并发编程 CountDownLatch 不会？阿里面试官说到此为止吧！

CountDownLatch介绍

CountDownLatch 是 java1.5 之后被引入的，是 java.util.concurrent 包下的一个同步工具类，它允许一个或多个线程等待，直到在其他线程中一组操作执行完成。

CountDownLatch 主要有 countDown 方法和 await 方法。CountDownLatch 在初始化时，需要指定一个整数作为计数器。当调用 countDown 方法时，计数器会被减1；当调用await方法时，如果计数器大于0时，线程会被阻塞，直到计数器被 countDown 方法减到0时，线程才会继续执行。计数器是无法重置的，当计数器被减到0时，调用await方法都会直接返回。

调用 countDown 方法的线程可以继续执行，不需要等待计数器被减到0，只有调用await方法的线程才需要等待。

源码分析

// CountDownLatch有一个内部类叫做Sync，
// 它继承了AbstractQueuedSynchronizer类，
// 其中维护了一个整数state，并且保证了修改state的可见性和原子性。

public class CountDownLatch {
    /**
     * Synchronization control For CountDownLatch.
     * Uses AQS state to represent count.
     * 内部类
     */
    private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
        private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;

        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;
            }
        }
    }
	
	// 持有内部类
    private final Sync sync;

	// 创建CountDownLatch实例时，也会创建一个Sync的实例，同时把计数器的值传给Sync实例
    public CountDownLatch(int count) {
        if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");
        this.sync = new Sync(count);
    }

	// await方法中调用了Sync实例的acquireSharedInterruptibly方法
    public void await() throws InterruptedException {
        sync.acquireSharedInterruptibly(1);
    }

    public boolean await(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {
        return sync.tryAcquireSharedNanos(1, unit.toNanos(timeout));
    }

	// 在countDown方法中，只调用了Sync实例的releaseShared方法
    public void countDown() {
        sync.releaseShared(1);
    }

    public long getCount() {
        return sync.getCount();
    }
}

/**
 * The synchronization state.
 * 这是 AbstractQueuedSynchronizer 类中的一个整数变量 state，
 * 并且保证了修改state的可见性和原子性。
 */
private volatile int state;

// 其中的releaseShared方法，先对计数器进行减1操作，如果减1后的计数器为0，唤醒被await方法阻塞的所有线程
public final boolean releaseShared(int arg) {
    if (tryReleaseShared(arg)) {  //对计数器进行减一操作
        doReleaseShared(); //如果计数器为0，唤醒被await方法阻塞的所有线程
        return true;
    }
    return false;
}

protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
    for (;;) {//死循环，如果CAS操作失败就会不断继续尝试。
        int c = getState();//获取当前计数器的值。
        if (c == 0)// 计数器为0时，就直接返回。
            return false;
        int nextc = c-1;
        if (compareAndSetState(c, nextc))// 使用CAS方法对计数器进行减1操作
            return nextc == 0;//如果操作成功，返回计数器是否为0
    }
}

// 判断计数器是否为0，如果不为0则阻塞当前线程
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
       throws InterruptedException {
   if (Thread.interrupted())
       throw new InterruptedException();
   if (tryAcquireShared(arg) < 0)
       doAcquireSharedInterruptibly(arg);
}

// 其中tryAcquireShared方法，是AbstractQueuedSynchronizer中的一个模板方法，其具体实现在Sync类中，其主要是判断计数器是否为零，如果为零则返回1，如果不为零则返回-1
protected int tryAcquireShared(int acquires) {
    return (getState() == 0) ? 1 : -1;
}

实践

模拟一个业务场景，某公司需要导出公司所有部门，每个部门的加班时长统计数据，假设每个部门的数据量很大，这时可以每个部门开一个线程去统计，等所有线程统计完成，再把统计数据填充到excel导出。

package com.nobody.domain;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * 演示 CountDownLatch
 * 
 * @author Μr.ηobοdy
 *
 * @date 2020-05-12
 *
 */
public class TestCountDownLatch {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);

        // 模拟统计A部门人员加班时长
        new Thread(() -> {
            System.out.println("开始统计A部门人员加班时长情况...");
            try {
                Thread.sleep(4000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("结束统计A部门人员加班时长情况...");
            latch.countDown();
        }).start();

        // 模拟统计B部门人员加班时长
        new Thread(() -> {
            System.out.println("开始统计B部门人员加班时长情况...");
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("结束统计B部门人员加班时长情况...");
            latch.countDown();
        }).start();

        Thread.sleep(100);

        System.out.println("等待所有部门统计...");
        latch.await();
        System.out.println("所有部门统计结束，导出数据...");

    }
}

输出结果

开始统计A部门人员加班时长情况...
开始统计B部门人员加班时长情况...
等待所有部门统计...
结束统计B部门人员加班时长情况...
结束统计A部门人员加班时长情况...
所有部门统计结束，导出数据...

如果某些线程因为数据量大，或者服务调用链时间长，统计很久还没结果？难道要一直等待？ 那可以将latch.await();换为await(long timeout, TimeUnit unit)方法，即超过设定的时间就不再阻塞等待。

System.out.println("等待所有部门统计...");
latch.await(3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println("所有部门统计结束，导出数据...");

输入结果

开始统计A部门人员加班时长情况...
开始统计B部门人员加班时长情况...
等待所有部门统计...
结束统计B部门人员加班时长情况...
所有部门统计结束，导出数据...
结束统计A部门人员加班时长情况...