前言:
最近在做一个原始数据统计的功能,用户通过前台设置相关参数,后台实时统计并返回数据。
- 数据排名
- 求和、最大、最小
- 统计类比
最好的用户体验,就是每一个操作都可以实时的展示数据,3秒之内应该是用户的忍受范围之内的了,所以做一款产品不仅要考虑用户交互设计,后端的优化也是比不可少的。最主要的还是要实时、实时、实时。
改造前
程序逻辑
改造后
程序逻辑
多任务并行处理,适用于多核CPU,单核CPU多线程执行任务可能会适得其反(上下文切换以及线程的创建和销毁都会消耗资源),特别是CPU密集型的任务。
代码示例:
public class StatsDemo {
final static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(
"yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
final static String startTime = sdf.format(new Date());
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);// 两个赛跑者
Stats stats1 = new Stats("任务A", 1000, latch);
Stats stats2 = new Stats("任务B", 2000, latch);
Stats stats3 = new Stats("任务C", 2000, latch);
Stats stats4 = new Stats("任务D", 2000, latch);
Stats stats5 = new Stats("任务E", 2000, latch);
stats1.start();//任务A开始执行
stats2.start();//任务B开始执行
stats3.start();//任务C开始执行
stats4.start();//任务D开始执行
stats5.start();//任务E开始执行
latch.await();// 等待所有人任务结束
System.out.println("所有的统计任务执行完成:" + sdf.format(new Date()));
}
static class Stats extends Thread {
String statsName;
int runTime;
CountDownLatch latch;
public Stats(String statsName, int runTime, CountDownLatch latch) {
this.statsName = statsName;
this.runTime = runTime;
this.latch = latch;
}
public void run() {
try {
System.out.println(statsName+ " do stats begin at "+ startTime);
//模拟任务执行时间
Thread.sleep(runTime);
System.out.println(statsName + " do stats complete at "+ sdf.format(new Date()));
latch.countDown();//单次任务结束,计数器减一
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
任务B do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务D do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务E do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务C do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务A do stats begin at 2019-06-13 16:46:18
任务A do stats complete at 2019-06-13 16:46:19
任务E do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务B do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务C do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
任务D do stats complete at 2019-06-13 16:46:20
所有的统计任务执行完成:2019-06-13 16:46:20
总结
1.CountDownLatch用于同步一个或多个任务,强制他们等待由其他任务执行的一组操作完成。CountDownLatch典型的用法是将一个程序分为N个互相独立的可解决任务,并创建值为N的CountDownLatch。当每一个任务完成时,都会在这个锁存器上调用countDown,等待问题被解决的任务调用这个锁存器的await,将他们自己拦住,直至锁存器计数结束。
1.1 使用注意
- 在创建实例时,必须指定初始的计数值,且应大于0
- 必须有线程中显示的调用了
countDown()
计数-1方法;必须有线程显示调用了await()
方法(没有这个就没有必要使用CountDownLatch了) - 由于await()方法会阻塞到计数为0,如果在代码逻辑中某个线程漏掉了计数-1,导致最终计数一直大于0,直接导致死锁了;
- 鉴于上面一点,更多的推荐
await(long, TimeUnit)
来替代直接使用await()
方法,至少不会造成阻塞死只能重启的情况 - 允许多个线程调用
await
方法,当计数为0后,所有被阻塞的线程都会被唤醒
2. 实现原理
await内部实现流程:
- 判断state计数是否为0,不是,则直接放过执行后面的代码
- 大于0,则表示需要阻塞等待计数为0
- 当前线程封装Node对象,进入阻塞队列
- 然后就是循环尝试获取锁,直到成功(即state为0)后出队,继续执行线程后续代码
countDown内部实现流程:
- 尝试释放锁
tryReleaseShared
,实现计数-1
- 若计数已经小于0,则直接返回false
- 否则执行计数(AQS的state)减一
- 若减完之后,state==0,表示没有线程占用锁,即释放成功,然后就需要唤醒被阻塞的线程了
- 释放并唤醒阻塞线程
doReleaseShared
- 如果队列为空,即表示没有线程被阻塞(也就是说没有线程调用了 CountDownLatch#wait()方法),直接退出