前言
当今互联网应用普遍需要支持高并发访问，而Java作为一种广泛使用的编程语言，其并发编程能力对于实现高性能的应用非常重要。而Java的JUC（java.util.concurrent）并发工具就提供了许多实用的工具类和接口，可以让Java应用轻松实现高效的并发编程。
ReetrantLock
ReentrantLock是Java提供的一个可重入锁，也是Java并发编程中最常用的一种锁。与synchronized关键字相比，ReentrantLock具有更大的灵活性和功能，可以更好地支持并发编程的实现。
特点
可重入性：与synchronized一样，ReentrantLock也支持可重入锁，即同一个线程可以重复获得该锁，而不会出现死锁。
公平锁：ReentrantLock可以创建公平锁，即按照线程请求的顺序分配锁，确保等待时间最长的线程最先获得锁，避免了线程饥饿问题。
中断响应：当线程等待获取锁的过程中，可以通过调用interrupt()方法中断等待，避免线程无限等待。
条件变量：ReentrantLock可以创建多个Condition对象，用于控制线程等待和唤醒，从而实现更灵活的线程协作。
性能优越：在高度竞争的多线程环境中，ReentrantLock相比synchronized有更好的性能表现，特别是在多处理器系统中。
简单使用
模拟秒杀商品场景
public class SecKillDemo {
private static int stock = 1;
// 秒杀锁
private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public static void main(String[] args) {
// 模拟多个用户抢购
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 加锁
lock.lock();
try {
// 判断库存是否足够
if (stock > 0) {
// 模拟生成订单
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢购成功，生成订单");
// 减少库存
stock--;
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢购失败，库存不足");
}
} finally {
// 解锁
lock.unlock();
}
}
}).start();
}
}}
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加锁结果:最先进来的线程抢购成功其余线程抢购失败
不加锁结果:4个线程抢购成功出现超卖现象
可重入示例
当一个线程获得了ReentrantLock锁之后，如果该线程继续请求获得这个锁，那么该线程可以继续获得这个锁，这种情况就是ReentrantLock锁的可重入性。下面是一个表现出ReentrantLock锁的可重入性的例子：
public class ReentrantLockExample {
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void outer() {
lock.lock(); // 第一次获取锁
try {
inner();
} finally {
lock.unlock(); // 释放锁
}
}
public void inner() {
lock.lock(); // 第二次获取锁
try {
System.out.println("第二次获取锁");
} finally {
lock.unlock(); // 释放锁
}
}
public static void main(String[] args) {
ReentrantLockExample example = new ReentrantLockExample();
example.outer();
}}
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在这个例子中，我们定义了一个ReentrantLock锁，并创建了一个outer方法和一个inner方法。在outer方法中，我们首先通过调用lock方法获取锁，并在try块中调用inner方法，然后在finally块中释放锁。在inner方法中，我们再次获取锁，并输出一条信息。
可以看到，在outer方法中，我们第一次获取锁，然后调用inner方法，inner方法中又通过lock方法获取了锁，但这次获取锁是成功的，并且能够正常输出信息，说明ReentrantLock锁具有可重入性。
Condition
当使用ReentrantLock时，可以使用Condition对象来进行线程的协调和等待。
public class ConditionDemo {
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
private Condition condition = lock.newCondition();
private int count = 0;
public void increment() {
lock.lock();
try {
while (count == 1) { // 如果计数器已经达到1，就等待
condition.await();
}
count++; // 计数器加1
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + count);
condition.signalAll(); // 唤醒其他等待的线程
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void decrement() {
lock.lock();
try {
while (count == 0) { // 如果计数器已经为0，就等待
condition.await();
}
count--; // 计数器减1
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + count);
condition.signalAll(); // 唤醒其他等待的线程
