Java并发学习之CountDownLatch实现原理及使用姿势

一灰灰blog

发布于 2018-02-06 16:23:39

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发布于 2018-02-06 16:23:39

文章被收录于专栏：小灰灰

CountDownLatch实现原理及使用姿势

在并发编程的场景中，最常见的一个case是某个任务的执行，需要等到多个线程都执行完毕之后才可以进行，CountDownLatch可以很好解决这个问题

下面将主要从使用和实现原理两个方面进行说明，围绕点如下

CountDownLatch 是个什么鬼
怎么用（结合case说明）
底层实现原理（及如何保障功能的正常性）

I. 使用说明

同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待

比较有意思的是，CountDownLatch并未继承自其他的类or接口，在jdk中这样的类并不多见（多半是我孤陋寡闻）

0. 接口定义

在使用之前，得先了解下其定义的几个方法

// 构造器，必须指定一个大于零的计数
public CountDownLatch(int count) {
    if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
    this.sync = new Sync(count);
}

// 线程阻塞，直到计数为0的时候唤醒；可以响应线程中断退出阻塞
public void await() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}

// 线程阻塞一段时间，如果计数依然不是0，则返回false；否则返回true
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
    throws InterruptedException {
    return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
}

// 计数-1
public void countDown() {
    sync.releaseShared(1);
}

// 获取计数
public long getCount() {
    return sync.getCount();
}

也就几个接口，基本上都是比较常见的了，需要注意的是不要把 await()和 Object#wait()方法弄混了，否则就gg思密达了...

1. Demo演示

依然以讲解 ReentrantLock中的例子来说明，多线程实现累加

线程1实现 10加到100
线程2实现 100加到200
线程3实现 线程1和线程2计算结果的和

实现如下

public class CountDownLatchDemo {
    private CountDownLatch countDownLatch;

    private int start = 10;
    private int mid = 100;
    private int end = 200;

    private volatile int tmpRes1, tmpRes2;

    private int add(int start, int end) {
        int sum = 0;
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            sum += i;
        }
        return sum;
    }


    private int sum(int a, int b) {
        return a + b;
    }

    public void calculate() {
        countDownLatch = new CountDownLatch(2);

        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            try {
                // 确保线程3先与1，2执行，由于countDownLatch计数不为0而阻塞
                Thread.sleep(100);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 开始执行");
                tmpRes1 = add(start, mid);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                        " : calculate ans: " + tmpRes1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        }, "线程1");

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            try {
                // 确保线程3先与1，2执行，由于countDownLatch计数不为0而阻塞
                Thread.sleep(100);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 开始执行");
                tmpRes2 = add(mid + 1, end);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                        " : calculate ans: " + tmpRes2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        }, "线程2");


        Thread thread3 = new Thread(()-> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 开始执行");
                countDownLatch.await();
                int ans = sum(tmpRes1, tmpRes2);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                        " : calculate ans: " + ans);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "线程3");

        thread3.start();
        thread1.start();
        thread2.start();
    }


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatchDemo demo = new CountDownLatchDemo();
        demo.calculate();

        Thread.sleep(1000);
    }
}

输出

线程3 : 开始执行
线程1 : 开始执行
线程2 : 开始执行
线程1 : calculate ans: 5005
线程2 : calculate ans: 15050
线程3 : calculate ans: 20055

看了上面的定义和Demo之后，使用就会简单一点了，一般流程如

首先是创建实例 CountDownLatch countDown = new CountDownLatch(2)
需要同步的线程执行完之后，计数-1； countDown.countDown()
需要等待其他线程执行完毕之后，再运行的线程，调用 countDown.await()实现阻塞同步

注意

在创建实例是，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

有兴趣的小伙伴可以对比下这个实现与《Java并发学习之ReentrantLock的工作原理及使用姿势》中的demo，明显感觉使用CountDownLatch优雅得多（后面有机会介绍用更有意思的Fork/Join来实现累加）

2. 应用场景

前面给了一个demo演示如何用，那这个东西在实际的业务场景中是否会用到呢？

因为确实在一个业务场景中使用到了，不然也就不会单独捞出这一节...

