一篇带给你CountDownLatch实现原理

常用方法

public class CountDownLatch { 
 
    //构造一个值为count的计数器 
    public CountDownLatch(int count); 
 
    //阻塞当前线程直到计数器为0 
    public void await() throws InterruptedException; 
 
    //在单位为unit的timeout时间之内阻塞当前线程 
    public boolean await(long timeout, TimeUnit unit); 
 
    //将计数器的值减1，当计数器的值为0时，阻塞队列内的线程才可以运行 
    public void countDown();       
 
} 

下面给一个简单的示例：

package com.yang.testCountDownLatch; 
 
import java.util.concurrent.CountDownLatch; 
 
public class Main { 
    private static final int NUM = 3; 
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(NUM); 
        for (int i = 0; i < NUM; i++) { 
            new Thread(() -> { 
                try { 
                    Thread.sleep(2000); 
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "运行完毕"); 
                } catch (InterruptedException e) { 
                    e.printStackTrace(); 
                } finally { 
                    latch.countDown(); 
                } 
            }).start(); 
        } 
        latch.await(); 
        System.out.println("主线程运行完毕"); 
    } 
} 

输出如下：

看得出来，主线程会等到3个子线程执行完毕才会执行。

原理解析

类图

 

可以看得出来，CountDownLatch里面有一个继承AQS的内部类Sync，其实是AQS来支持CountDownLatch的各项操作的。

CountDownLatch(int count)

new CountDownLatch(int count)用来创建一个AQS同步队列，并将计数器的值赋给了AQS的state。

public CountDownLatch(int count) { 
    if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0"); 
    this.sync = new Sync(count); 
} 
 
private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {      
    Sync(int count) { 
        setState(count); 
    } 
 
} 

countDown()

countDown()方法会对计数器进行减1的操作，当计数器值为0时，将会唤醒在阻塞队列中等待的所有线程。其内部调用了Sync的releaseShared(1)方法

public void countDown() { 
     sync.releaseShared(1); 
 } 
 
 public final boolean releaseShared(int arg) { 
     if (tryReleaseShared(arg)) { 
         //此时计数器的值为0，唤醒所有被阻塞的线程 
         doReleaseShared(); 
         return true; 
     } 
     return false; 
 } 

tryReleaseShared(arg)内部使用了自旋+CAS操将计数器的值减1，当减为0时，方法返回true，将会调用doReleaseShared()方法。对CAS机制不了解的同学，可以先参考我的另外一篇文章浅探CAS实现原理

protected boolean tryReleaseShared(int releases) { 
      //自旋 
      for (;;) { 
          int c = getState(); 
          if (c == 0) 
              //此时计数器的值已经为0了，其他线程早就执行完毕了，当前线程也已经再执行了，不需要再次唤醒了 
              return false; 
          int nextc = c-1; 
          //使用CAS机制，将state的值变为state-1 
          if (compareAndSetState(c, nextc)) 
              return nextc == 0; 
      } 
  } 

doReleaseShared()是AQS中的方法，该方法会唤醒队列中所有被阻塞的线程。

private void doReleaseShared() { 
     for (;;) { 
         Node h = head; 
         if (h != null && h != tail) { 
             int ws = h.waitStatus; 
             if (ws == Node.SIGNAL) { 
                 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)                   // loop if head changed 
             break; 
     } 
 } 

这段方法比较难理解，会另外篇幅介绍。这里只要认为该段方法会唤醒所有因调用await()方法而阻塞的线程。

await()

当计数器的值不为0时，该方法会将当前线程加入到阻塞队列中，并把当前线程挂起。

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

同样是委托内部类Sync，调用其

acquireSharedInterruptibly()方法

public final void acquireSharedInterruptibly(int arg) 
          throws InterruptedException { 
      if (Thread.interrupted()) 
          throw new InterruptedException(); 
      if (tryAcquireShared(arg) < 0) 
          doAcquireSharedInterruptibly(arg); 
  } 

接着看Sync内的tryAcquireShared()方法，如果当前计数器的值为0，则返回1，最终将导致await()不会将线程阻塞。如果当前计数器的值不为0，则返回-1。

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

tryAcquireShared方法返回一个负值时，将会调用AQS中的

doAcquireSharedInterruptibly()方法，将调用await()方法的线程加入到阻塞队列中，并将此线程挂起。

private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg) 
      throws InterruptedException { 
      //将当前线程构造成一个共享模式的节点，并加入到阻塞队列中 
      final Node node = addWaiter(Node.SHARED); 
      boolean failed = true; 
      try { 
          for (;;) { 
              final Node p = node.predecessor(); 
              if (p == head) {         
                  int r = tryAcquireShared(arg); 
                  if (r >= 0) { 
                      setHeadAndPropagate(node, r); 
                      p.next = null; // help GC 
                      failed = false; 
                      return; 
                  } 
              } 
              if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) && 
                  parkAndCheckInterrupt()) 
                  throw new InterruptedException(); 
          } 
      } finally { 
          if (failed) 
              cancelAcquire(node); 
      } 
  } 

同样，以上的代码位于AQS中，在没有了解AQS结构的情况下去理解上述代码，有些困难，关于AQS源码，会另开篇幅介绍。

使用场景

CountDownLatch的使用场景很广泛，一般用于分头做某些事，再汇总的情景。例如：

数据报表：当前的微服务架构十分流行，大多数项目都会被拆成若干的子服务，那么报表服务在进行统计时，需要向各个服务抽取数据。此时可以创建与服务数相同的线程数，交由线程池处理，每个线程去对应服务中抽取数据，注意需要在finally语句块中进行countDown()操作。主线程调用await()阻塞，直到所有数据抽取成功，最后主线程再进行对数据的过滤组装等，形成直观的报表。

风险评估：客户端的一个同步请求查询用户的风险等级，服务端收到请求后会请求多个子系统获取数据，然后使用风险评估规则模型进行风险评估。如果使用单线程去完成这些操作，这个同步请求超时的可能性会很大，因为服务端请求多个子系统是依次排队的，请求子系统获取数据的时间是线性累加的。此时可以使用CountDownLatch，让多个线程并发请求多个子系统，当获取到多个子系统数据之后，再进行风险评估，这样请求子系统获取数据的时间就等于最耗时的那个请求的时间，可以大大减少处理时间。