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public static void main(String[] args) {
ConditionDemo demo = new ConditionDemo();
// 创建两个线程分别进行增加和减少操作
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
demo.increment();
}
}, "Thread-A").start();
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
demo.decrement();
}
}, "Thread-B").start();
}}
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在这个示例中，有一个计数器count，两个线程分别进行增加和减少操作。在increment()和decrement()方法中，通过调用ReentrantLock的lock()方法获取锁，并在执行操作之前使用while循环判断条件是否满足，如果不满足就通过调用Condition的await()方法等待。
当条件满足时，线程执行相应的操作，并使用Condition的signalAll()方法唤醒其他等待的线程。在这个示例中，当计数器为1时，增加线程就会等待，直到计数器减为0；当计数器为0时，减少线程就会等待，直到计数器增加为1。
应用场景
解决多线程竞争资源的问题，例如多个线程同时对同一个数据库进行写操作，可以使用ReentrantLock保证每次只有一个线程能够写入。
实现多线程任务的顺序执行，例如在一个线程执行完某个任务后，再让另一个线程执行任务。
实现多线程等待/通知机制，例如在某个线程执行完某个任务后，通知其他线程继续执行任务
Semaphore
Semaphore（信号量）是JUC并发工具包中的一种同步工具，用于管理一个或多个共享资源的访问。Semaphore 维护一个计数器，该计数器可以对共享资源的访问进行控制，类似于停车场的车位管理，当所有的车位已满时，新来的车辆必须等待其他车辆离开才能进入停车场。
Semaphore实现限流
public class RateLimiter {
private Semaphore semaphore;
public RateLimiter(int permits) {
semaphore = new Semaphore(permits);
}
public boolean tryAcquire() {
return semaphore.tryAcquire();
}
public void release() {
semaphore.release();
}}
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在上述代码中，我们定义了一个名为RateLimiter的限流器类。它有一个构造函数，用于初始化Semaphore计数器，其中参数permits表示允许同时访问的线程数。
在tryAcquire()方法中，我们使用了Semaphore的tryAcquire()方法来尝试获取一个许可，如果获取成功则返回true，否则返回false。
在release()方法中，我们调用Semaphore的release()方法来释放一个许可。
public static void main(String[] args) {
int permits = 5;
RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter(permits);
// 模拟10个线程并发请求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
try {
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获得访问权限");
Thread.sleep(1000);
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 被限流");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
rateLimiter.release();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 释放访问权限");
}
}, "Thread-" + (i + 1)).start();
}}
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在上述代码中，我们创建了一个限流器RateLimiter，允许同时有5个线程访问。然后，我们模拟10个请求。当有可用许可时，请求被允许访问；当所有许可都被占用时，请求被拒绝访问。
应用场景
限流：Semaphore可以用于限制对共享资源的并发访问数量，以控制系统的流量。
资源池：Semaphore可以用于实现资源池，以维护一组有限的共享资源。
CountDownLatch
CountDownLatch可以帮助控制线程之间的执行顺序。在某些场景下，可能需要等待多个线程执行完毕后，再继续执行某些操作，这时候就可以使用CountDownLatch来实现线程的等待。
CountDownLatch内部维护了一个计数器，该计数器的初始值可以通过构造函数进行指定。在主线程中调用CountDownLatch的await()方法会使当前线程等待，直到计数器的值为0时才会继续执行。而在其他线程中调用CountDownLatch的countDown()方法则会将计数器的值减1。当计数器的值减到0时，之前在主线程中调用await()方法的线程就会继续执行。
CountDownLatch实现多任务合并
比如说，有一个系统需要进行批量数据导入，数据是从多个文件中读取的，每个文件需要一个线程进行处理，等所有文件处理完毕后再进行下一步操作，这时候就可以使用CountDownLatch来实现等待多个线程执行完毕后再继续执行。。
public class BatchImportDemo {
private CountDownLatch latch;
