JDK并发包中常用并发工具类：
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。
等待多线程完成的CountDownLatch
CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。
需求：解析一个Excel里多个sheet的数据，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。
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
public class JoinCountDownLatchTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread parser1 = new Thread(() -> {
});
Thread parser2 = new Thread(() -> System.out.println("parser2 finish"));
parser1.start();
parser2.start();
parser1.join();
parser2.join();
System.out.println("all parser finish");
}
}
join用于让当前执行线程等待join线程执行结束。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。其中，wait（0）表示永远等待下去。代码片段如下：
while (isAlive()) {
wait(0);
}
直到join线程中止后，线程的this.notifyAll()方法会被调用，调用notifyAll()方法是在JVM里实现的，在JDK里看不到。
CountDownLatch也可以实现join的功能，并且比join的功能更多。
public class CountDownLatchTest {
static CountDownLatch c = new CountDownLatch(2);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
new Thread(() -> {
System.out.println(1);
c.countDown();
System.out.println(2);
c.countDown();
}).start();
c.await();
System.out.println("3");
}
}
CountDownLatch的构造函数接收一个int类型的参数作为计数器，等待N个点完成，这里就传入N。
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。
countDown方法可以用在任何地方，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，不可能让主线程一直等待，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。
同步屏障CyclicBarrier
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。
默认的构造方法是CyclicBarrier（int parties），其参数表示屏障拦截的线程数量，每个线程调用await方法告诉CyclicBarrier我已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。
public class CyclicBarrierTest {
static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2);
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
}
System.out.println(1);
}).start();
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
}
System.out.println(2);
}
}
主线程和子线程的调度是由CPU决定的，两个线程都有可能先执行。
输出结果可能有两种：
一种是：
另一种：
如果把new CyclicBarrier(2)修改成new CyclicBarrier(3)，主线程和子线程会永远等待，因为没有第三个线程执行await方法，即没有第三个线程到达屏障，所以之前到达屏障的两个线程都不会继续执行。
更高级的构造函数CyclicBarrier（int parties，Runnable barrierAction），用于在线程到达屏障时，优先执行barrierAction，方便处理更复杂的业务场景。
public class CyclicBarrierTest2 {
static CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(2, new A());
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
}
System.out.println(1);
}).start();
try {
c.await();
} catch (Exception e) {
}
System.out.println(2);
}
static class A implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println(3);
}
}
}
初始值设为2，等代码中的第一个线程和线程A都执行完之后，才会继续执行主线程，然后输出2。结果一定是：
CyclicBarrier的应用场景
CyclicBarrier可以用于多线程计算数据，最后合并计算结果的场景。
public class BankWaterService implements Runnable {
/**
* 创建4个屏障，处理完之后执行当前类的run方法
*/
private CyclicBarrier c = new CyclicBarrier(4, this);
/**
* 假设只有4个sheet，只启动4个线程
*/
private final Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
/**
* 保存每个sheet计算出的银流结果
*/
private final ConcurrentHashMap<String, Integer> sheetBankWaterCount = new
ConcurrentHashMap<>();
private void count() {
for (int i = 0; i < 4; i++) {
executor.execute(() -> {
// 计算当前sheet的银流数据，计算代码省略
sheetBankWaterCount
.put(Thread.currentThread().getName(), 1);
// 银流计算完成，插入一个屏障
try {
c.await();
} catch (InterruptedException |
BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
}
@Override
public void run() {
int result = 0;
// 汇总每个sheet计算出的结果
for (Map.Entry<String, Integer> sheet : sheetBankWaterCount.entrySet()) {
result += sheet.getValue();
}
// 将结果输出
sheetBankWaterCount.put("result", result);
System.out.println(result);
}
public static void main(String[] args) {
BankWaterService bankWaterCount = new BankWaterService();
bankWaterCount.count();
}
}
计算银行流水，一个sheet开启一个线程，所有线程执行完毕，将所有计算结果相加得银行总流水。
最后输出结果为4。
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。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CyclicBarrier阻塞的线程数量。isBroken()方法用来了解阻塞的线程是否被中断。
控制并发线程数的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。
应用场景
Semaphore可以用于做流量控制，特别是公用资源有限的应用场景，比如数据库连接。
需求：要读取几万个文件的数据，因为都是IO密集型任务，可以启动几十个线程并发地读取，但是如果读到内存后，还需要存储到数据库中，而数据库的连接数只有10个，这时必须控制只有10个线程同时获取数据库连接保存数据，否则会报错无法获取数据库连接。此时就使用Semaphore来做流量控制。
public class SemaphoreTest {
private static final int THREAD_COUNT = 30;
private static final ExecutorService threadPool = Executors
.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);
private static final Semaphore s = new Semaphore(10);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
threadPool.execute(() -> {
try {
s.acquire();
System.out.println("save data");
s.release();
} catch (InterruptedException e) {
}
});
}
threadPool.shutdown();
}
}
有30个线程在执行，但是只允许10个并发执行。
构造方法Semaphore（int permits）接受一个整型的数字，表示可用的许可证数量。Semaphore（10）表示允许10个线程获取许可证，也就是最大并发数是10。Semaphore的用法也很简单，首先线程使用Semaphore的acquire()方法获取一个许可证，使用完之后调用release()方法归还许可证。还可以用tryAcquire()方法尝试获取许可证。
一些其他方法：
线程间交换数据的Exchanger
Exchanger（交换者）是一个用于线程间协作的工具类。
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。
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。
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。
Exchanger也可以用于校对工作。
需求：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。
两个线程间数据传递。
public class ExchangerTest {
private static final Exchanger<String> exgr = new Exchanger<>();
private static final ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2);
public static void main(String[] args) {
threadPool.execute(() -> {
try {
// A录入银行流水数据
String A = "银行流水A";
String B = exgr.exchange(A);
System.out.println("B----- " + B);
} catch (InterruptedException e) {
}
});
threadPool.execute(() -> {
try {
// B录入银行流水数据
String B = "银行流水B";
String A = exgr.exchange("B");
System.out.println("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();
}
}
输出结果：
如果两个线程有一个没有执行exchange()方法，则会一直等待，避免一直等待，可以使用exchange（V x，longtimeout，TimeUnit unit）设置最大等待时长。