电商的详情页，由众多的数据拼装组成，如可以分成一下几个模块

交易的收发货地址，销量
商品的基本信息（标题，图文详情之类的）
推荐的商品列表
评价的内容
....

上面的几个模块信息，都是从不同的服务获取信息，且彼此没啥关联；所以为了提高响应，完全可以做成并发获取数据，如

线程1获取交易相关数据
线程2获取商品基本信息
线程3获取推荐的信息
线程4获取评价信息
....

但是最终拼装数据并返回给前端，需要等到上面的所有信息都获取完毕之后，才能返回，这个场景就非常的适合 CountDownLatch来做了

在拼装完整数据的线程中调用 CountDownLatch#await(long, TimeUnit) 等待所有的模块信息返回
每个模块信息的获取，由一个独立的线程执行；执行完毕之后调用 CountDownLatch#countDown() 进行计数-1

II. 实现原理

同ReentrantLock一样，依然是借助AQS的双端队列，来实现原子的计数-1，线程阻塞和唤醒

前面《Java并发学习之ReentrantLock的工作原理及使用姿势》介绍了AQS的结构，方便查看，下面直接贴出

0. AbstractQueuedSynchronizer （简称AQS）

AQS是一个用于构建锁和同步容器的框架。事实上concurrent包内许多类都是基于AQS构建，例如ReentrantLock，Semaphore，CountDownLatch，ReentrantReadWriteLock，FutureTask等。AQS解决了在实现同步容器时设计的大量细节问题

AQS使用一个FIFO的队列表示排队等待锁的线程，队列头节点称作“哨兵节点”或者“哑节点”，它不与任何线程关联。其他的节点与等待线程关联，每个节点维护一个等待状态waitStatus

private transient volatile Node head;

private transient volatile Node tail;

private volatile int state;

static final class Node {
    static final Node SHARED = new Node();
    static final Node EXCLUSIVE = null;

    /** waitStatus value to indicate thread has cancelled */
    static final int CANCELLED =  1;
    /** waitStatus value to indicate successor's thread needs unparking */
    static final int SIGNAL    = -1;
    /** waitStatus value to indicate thread is waiting on condition */
    static final int CONDITION = -2;
    /**
     * waitStatus value to indicate the next acquireShared should
     * unconditionally propagate
     */
    static final int PROPAGATE = -3;

    //取值为 CANCELLED, SIGNAL, CONDITION, PROPAGATE 之一
    volatile int waitStatus;

    volatile Node prev;

    volatile Node next;

    // Link to next node waiting on condition, 
    // or the special value SHARED
    volatile Thread thread;

    Node nextWaiter;
}

1. 计数器的初始化

CountDownLatch内部实现了AQS，并覆盖了tryAcquireShared()和tryReleaseShared()两个方法，下面说明干嘛用的

通过前面的使用，清楚了计数器的构造必须指定计数值,这个直接初始化了 AQS内部的state变量

Sync(int count) {
    setState(count);
}

后续的计数-1/判断是否可用都是基于sate进行的

2. countDown() 计数-1的实现

// 计数-1
public void countDown() {
    sync.releaseShared(1);
}


public final boolean releaseShared(int arg) {
    if (tryReleaseShared(arg)) { // 首先尝试释放锁
        doReleaseShared();
        return true;
    }
    return false;
}

protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
    // Decrement count; signal when transition to zero
    for (;;) {
        int c = getState();
        if (c == 0) //如果计数已经为0，则返回失败
            return false;
        int nextc = c-1;
        // 原子操作实现计数-1
        if (compareAndSetState(c, nextc)) 
            return nextc == 0;
    }
}

// 唤醒被阻塞的线程
private void doReleaseShared() {
    for (;;) {
        Node h = head;
        if (h != null && h != tail) { // 队列非空，表示有线程被阻塞
            int ws = h.waitStatus;
            if (ws == Node.SIGNAL) { 
            // 头结点如果为SIGNAL,则唤醒头结点下个节点上关联的线程，并出队
                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) // 没有线程被阻塞，直接跳出
            break;
    }
}

