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Java 并发神器 CountDownLatch：原理、机制与应用场景

程风破浪发表于 2024/11/29 11:12:23 2024/11/29

【摘要】 CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类，它是一种同步辅助工具。从概念上来说，它就像是一扇门，在门的一侧有一组线程（我们称之为工作线程）在进行各种操作，而在门的另一侧有一个或多个线程（我们称之为等待线程）在等待。这扇门初始是关闭的，当工作线程完成它们各自的任务时，就相当于在门上进行一次“倒计时操作”（countDown操作），当所有工作线程都完成任务，倒计

🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
技术合作请加本人wx（注明来自csdn）：foreast_sea

Java 并发神器 CountDownLatch：原理、机制与应用场景

一、引言

在Java并发编程的世界里，有许多强大的工具可以帮助我们有效地处理多线程之间的协调与同步问题。其中，CountDownLatch是一个非常重要且实用的类。

想象一下这样的场景：你正在组织一场大型的活动，活动中有多个任务需要同时进行准备，比如布置场地、安排餐饮、调试音响设备等。只有当所有这些任务都完成之后，活动才能正式开始。在Java的多线程环境中，这就类似于多个线程各自执行不同的任务，而主线程（可以类比为活动的组织者）需要等待所有这些线程完成任务后才能继续执行后续的操作，这时候CountDownLatch就可以发挥它的魔力了。

再比如，在一个网络应用中，可能需要同时从多个数据源获取数据，只有当所有数据源的数据都获取成功后，才能进行数据的整合与处理。这种等待多个并发操作完成后再进行下一步操作的需求在实际的软件开发中非常常见。

CountDownLatch提供了一种简洁而有效的方式来实现这种线程间的协调。它允许一个或多个线程等待其他一组线程完成操作。通过一个计数器来实现这种等待机制，当计数器的值减为0时，表示所有需要等待的操作都已经完成，等待的线程就可以继续执行了。

在本文我们将深入探讨CountDownLatch的核心原理、内部工作机制，并且详细介绍几个关于它的典型应用场景。

二、CountDownLatch的核心原理

首先有一个线程（Thread1）调用CountDownLatch的await方法。
如果此时CountDownLatch内部的计数器大于0，那么这个调用await的线程就会被阻塞。
另一个线程（Thread2）调用countDown方法，这个方法会使得CountDownLatch内部的计数器减1。
当计数器的值减到0的时候，CountDownLatch就会唤醒所有因为调用await而被阻塞的线程。

（一）基本概念

CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类，它是一种同步辅助工具。从概念上来说，它就像是一扇门，在门的一侧有一组线程（我们称之为工作线程）在进行各种操作，而在门的另一侧有一个或多个线程（我们称之为等待线程）在等待。这扇门初始是关闭的，当工作线程完成它们各自的任务时，就相当于在门上进行一次“倒计时操作”（countDown操作），当所有工作线程都完成任务，倒计时结束（计数器变为0），门就会打开，等待线程就可以继续执行了。

（二）计数器机制

初始化计数器
- 在创建CountDownLatch实例时，需要指定一个初始的计数器值。这个值表示需要等待的操作数量。例如，CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);表示有5个操作需要完成，也就是需要进行5次countDown操作才能让等待的线程继续执行。

countDown操作

工作线程在完成自己的任务后，会调用countDown方法。这个方法会将内部的计数器减1。例如：

public class WorkerThread implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public WorkerThread(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟线程执行任务
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has completed its task");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();// 完成任务后进行countDown操作
        }
    }
}

在这个例子中，每个WorkerThread在完成任务（这里简单模拟为睡眠1秒）后，都会调用latch.countDown()来减少计数器的值。

await操作

等待线程会调用await方法来等待计数器变为0。例如：

public class MainThread {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
        // 创建并启动工作线程
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(new WorkerThread(latch)).start();
        }
        latch.await();// 主线程等待计数器变为0
        System.out.println("All tasks are completed. Main thread can continue.");
    }
}

