理并发问题时,这里列举了几个:

批量任务协调

有时候,不同子线程可能会同时执行各自的任务,然而主线程会等待所有子线程的执行完毕后,才继续执行后续操作。

比如 Web 应用中多个 API 的响应聚合:假设有多个远程服务需要调用,主线程希望在所有调用都返回结果后,再执行后续处理,可以使用 CountDownLatch 来等待响应的到来。示例代码如下:

// 类似一些应用需要同时从多个微服务中拉数据,再一起处理
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    executor.submit(() -> {
        try {
            // 模拟拉取和处理数据
        } catch (Exception e) {
            // 异常处理
        } finally {
            latch.countDown(); // 每个任务结束后调用
        }
    });
}
latch.await();  // 等待所有子任务执行结束
System.out.println("汇总所有数据.");

并行计算

假如有这样一个情景:计算任务很耗时,但是可以分成多个部分并行处理,然后将结果进行合并。

实现方式:我们先将任务分解成 n 个子任务,全部执行完毕后,将子任务的结果进行汇总分析。示例代码如下:

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(n);
List<Integer> results = new CopyOnWriteArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
    new Thread(() -> {
        try {
            int result = // 处理部分任务
            results.add(result);
        } finally {
            latch.countDown();  // 完成后计数减 1
        }
    }).start();
}
latch.await();  // 等到结果全部处理完
int finalResult = results.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();

服务启动检查

CountDownLatch 还可以为应用服务做“健康检查”。例如,系统在完全启动之前,需要依赖多个外部服务,那么我们可以通过异步方式检测各个服务的健康状态,只有当所有服务都正常启动时,才允许继续执行下一步。

简单的示例代码如下:

public class ServiceStartChecker {

private final CountDownLatch latch;

public ServiceStartChecker(int serviceCount) {
latch = new CountDownLatch(serviceCount);
}

public void checkServices() throws InterruptedException {
// 启动多个异步线程去检查服务是否就绪
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(() -> {
try {
// 模拟服务检查
Thread.sleep(1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ” is ready”);
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
finally {
latch.countDown(); // 完成后调用,减少计数器
}
}).start();
}
latch.await(); // 等待所有服务就绪
System.out.println(“All services are up. System is ready.”);
}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ServiceStartChecker checker = new ServiceStartChecker(3);
checker.checkServices();
}
}

与其他并发工具对比

CountDownLatch 只是 Java 并发工具包中的一个工具,其功能与一些其他工具如 CyclicBarrierSemaphore 等具有一定的共性和不同点。

CountDownLatch vs CyclicBarrier

  • 用途CountDownLatch适用于一组线程完成某一工作后进入“继续工作”的状态,且无法进行reset重新使用。而 CyclicBarrier 更适合复用,在一组线程都到达某一屏障时统一放行,之后可以通过 reset 重复使用。
  • 结束条件CyclicBarrier 需要每个等待的线程都到达某个同步点才能继续;而 CountDownLatch 则更灵活,它并不关心是哪个线程调用了 countDown,只关注 countDown 是否次数到了。

CountDownLatch vs Semaphore

  • 任务控制力度的差异Semaphore 更倾向于对信号量的数量进行限流。简单来说,Semaphore 可以限制某个操作的并发次数,比如最多只允许 5 个线程同时执行某个任务。而 CountDownLatch 只是简单的减少计数,不去限流,只是关注完成情况。

实际项目中的使用

在多线程爬虫、分布式系统、并行数据处理等具体项目中,CountDownLatch 都能找到合适的应用场景。

分布式系统的启动控制

假设我们在一个分布式服务系统中,每个微服务间可能有复杂的依赖关系,借助 CountDownLatch,我可以构建出一个依赖的启动顺序。

性能测试

在进行性能测试时,可能需要多个线程同时工作,例如使用 CountDownLatch 控制开始时间,以模拟高并发访问场景。

CountDownLatch ready = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch done = new CountDownLatch(N);
for (int i = 0; i < N; i++) {
    new Thread(() -> {
        try {
            ready.await();  // 等待所有线程就绪
            // 执行模拟请求
        } finally {
            done.countDown();
        }
    }).start();
}
// 开始测试
ready.countDown();
done.await();  // 等到所有线程结束

通过这样的实践,我们可以轻松模拟高并发性能测试和压力测试场景。

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