Java并发编程（十一）常用工具

Java为开发提供了很多有用的工具类，这些工具类可以帮助我们更加高效的编写并发程序，本篇我们将介绍这些实用工具的用法。

ThreadLocal

ThreadLocal类用于解决多线程共享一个变量的问题，当多线程访问同一个变量时可能会导致结果的错误，防止这种错误第一种办法就是使用锁来保护对象；第二种方法就是彻底根除共享，即每个线程访问自己私有的变量。有的同学会觉得第二种方法就会有一些局限性，因为有些时候不得不共享同一个变量。是的确实有局限性，但是在很多情况下是可以不共享变量就能达到同样的效果，ThreadLocal就是为了解决这一问题而设计的。

ThreadLocal使用方法如下：

class IncreaseThread implements Runnable {
    public void run() {
        for(int i=0; i< 10000; i++) {
            TLTest.number.set(TLTest.number.get() + 1);
        }
        //以下为汇总代码
        synchronized(TLTest.result) {
            TLTest.result += TLTest.number.get();
        }
    }
}
public class TLTest {
    public static ThreadLocal<Integer> number;
    public static Integer result = 0;
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        number = new ThreadLocal<Integer>() {
            public Integer initialValue() {
                return 0;
            }
        };
        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
        exec.execute(new IncreaseThread());
        exec.execute(new IncreaseThread());
        exec.shutdown();
        Thread.sleep(500);
        System.out.println("result: " + result);
    }
}

输出结果如下：

result: 20000

在TLTest类中我们定义了ThreadLocal变量和Integer变量，ThreadLocal变量需要为其创建一个匿名内部类来实现为其指定初始值，我们将初始值指定为0。我们定义了一个线程类，这个线程负责将ThreadLocal的值加10000，最后线程会将自己的计算结果汇总到TLTest.result变量中。这个过程中虽然我们创建的两个线程都对同一个ThreadLocal变量进行操作，但是没有导致计算结果出错。因为ThreadLocal为每一个线程分配了不同的存储空间，我们可以简单的将其理解为一个线程对象和值的Map<Thread,Integer>（注意：只是可以这么理解，但实际上不是）。

CountDownLatch

CountDownLatch用于线程间的合作，其使用方法和wait()/notify()类似，CountDownLatch类有两个方法：countDown()和await()方法，在创建CountDownLatch的对象时为其指定countDown()方法调用的次数，当调用await()方法时当前线程会一直被阻塞，直到countDown()方法被调用了指定的次数。设想一种情况，一个工头在接到任务时会把任务分发给不同的工人，只有当所有的工人都完成自己的工作的时候，工头才可以交工。

我们用代码模拟一下这种情况：

class Worker implements Runnable {
    private int id;
    public Worker(int id) {
                this.id = id;
    }
    public void run() {
        Random rand = new Random();
        int workTime = rand.nextInt(1000);
        System.out.println(id + ": 开始干活");
        try { Thread.sleep(workTime); } catch (Exception e) {}
        System.out.println(id + ": 完成了");
        CDLTest.cdl.countDown();
    }
}
public class CDLTest {
    private static int numberOfWorker = 3;
    public static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(numberOfWorker);
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
        for(int i=0; i<numberOfWorker; i++) {
            exec.execute(new Worker(i));
        }
        exec.shutdown();
        cdl.await();
        System.out.println("工头：交工");
    }
}

输出结果如下：

1: 开始干活

2: 开始干活

0: 开始干活

1: 完成了

2: 完成了

0: 完成了

工头：交工

在本例中主线程承担工头的角色，调用await()方法等待工人线程完成工作。我们还通过线程池创建了3个工人线程，我们使用随机数让每个线程随机睡眠0-1000毫秒，用来模拟工人工作。

每个工人完成自己的任务后调用countDown()方法，当所有的工人线程都做完自己的工作后主线程就可以“交工”了。

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue和前面讲过的LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue相似，他们都实现了BlockingQueue接口，但是PriorityBlockingQueue和它们最大的区别是这个队列每次取出的都是“优先级”最高的，而不是最先进入的。因此要想实现它的优先级的特性，容器中的元素必须实现了Comparable接口，否则容器将抛ClassCastException异常。此外PriorityBlockingQueue也是线程安全的，因此使用的时候不用加锁。由于之前我们测试过LinkedBlockingQueue的阻塞性，因此PriorityBlockingQueue的阻塞性我们就不测试了，简单的测试一下它的“优先级”的性质：

public class PBQTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        BlockingQueue<String> pbq = new PriorityBlockingQueue<String>();
        String[] strs = new String[]{"C", "A", "B"};
        for(int i=0;i <strs.length;i++) {
            pbq.add(strs[i]);
        }
        while(!pbq.isEmpty()) {
            System.out.println(pbq.take());
        }
    }
}

输出结果如下：

A

B

C

String类实现了Comparable接口,根据字母顺序比较字符串的大小。我们向队列中添加元素的顺序是"C", "A", "B"，而取出顺序是"A", "B", "C"，此因可以看出其“优先级”的性质。

总结

本篇介绍了三个常用的工具类，ThreadLocal用于解决多线程共享同一个变量的问题，它相当于创建了一个以线程对象为key以目标对象为value的一个Map，但实际上和Map是有区别的，比如Map对象不会在某个线程退出后对相应的value做垃圾回收，而ThreadLocal会对其进行回收。CountDownLatch用于同步多个任务，让某些任务等待其它任务执行的一组操作，需要注意的是可以有多个线程调用await()方法，当调用countDown()的次数到达指定数量的时候所有调用await()方法的线程都会从阻塞状态变为运行状态。PriorityBlockingQueue的用法和其它实现BlockingQueue接口的用法相似，只是PriorityBlockingQueue中的元素的取出顺序是按照优先级排序的。

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