在这个MainThread类中，主线程创建了5个WorkerThread实例并启动它们，然后调用latch.await()来等待所有工作线程完成任务（即计数器变为0）。只有当计数器变为0时，才会打印出"All tasks are completed. Main thread can continue."。

（三）底层通讯机制

基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）
- CountDownLatch的底层实现是基于AbstractQueuedSynchronizer（AQS）的。AQS是Java并发包中许多同步器的基础框架。它维护了一个FIFO（先进先出）的等待队列，用于管理等待获取锁或者等待条件满足的线程。
- 在CountDownLatch中，AQS的状态（state）被用作计数器。当创建CountDownLatch时，指定的计数器初始值就是AQS的初始状态值。
- 例如，当我们创建CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);时，AQS的state被初始化为5。
线程阻塞与唤醒机制
- 当一个线程调用await方法时，如果计数器（AQS的state）不为0，这个线程就会被添加到AQS的等待队列中，并被阻塞。
- 当一个线程调用countDown方法时，AQS的state会减1。当state减为0时，AQS会唤醒所有在等待队列中的线程。
- 这种基于AQS的实现方式保证了CountDownLatch的高效性和可靠性。它利用了AQS已经实现好的线程阻塞、唤醒以及队列管理等机制，避免了开发者自己重新实现这些复杂的逻辑。

三、CountDownLatch的内部工作机制

（一）计数器的维护

原子性操作
- CountDownLatch内部计数器的操作是原子性的。这意味着在多线程环境下，多个线程同时调用countDown方法时，计数器的递减操作不会出现数据不一致的情况。这是通过AQS内部的原子操作实现的。
- 例如，即使有多个线程同时对同一个CountDownLatch实例进行countDown操作，计数器也会正确地递减，不会出现例如两个线程同时递减但计数器只减1的情况。
计数器的非负性
- 计数器的值永远不会小于0。一旦计数器的值减为0，任何后续的countDown操作都不会对计数器产生影响。这是因为当计数器为0时，CountDownLatch已经处于“打开”状态，所有等待的线程都已经被唤醒，不需要再进行任何操作。

（二）线程等待与唤醒

等待线程的状态管理
- 当一个线程调用await方法并被阻塞时，它的状态会被设置为等待状态（在Java中，通过LockSupport.park方法实现阻塞，线程状态变为WAITING或TIMED_WAITING，取决于是否设置了等待超时时间）。
- 这个线程会被添加到AQS的等待队列中，并且在计数器变为0之前，它会一直处于等待状态。
唤醒机制的实现
- 当计数器减为0时，CountDownLatch会通过AQS的release方法来唤醒所有等待的线程。
- AQS会遍历等待队列中的线程，逐个调用LockSupport.unpark方法来唤醒它们。这使得所有等待的线程可以继续执行后续的操作。

四、典型使用场景

（一）并行任务的同步

多任务初始化

在很多应用中，需要同时启动多个任务进行初始化工作，例如在一个游戏服务器启动时，可能需要同时初始化游戏地图、加载玩家数据、初始化网络连接等任务。
可以使用CountDownLatch来确保所有这些初始化任务都完成后，游戏服务器才正式开始接受玩家连接。
假设我们有三个初始化任务：

public class MapInitialization implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public MapInitialization(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟地图初始化操作，可能需要从文件中读取地图数据等
            Thread.sleep(2000);
            System.out.println("Map initialization completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class PlayerDataLoading implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public PlayerDataLoading(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟加载玩家数据，可能需要从数据库中查询数据
            Thread.sleep(1500);
            System.out.println("Player data loading completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class NetworkInitialization implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public NetworkInitialization(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟网络初始化操作，可能需要绑定端口等
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("Network initialization completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}

在main方法中：

public class GameServerStartup {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
        new Thread(new MapInitialization(latch)).start();
        new Thread(new PlayerDataLoading(latch)).start();
        new Thread(new NetworkInitialization(latch)).start();
        latch.await();
        System.out.println("All initializations are completed. Game server can start accepting players.");
    }
}

