Java并发编程—CountDownLatch和CyclicBarrier：如何让多线程步调一致？

发布日期: 2023-06-30

更新日期: 2023-07-04

文章字数: 4.1k

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前几天老板突然匆匆忙忙过来，说对账系统最近越来越慢了，能不能快速优化一下。我了解了对账系统的业务后，发现还是挺简单的，用户通过在线商城下单，会生成电子订单，保存在订单库；之后物流会生成派送单给用户发货，派送单保存在派送单库。为了防止漏派送或者重复派送，对账系统每天还会校验是否存在异常订单。

对账系统的处理逻辑很简单，你可以参考下面的对账系统流程图。目前对账系统的处理逻辑是首先查询订单，然后查询派送单，之后对比订单和派送单，将差异写入差异库。

对账系统的代码抽象之后，也很简单，核心代码如下，就是在一个单线程里面循环查询订单、派送单，然后执行对账，最后将写入差异库。

while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  pos = getPOrders();
  // 查询派送单
  dos = getDOrders();
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

利用并行优化对账系统

老板要我优化性能，那我就首先要找到这个对账系统的瓶颈所在。

目前的对账系统，由于订单量和派送单量巨大，所以查询未对账订单 getPOrders() 和查询派送单 getDOrders() 相对较慢，那有没有办法快速优化一下呢？目前对账系统是单线程执行的，图形化后是下图这个样子。对于串行化的系统，优化性能首先想到的是能否利用多线程并行处理

所以，这里你应该能够看出来这个对账系统里的瓶颈：查询未对账订单 getPOrders() 和查询派送单 getDOrders() 是否可以并行处理呢？显然是可以的，因为这两个操作并没有先后顺序的依赖。这两个最耗时的操作并行之后，执行过程如下图所示。对比一下单线程的执行示意图，你会发现同等时间里，并行执行的吞吐量近乎单线程的 2 倍，优化效果还是相对明显的。

思路有了，下面我们再来看看如何用代码实现。在下面的代码中，我们创建了两个线程 T1 和 T2，并行执行查询未对账订单 getPOrders() 和查询派送单 getDOrders() 这两个操作。在主线程中执行对账操作 check() 和差异写入 save() 两个操作。不过需要注意的是：主线程需要等待线程 T1 和 T2 执行完才能执行 check() 和 save() 这两个操作，为此我们通过调用 T1.join() 和 T2.join() 来实现等待，当 T1 和 T2 线程退出时，调用 T1.join() 和 T2.join() 的主线程就会从阻塞态被唤醒，从而执行之后的 check() 和 save()。

while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  Thread T1 = new Thread(()->{
    pos = getPOrders();
  });
  T1.start();
  // 查询派送单
  Thread T2 = new Thread(()->{
    dos = getDOrders();
  });
  T2.start();
  // 等待 T1、T2 结束
  T1.join();
  T2.join();
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

用 CountDownLatch 实现线程等待

经过上面的优化之后，基本上可以跟老板汇报收工了，但还是有点美中不足，相信你也发现了，while 循环里面每次都会创建新的线程，而创建线程可是个耗时的操作。所以最好是创建出来的线程能够循环利用，估计这时你已经想到线程池了，是的，线程池就能解决这个问题。

而下面的代码就是用线程池优化后的：我们首先创建了一个固定大小为 2 的线程池，之后在 while 循环里重复利用。一切看上去都很顺利，但是有个问题好像无解了，那就是主线程如何知道 getPOrders() 和 getDOrders() 这两个操作什么时候执行完。前面主线程通过调用线程 T1 和 T2 的 join() 方法来等待线程 T1 和 T2 退出，但是在线程池的方案里，线程根本就不会退出，所以 join() 方法已经失效了。

// 创建 2 个线程的线程池
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  executor.execute(()-> {
    pos = getPOrders();
  });
  // 查询派送单
  executor.execute(()-> {
    dos = getDOrders();
  });
  
  /* ？？如何实现等待？？*/
  
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

那如何解决这个问题呢？你可以开动脑筋想出很多办法，最直接的办法是弄一个计数器，初始值设置成 2，当执行完pos = getPOrders();这个操作之后将计数器减 1，执行完dos = getDOrders();之后也将计数器减 1，在主线程里，等待计数器等于 0；当计数器等于 0 时，说明这两个查询操作执行完了。等待计数器等于 0 其实就是一个条件变量，用管程实现起来也很简单。