private String[] filenames = {"file1.txt", "file2.txt", "file3.txt"};
public BatchImportDemo() {
this.latch = new CountDownLatch(filenames.length);
}
public void start() {
for (String filename : filenames) {
new Thread(new ImportTask(filename, latch)).start();
}
try {
latch.await(); // 等待所有线程执行完毕
System.out.println("所有文件处理完毕，开始进行下一步操作。");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static class ImportTask implements Runnable {
private String filename;
private CountDownLatch latch;
public ImportTask(String filename, CountDownLatch latch) {
this.filename = filename;
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
// 处理文件的逻辑
System.out.println("正在处理文件 " + filename);
try {
Thread.sleep(2000); // 模拟文件处理
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("文件 " + filename + " 处理完毕。");
latch.countDown(); // 计数器减1
}
}
public static void main(String[] args) {
BatchImportDemo demo = new BatchImportDemo();
demo.start();
}}
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在这个示例中，我们定义了一个BatchImportDemo类，它包含了一个CountDownLatch实例和一个字符串数组filenames，表示需要处理的文件名。在start()方法中，我们启动了多个线程来处理每个文件，并调用了latch.await()方法来等待所有线程执行完毕。而在每个线程中，我们执行了具体的文件处理逻辑，并在处理完毕后调用了latch.countDown()方法来将计数器减1。
运行上述代码，输出结果为
正在处理文件 file1.txt
正在处理文件 file2.txt
正在处理文件 file3.txt
文件 file1.txt 处理完毕。
文件 file2.txt 处理完毕。
文件 file3.txt 处理完毕。
所有文件处理完毕，开始进行下一步操作。
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可以看到，当所有文件处理完毕后，程序输出了“所有文件处理完毕，开始进行下一步操作。”的信息。这说明我们成功地使用CountDownLatch来等待多个线程执行完毕后再进行后续的操作。
应用场景
主线程等待多个线程执行完毕后再继续执行。
多个线程等待某个操作完成后再继续执行。
实现并发任务的协调，例如多个线程同时执行不同的子任务，当所有子任务都执行完毕后，再执行后续的操作。
CyclicBarrier
CyclicBarrier（回环栅栏或循环屏障），是 Java 并发库中的一个同步工具，通过它可以实现让一组线程等待至某个状态（屏障点）
之后再全部同时执行。叫做回环是因为当所有等待线程都被释放以后，CyclicBarrier可以被重用。
CyclicBarrier多个线程协同工作
public class CyclicBarrierDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int threadCount = 5;
CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(threadCount, new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("所有线程执行完成，开始执行主线程...");
}
});
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
new Thread(() -> {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行任务...");
Thread.sleep(1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 执行任务完成...");
cyclicBarrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
System.out.println("主线程执行...");
}}
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上述示例中，定义了5个线程，这5个线程需要等待所有线程都执行完成后，才能继续执行主线程。在定义CyclicBarrier时，将屏障点的数量设置为5，当所有线程都到达屏障点时，会执行Runnable中的任务，输出 "所有线程执行完成，开始执行主线程..."。每个线程执行任务完成后，会调用CyclicBarrier的await()方法，等待其他线程执行完成。
执行以上代码，输出如下：
Thread-0 执行任务...
Thread-1 执行任务...
Thread-2 执行任务...
Thread-3 执行任务...
Thread-4 执行任务...
主线程执行...
Thread-1 执行任务完成...
Thread-0 执行任务完成...
Thread-3 执行任务完成...
Thread-2 执行任务完成...
Thread-4 执行任务完成...
所有线程执行完成，开始执行主线程...
