在JDK的并发包里提供了几个非常有用的并发工具类。CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore工具类提供了一种并发流程控制的手段，Exchanger工具类则提供了在线程间交换数据的一种手段。本章会配合一些应用场景来介绍如何使用这些工具类。
CountDownLatch
CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。
假如有这样一个需求：我们需要解析一个Excel里多个sheet的数据，此时可以考虑使用多线程，每个线程解析一个sheet里的数据，等到所有的sheet都解析完之后，程序需要提示解析完成（或者汇总结果）。在这个需求中，要实现主线程等待所有线程完成sheet的解析操作，最简单的做法是使用join()方法。
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class JoinCountDownLatchTest {
private static Random sr=new Random(47);
private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);
private static int threadCount=10;
private static class Parser implements Runnable{
String name;
public Parser(String name){
this.name=name;
}
@Override
public void run() {
int sum=0;
int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;
Random r=new Random(47);
for(int i=0;i<100;i++){
sum+=r.nextInt(seed);
}
result.addAndGet(sum);
System.out.println(name+"线程的解析结果："+sum);
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread[] threads=new Thread[threadCount];
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));
}
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i].start();
}
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i].join();
}
System.out.println("所有线程解析结束！");
System.out.println("所有线程的解析结果："+result);
}
}
输出：
Parser-1线程的解析结果：-2013585201 Parser-0线程的解析结果：1336321192 Parser-2线程的解析结果：908136818 Parser-5线程的解析结果：-1675827227 Parser-3线程的解析结果：1638121055 Parser-4线程的解析结果：1513365118 Parser-6线程的解析结果：489607354 Parser-8线程的解析结果：1513365118 Parser-7线程的解析结果：-1191966831 Parser-9线程的解析结果：-912399159 所有线程解析结束！ 所有线程的解析结果：1605138237
join用于让当前执行线程等待join线程执行结束。其实现原理是不停检查join线程是否存活，如果join线程存活则让当前线程永远等待。
在JDK 1.5之后的并发包中提供的CountDownLatch也可以实现join的功能，并且比join的功能更多。
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class CountDownLatchTest {
private static Random sr=new Random(47);
private static AtomicInteger result=new AtomicInteger(0);
private static int threadCount=10;//线程数量
private static CountDownLatch countDown=new CountDownLatch(threadCount);//CountDownLatch
private static class Parser implements Runnable{
String name;
public Parser(String name){
this.name=name;
}
@Override
public void run() {
int sum=0;
int seed=Math.abs(sr.nextInt()) ;
Random r=new Random(47);
for(int i=0;i<100;i++){
sum+=r.nextInt(seed);
}
result.addAndGet(sum);
System.out.println(name+"线程的解析结果："+sum);
countDown.countDown();//注意这里
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread[] threads=new Thread[threadCount];
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i]=new Thread(new Parser("Parser-"+i));
}
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i].start();
}
/*
for(int i=0;i<threadCount;i++){
threads[i].join();
}*/
countDown.await();//将join改为使用CountDownLatch
System.out.println("所有线程解析结束！");
System.out.println("所有线程的解析结果："+result);
}
}
输出：
Parser-0线程的解析结果：1336321192 Parser-1线程的解析结果：-2013585201 Parser-2线程的解析结果：-1675827227 Parser-4线程的解析结果：1638121055 Parser-3线程的解析结果：908136818 Parser-5线程的解析结果：1513365118 Parser-7线程的解析结果：489607354 Parser-6线程的解析结果：1513365118 Parser-8线程的解析结果：-1191966831 Parser-9线程的解析结果：-912399159 所有线程解析结束！ 所有线程的解析结果：1605138237
CountDownLatch的构造函数接收一个int类型的参数作为计数器，如果你想等待N个点完成，这里就传入N。
当我们调用CountDownLatch的countDown方法时，N就会减1，CountDownLatch的await方法会阻塞当前线程，直到N变成零。由于countDown方法可以用在任何地方，所以这里说的N个点，可以是N个线程，也可以是1个线程里的N个执行步骤。用在多个线程时，只需要把这个CountDownLatch的引用传递到线程里即可。
如果有某个解析sheet的线程处理得比较慢，我们不可能让主线程一直等待，所以可以使用另外一个带指定时间的await方法——await（long time，TimeUnit unit），这个方法等待特定时间后，就会不再阻塞当前线程。join也有类似的方法。
注意：计数器必须大于等于0，只是等于0时候，计数器就是零，调用await方法时不会阻塞当前线程。CountDownLatch不可能重新初始化或者修改CountDownLatch对象的内部计数器的值。一个线程调用countDown方法happen-before，另外一个线程调用await方法。
CyclicBarrier
CyclicBarrier的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会
开门，所有被屏障拦截的线程才会继续运行。当所有等待线程都被释放以后，CyclicBarrier可以被重用。CyclicBarrier类位于java.util.concurrent包下，CyclicBarrier提供2个构造器：
public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) {
}
public CyclicBarrier(int parties) {
}
参数parties指让多少个线程或者任务等待至barrier状态；参数barrierAction为当这些线程都达到barrier状态时会执行的内容
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int N = 4;
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(N);
for(int i=0;i<N;i++)
new Writer(barrier).start();
}
static class Writer extends Thread{
private CyclicBarrier cyclicBarrier;
public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier) {
this.cyclicBarrier = cyclicBarrier;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"正在写入数据...");
try {
Thread.sleep(5000); //以睡眠来模拟写入数据操作
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"写入数据完毕，等待其他线程写入完毕");
cyclicBarrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}catch(BrokenBarrierException e){
e.printStackTrace();
}
System.out.println("所有线程写入完毕，继续处理其他任务...");
}
}
}
执行结果：
线程Thread-0正在写入数据... 线程Thread-3正在写入数据... 线程Thread-2正在写入数据... 线程Thread-1正在写入数据... 线程Thread-2写入数据完毕，等待其他线程写入完毕 线程Thread-0写入数据完毕，等待其他线程写入完毕 线程Thread-3写入数据完毕，等待其他线程写入完毕 线程Thread-1写入数据完毕，等待其他线程写入完毕 所有线程写入完毕，继续处理其他任务... 所有线程写入完毕，继续处理其他任务... 所有线程写入完毕，继续处理其他任务... 所有线程写入完毕，继续处理其他任务...