不过我并不建议你在实际项目中去实现上面的方案，因为 Java 并发包里已经提供了实现类似功能的工具类：CountDownLatch，我们直接使用就可以了。下面的代码示例中，在 while 循环里面，我们首先创建了一个 CountDownLatch，计数器的初始值等于 2，之后在pos = getPOrders();和dos = getDOrders();两条语句的后面对计数器执行减 1 操作，这个对计数器减 1 的操作是通过调用 latch.countDown(); 来实现的。在主线程中，我们通过调用 latch.await() 来实现对计数器等于 0 的等待。

// 创建 2 个线程的线程池
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
  // 计数器初始化为 2
  CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
  // 查询未对账订单
  executor.execute(()-> {
    pos = getPOrders();
    latch.countDown();
  });
  // 查询派送单
  executor.execute(()-> {
    dos = getDOrders();
    latch.countDown();
  });
  
  // 等待两个查询操作结束
  latch.await();
  
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

进一步优化性能

经过上面的重重优化之后，长出一口气，终于可以交付了。不过在交付之前还需要再次审视一番，看看还有没有优化的余地，仔细看还是有的。

前面我们将 getPOrders() 和 getDOrders() 这两个查询操作并行了，但这两个查询操作和对账操作 check()、save() 之间还是串行的。很显然，这两个查询操作和对账操作也是可以并行的，也就是说，在执行对账操作的时候，可以同时去执行下一轮的查询操作，这个过程可以形象化地表述为下面这幅示意图。

那接下来我们再来思考一下如何实现这步优化，两次查询操作能够和对账操作并行，对账操作还依赖查询操作的结果，这明显有点生产者 - 消费者的意思，两次查询操作是生产者，对账操作是消费者。既然是生产者 - 消费者模型，那就需要有个队列，来保存生产者生产的数据，而消费者则从这个队列消费数据。

不过针对对账这个项目，我设计了两个队列，并且两个队列的元素之间还有对应关系。具体如下图所示，订单查询操作将订单查询结果插入订单队列，派送单查询操作将派送单插入派送单队列，这两个队列的元素之间是有一一对应的关系的。两个队列的好处是，对账操作可以每次从订单队列出一个元素，从派送单队列出一个元素，然后对这两个元素执行对账操作，这样数据一定不会乱掉。

下面再来看如何用双队列来实现完全的并行。一个最直接的想法是：一个线程 T1 执行订单的查询工作，一个线程 T2 执行派送单的查询工作，当线程 T1 和 T2 都各自生产完 1 条数据的时候，通知线程 T3 执行对账操作。这个想法虽看上去简单，但其实还隐藏着一个条件，那就是线程 T1 和线程 T2 的工作要步调一致，不能一个跑得太快，一个跑得太慢，只有这样才能做到各自生产完 1 条数据的时候，通知线程 T3。

下面这幅图形象地描述了上面的意图：线程 T1 和线程 T2 只有都生产完 1 条数据的时候，才能一起向下执行，也就是说，线程 T1 和线程 T2 要互相等待，步调要一致；同时当线程 T1 和 T2 都生产完一条数据的时候，还要能够通知线程 T3 执行对账操作。

用 CyclicBarrier 实现线程同步

下面我们就来实现上面提到的方案。这个方案的难点有两个：一个是线程 T1 和 T2 要做到步调一致，另一个是要能够通知到线程 T3。

你依然可以利用一个计数器来解决这两个难点，计数器初始化为 2，线程 T1 和 T2 生产完一条数据都将计数器减 1，如果计数器大于 0 则线程 T1 或者 T2 等待。如果计数器等于 0，则通知线程 T3，并唤醒等待的线程 T1 或者 T2，与此同时，将计数器重置为 2，这样线程 T1 和线程 T2 生产下一条数据的时候就可以继续使用这个计数器了。

同样，还是建议你不要在实际项目中这么做，因为 Java 并发包里也已经提供了相关的工具类：CyclicBarrier。在下面的代码中，我们首先创建了一个计数器初始值为 2 的 CyclicBarrier，你需要注意的是创建 CyclicBarrier 的时候，我们还传入了一个回调函数，当计数器减到 0 的时候，会调用这个回调函数。

线程 T1 负责查询订单，当查出一条时，调用 barrier.await() 来将计数器减 1，同时等待计数器变成 0；线程 T2 负责查询派送单，当查出一条时，也调用 barrier.await() 来将计数器减 1，同时等待计数器变成 0；当 T1 和 T2 都调用 barrier.await() 的时候，计数器会减到 0，此时 T1 和 T2 就可以执行下一条语句了，同时会调用 barrier 的回调函数来执行对账操作。