上面截出计数减1的完整调用链

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
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
头结点如果为SIGNAL, 则依次唤醒头结点下个节点上关联的线程，并出队

疑问一： 看到这个实现，是不是只要countDownLatch的计数为0了，所有被阻塞的线程都会被执行？

改下上面的demo，新增线程4，实现线程2的结果-线程1的结果

public class CountDownLatchDemo {
    
    // ...省略重复
    
    private int sub(int a, int b) {
        return a - b;
    }

    public void calculate() {
        countDownLatch = new CountDownLatch(2);

        Thread thread1 = // ... ;
        Thread thread2 = // ...;
        
        Thread thread3 = new Thread(()-> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 开始执行");
                countDownLatch.await();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 唤醒");
                Thread.sleep(100); // 确保线程4先执行完相减
                int ans = sum(tmpRes1, tmpRes2);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                        " : calculate ans: " + ans);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "线程3");

        Thread thread4 = new Thread(()-> {
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 开始执行");
                countDownLatch.await();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : 唤醒");
                int ans = sub(tmpRes2, tmpRes1);
                Thread.sleep(200); // 保证线程3先输出执行结果，以验证线程3和线程4是否并发执行
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                        " : calculate ans: " + ans);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "线程4");
        
        thread3.start();
        thread4.start();
        thread1.start();
        thread2.start();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatchDemo demo = new CountDownLatchDemo();
        demo.calculate();

        Thread.sleep(1000);
    }
}

输出如下

线程4 : 开始执行
线程3 : 开始执行
线程2 : 开始执行
线程2 : calculate ans: 15050
线程1 : 开始执行
线程1 : calculate ans: 5005
线程3 : 唤醒
线程4 : 唤醒
线程3 : calculate ans: 20055
线程4 : calculate ans: 10045

上面的实现中，线程3中sleep一段时间，确保线程4的计算会优先执行；线程4计算完成之后的sleep时间，以保证线程3计算完成并输出结果，然后线程4才输出结果；结合输出，这个期望是准确的，也就是说，线程3和线程4被唤醒后是并发执行的，没有先后阻塞顺序

即CountDownLatch计数为0之后，所有被阻塞的线程都会被唤醒，且彼此相对独立，不会出现独占锁阻塞的问题

3. await() 阻塞等待计数为0

public void await() throws InterruptedException {
    sync.acquireSharedInterruptibly(1);
}
    

public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
        throws InterruptedException {
    if (Thread.interrupted()) // 若线程中端，直接抛异常
        throw new InterruptedException();
    if (tryAcquireShared(arg) < 0)
        doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}


// 计数为0时，表示获取锁成功
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
    return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}

// 阻塞，并入队
private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg)
    throws InterruptedException {
    final Node node = addWaiter(Node.SHARED); // 入队
    boolean failed = true;
    try {
        for (;;) {
            // 获取前驱节点
            final Node p = node.predecessor();
            if (p == head) {
                int r = tryAcquireShared(arg);
                if (r >= 0) {
                    // 获取锁成功，设置队列头为node节点
                    setHeadAndPropagate(node, r);
                    p.next = null; // help GC
                    failed = false;
                    return;
                }
            }
            if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) // 线程挂起
              && parkAndCheckInterrupt())
                throw new InterruptedException();
        }
    } finally {
        if (failed)
            cancelAcquire(node);
    }
}

阻塞的逻辑相对简单

判断state计数是否为0，不是，则直接放过执行后面的代码
大于0，则表示需要阻塞等待计数为0
当前线程封装Node对象，进入阻塞队列
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

III. 小结

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:

判断state计数是否为0，不是，则直接放过执行后面的代码
大于0，则表示需要阻塞等待计数为0
当前线程封装Node对象，进入阻塞队列
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:

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
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
头结点如果为SIGNAL, 则依次唤醒头结点下个节点上关联的线程，并出队

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