CyclicBarrier和CountDownLatch的区别
CountDownLatch的计数器只能使用一次，而CyclicBarrier的计数器可以使用reset()方法重置。所以CyclicBarrier能处理更为复杂的业务场景。例如，如果计算发生错误，可以重置计数器，并让线程重新执行一次。
CyclicBarrier还提供其他有用的方法，比如getNumberWaiting方法可以获得Cyclic-Barrier阻塞的线程数量。isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断。
Semaphore
Semaphore（信号量）是用来控制同时访问特定资源的线程数量，它通过协调各个线程，以保证合理的使用公共资源。Semaphore可以控同时访问的线程个数，通过acquire()获取一个许可，如果没有就等待，而 release() 释放一个许可。
假若一个工厂有5台机器，但是有8个工人，一台机器同时只能被一个工人使用，只有使用完了，其他工人才能继续使用。那么我们就可以通过Semaphore来实现：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int N = 8; //工人数
Semaphore semaphore = new Semaphore(5); //机器数目
for(int i=0;i<N;i++)
new Worker(i,semaphore).start();
}
static class Worker extends Thread{
private int num;
private Semaphore semaphore;
public Worker(int num,Semaphore semaphore){
this.num = num;
this.semaphore = semaphore;
}
@Override
public void run() {
try {
semaphore.acquire();
System.out.println("工人"+this.num+"占用一个机器在生产...");
Thread.sleep(2000);
System.out.println("工人"+this.num+"释放出机器");
semaphore.release();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
执行结果：
工人0占用一个机器在生产... 工人1占用一个机器在生产... 工人2占用一个机器在生产... 工人4占用一个机器在生产... 工人5占用一个机器在生产... 工人0释放出机器 工人2释放出机器 工人3占用一个机器在生产... 工人7占用一个机器在生产... 工人4释放出机器 工人5释放出机器 工人1释放出机器 工人6占用一个机器在生产... 工人3释放出机器 工人7释放出机器 工人6释放出机器
Exchanger
Exchanger（交换者）是一个用于线程间协作的工具类。Exchanger用于进行线程间的数据交换。它提供一个同步点，在这个同步点，两个线程可以交换彼此的数据。这两个线程通过exchange方法交换数据，如果第一个线程先执行exchange()方法，它会一直等待第二个线程也执行exchange方法，当两个线程都到达同步点时，这两个线程就可以交换数据，将本线程生产出来的数据传递给对方。
下面来看一下Exchanger的应用场景。
1、Exchanger可以用于遗传算法，遗传算法里需要选出两个人作为交配对象，这时候会交换两人的数据，并使用交叉规则得出2个交配结果。
2、Exchanger也可以用于校对工作，比如我们需要将纸制银行流水通过人工的方式录入成电子银行流水，为了避免错误，采用AB岗两人进行录入，录入到Excel之后，系统需要加载这两个Excel，并对两个Excel数据进行校对，看看是否录入一致.
import java.util.concurrent.Exchanger;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ExchangerTest {
private static final Exchanger<String> exgr = new Exchanger<String>();
private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2);
public static void main(String[] args) {
threadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
String A = "银行流水100";// A录入银行流水数据
String B=exgr.exchange(A);
System.out.println("A的视角：A和B数据是否一致：" + A.equals(B) +
"，A录入的是：" + A + "，B录入是：" + B);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
});
threadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
String B = "银行流水200";// B录入银行流水数据
String A = exgr.exchange(B);
System.out.println("B的视角：A和B数据是否一致：" + A.equals(B) +
"，A录入的是：" + A + "，B录入是：" + B);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
});
threadPool.shutdown();
}
}
输出：
B的视角：A和B数据是否一致：false，A录入的是：银行流水100，B录入是：银行流水200 A的视角：A和B数据是否一致：false，A录入的是：银行流水100，B录入是：银行流水200
如果两个线程有一个没有执行exchange()方法，则会一直等待，如果担心有特殊情况发生，避免一直等待，可以使用exchange（V x，longtimeout，TimeUnit unit）设置最大等待时长。
参考：
原文地址：https://www.cnblogs.com/Jason-Xiang/p/8449648.html