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从输出结果可以看出，所有线程都先执行各自的任务，然后等待其他线程执行完成，当所有线程都执行完成后，执行Runnable中的任务，输出 "所有线程执行完成，开始执行主线程..."，最后主线程继续执行。
应用场景
多线程任务：CyclicBarrier 可以用于将复杂的任务分配给多个线程执行，并在所有线程完成工作后触发后续作。
数据处理：CyclicBarrier 可以用于协调多个线程间的数据处理，在所有线程处理完数据后触发后续操作。
Phaser
Phaser用于协调多个线程的执行。它提供了一些方便的方法来管理多个阶段的执行，可以让程序员灵活地控制线程的执行顺序和阶段性的执行。Phaser可以被视为CyclicBarrier和CountDownLatch的进化版，它能够自适应地调整并发线程数，可以动态地增加或减少参与线程的数量。所以Phaser特别适合使用在重复执行或者重用的情况。
Phaser阶段任务使用
public class PhaserDemo {
public static void main(String[] args) {
int numPhases = 3; // 设置阶段数为3
int numThreads = 5; // 设置线程数为5
Phaser phaser = new Phaser(numThreads); // 创建Phaser对象并注册线程数
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
new Thread(new Worker(phaser)).start(); // 创建并启动线程
}
for (int i = 0; i < numPhases; i++) {
System.out.println("Phase " + i + " 阶段开始");
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 等待所有线程到达同步点
System.out.println("Phase " + i + " 阶段完成");
}
}
static class Worker implements Runnable {
private Phaser phaser;
Worker(Phaser phaser) {
this.phaser = phaser;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 开始执行");
for (int i = 0; i < 3; i++) { // 模拟每个线程需要执行3个任务
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 到达同步点并等待其他线程
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 完成第" + i + "个任务");
}
}
}}
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上述示例中，我们创建了一个Phaser对象，将线程数和阶段数分别设置为5和3，然后创建5个线程并启动它们。每个线程需要完成3个任务，在完成每个任务后调用arriveAndAwaitAdvance()方法到达同步点并等待其他线程，等到所有线程到达同步点后才会进入下一个阶段。最终，程序输出了每个线程完成任务的信息，以及每个阶段的开始和结束时间。
应用场景
多线程执行多阶段任务，需要协调各个线程的执行顺序。
多线程进行游戏或模拟操作，需要协调各个线程的执行时机。
多个线程需要协同工作来处理一个大型问题，例如搜索算法或者数据分析等。
Exchanger
Exchanger是JUC（java.util.concurrent）并发工具之一，它提供了一个同步点，使得两个线程可以交换对象。Exchanger中交换对象的过程是一个阻塞方法，只有在两个线程都到达同步点时，才会交换对象，并且在交换完成后，两个线程会继续执行自己的代码。
Exchanger通常用于实现数据的同步和线程间的通信，例如在生产者和消费者模式中，可以使用Exchanger来实现生产者和消费者之间的数据交换。另外，Exchanger也可以用于遗传算法、数据加密等应用场景中。
Exchanger使用
public class ExchangerDemo {
public static void main(String[] args) {
Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>();
Thread thread1 = new Thread(() -> {
try {
String data1 = "data1";
String data2 = exchanger.exchange(data1);
System.out.println("Thread1 received: " + data2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
try {
String data2 = "data2";
String data1 = exchanger.exchange(data2);
System.out.println("Thread2 received: " + data1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
}}
复制代码
在上述示例代码中，创建了一个Exchanger对象exchanger，然后启动了两个线程thread1和thread2。线程thread1将字符串"data1"交换给线程thread2，并且接收到线程thread2交换过来的字符串"data2"；线程thread2将字符串"data2"交换给线程thread1，并且接收到线程thread1交换过来的字符串"data1"。最后，两个线程都输出了接收到的数据。
应用场景
生产者消费者模式：在生产者和消费者模式中，可以使用Exchanger来实现生产者和消费者之间的数据交换，从而实现数据的同步和交流。
遗传算法：在遗传算法中，可以使用Exchanger来实现父代和子代之间的基因交换，从而实现基因的进化和优化。
数据加密：在数据加密中，可以使用Exchanger来实现加密和解密数据之间的交换，从而保证数据的安全性。
线程间协作：在需要多个线程协作完成某项任务的场景中，可以使用Exchanger来实现线程间的数据交换和同步，从而协同完成任务。
需要注意的是，Exchanger只适用于两个线程之间的数据交换，如果需要多个线程之间的数据交换和同步，可以使用其他的并发工具，例如CyclicBarrier、CountDownLatch等。在选择并发工具时，应根据具体的场景和需求来进行选择。