非常值得一提的是，CyclicBarrier 的计数器有自动重置的功能，当减到 0 的时候，会自动重置你设置的初始值。这个功能用起来实在是太方便了。

// 订单队列
Vector<P> pos;
// 派送单队列
Vector<D> dos;
// 执行回调的线程池 
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
final CyclicBarrier barrier =
  new CyclicBarrier(2, ()->{
    executor.execute(()->check());
  });
  
void check(){
  P p = pos.remove(0);
  D d = dos.remove(0);
  // 执行对账操作
  diff = check(p, d);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}
  
void checkAll(){
  // 循环查询订单库
  Thread T1 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询订单库
      pos.add(getPOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T1.start();  
  // 循环查询运单库
  Thread T2 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询运单库
      dos.add(getDOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T2.start();
}

总结

CountDownLatch 和 CyclicBarrier 是 Java 并发包提供的两个非常易用的线程同步工具类，这两个工具类用法的区别在这里还是有必要再强调一下：CountDownLatch 主要用来解决一个线程等待多个线程的场景，可以类比旅游团团长要等待所有的游客到齐才能去下一个景点；而CyclicBarrier 是一组线程之间互相等待，更像是几个驴友之间不离不弃。除此之外 CountDownLatch 的计数器是不能循环利用的，也就是说一旦计数器减到 0，再有线程调用 await()，该线程会直接通过。但CyclicBarrier 的计数器是可以循环利用的，而且具备自动重置的功能，一旦计数器减到 0 会自动重置到你设置的初始值。除此之外，CyclicBarrier 还可以设置回调函数，可以说是功能丰富。

本章的示例代码中有两处用到了线程池，你现在只需要大概了解即可，因为线程池相关的知识咱们专栏后面还会有详细介绍。另外，线程池提供了 Future 特性，我们也可以利用 Future 特性来实现线程之间的等待，这个后面我们也会详细介绍。

课后思考

本章最后的示例代码中，CyclicBarrier 的回调函数我们使用了一个固定大小的线程池，你觉得是否有必要呢？

答：

线程池大小为1是必要的，如果为线程池有多个线程，则由于check()函数里面的两个remove并不是原子操作，可能导致消费错乱。假设订单队列中有P1，P2；派送队列中有D1,D2；两个线程T1,T2同时执行check，可能出现T1消费到P1,D2，T2消费到P2，D1，就是T1先执行pos.remove(0), 而后T2执行pos.remove(0);dos.remov(0);然后T1才执行dos.remove(0)的场景。
CyclicBarrier 的回调函数使用了一个固定大小为 1 的线程池，是否合理？我觉得是合理的，可以从以下两个方面来分析。

第一个是线程池大小是 1，只有 1 个线程，主要原因是 check() 方法的耗时比 getPOrders() 和 getDOrders() 都要短，所以没必要用多个线程，同时单线程能保证访问的数据不存在并发问题。

第二个是使用了线程池，如果不使用，直接在回调函数里调用 check() 方法是否可以呢？绝对不可以。为什么呢？这个要分析一下回调函数和唤醒等待线程之间的关系。下面是 CyclicBarrier 相关的源码，通过源码你会发现 CyclicBarrier 是同步调用回调函数之后才唤醒等待的线程，如果我们在回调函数里直接调用 check() 方法，那就意味着在执行 check() 的时候，是不能同时执行 getPOrders() 和 getDOrders() 的（因为要执行完check()后才执行唤醒等待的线程代码），这样就起不到提升性能的作用。

try {
  //barrierCommand 是回调函数
  final Runnable command = barrierCommand;
  // 调用回调函数
  if (command != null)
	command.run();
  ranAction = true;
  // 唤醒等待的线程
  nextGeneration();
  return 0;
} finally {
  if (!ranAction)
	breakBarrier();
}

所以，当遇到回调函数的时候，你应该本能地问自己：执行回调函数的线程是哪一个？这个在多线程场景下非常重要。因为不同线程 ThreadLocal 里的数据是不同的，有些框架比如 Spring 就用 ThreadLocal 来管理事务，如果不清楚回调函数用的是哪个线程，很可能会导致错误的事务管理，并最终导致数据不一致。

CyclicBarrier 的回调函数究竟是哪个线程执行的呢？如果你分析源码，你会发现执行回调函数的线程是将 CyclicBarrier 内部计数器减到 0 的那个线程。所以我们前面讲执行 check() 的时候，是不能同时执行 getPOrders() 和 getDOrders()，因为执行这两个方法的线程一个在等待，一个正在忙着执行 check()。

再次强调一下：当看到回调函数的时候，一定问一问执行回调函数的线程是谁。