这里，我们创建了一个CountDownLatch实例，计数器初始值为3，表示有三个初始化任务。每个任务在完成后都会调用countDown方法，而主线程在latch.await()处等待，直到所有任务完成，然后游戏服务器才开始接受玩家。

（二）多数据源数据获取

数据整合需求

在数据处理应用中，可能需要从多个数据源（如不同的数据库、文件系统或者网络服务）获取数据，只有当所有数据源的数据都获取成功后，才能进行数据的整合与分析。
例如，我们要从三个不同的数据库获取用户信息、订单信息和商品信息，然后将这些信息整合到一个报表中。
以下是简单的代码示例：

public class UserInfoFetching implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public UserInfoFetching(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟从数据库获取用户信息
            Thread.sleep(1500);
            System.out.println("User information fetched");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class OrderInfoFetching implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public OrderInfoFetching(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟从数据库获取订单信息
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("Order information fetched");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class ProductInfoFetching implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public ProductInfoFetching(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟从数据库获取商品信息
            Thread.sleep(1200);
            System.out.println("Product information fetched");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class DataIntegration {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
        new Thread(new UserInfoFetching(latch)).start();
        new Thread(new OrderInfoFetching(latch)).start();
        new Thread(new ProductInfoFetching(latch)).start();
        latch.await();
        System.out.println("All data fetched. Can start data integration.");
    }
}

这里，我们创建了一个CountDownLatch实例，计数器为3，分别对应三个数据获取任务。每个任务在获取到相应的数据后调用countDown方法，主线程等待所有任务完成后才进行数据整合。

（三）分布式系统中的任务协调

分布式任务的依赖关系

在分布式系统中，一个复杂的任务可能会被分解成多个子任务，分布在不同的节点上执行。这些子任务之间可能存在依赖关系，例如，某个子任务需要等待其他几个子任务的结果才能继续执行。
假设我们有一个分布式计算任务，其中一个节点负责计算任务的一部分，另外两个节点负责收集数据并进行预处理，只有当数据收集和预处理完成后，计算节点才能开始计算。
以下是简单的代码示例：

public class DataCollectionAndPreprocessing1 implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public DataCollectionAndPreprocessing1(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟数据收集和预处理操作
            Thread.sleep(1800);
            System.out.println("Data collection and preprocessing 1 completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class DataCollectionAndPreprocessing2 implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public DataCollectionAndPreprocessing2(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            // 模拟数据收集和预处理操作
            Thread.sleep(1600);
            System.out.println("Data collection and preprocessing 2 completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }
}
public class ComputationTask implements Runnable {
    private final CountDownLatch latch;
    public ComputationTask(CountDownLatch latch) {
        this.latch = latch;
    }
    @Override
    public void run() {
        try {
            latch.await();
            // 模拟计算任务
            Thread.sleep(2500);
            System.out.println("Computation task completed");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
public class DistributedSystemTask {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
        new Thread(new DataCollectionAndPreprocessing1(latch)).start();
        new Thread(new DataCollectionAndPreprocessing2(latch)).start();
        new Thread(new ComputationTask(latch)).start();
    }
}

在这个例子中，DataCollectionAndPreprocessing1和DataCollectionAndPreprocessing2两个任务负责数据收集和预处理，它们在完成任务后调用countDown方法。ComputationTask任务在开始计算之前调用latch.await()等待这两个任务完成，从而实现了分布式系统中的任务协调。

（四）多线程初始化完成后启动主流程

以下是一个详细的代码示例，模拟一个游戏服务器启动时多个子系统的初始化过程，展示了 CountDownLatch 在这种场景下的应用。

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

// 游戏服务器启动类
public class GameServerStartup {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设游戏服务器有 5 个子系统需要初始化
        int numberOfSubsystems = 5;
        // 创建 CountDownLatch，计数器初始化为子系统数量
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numberOfSubsystems);

        // 数据库连接子系统初始化线程
        Thread databaseThread = new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("Initializing database connection subsystem...");
                // 模拟数据库连接初始化的耗时操作，这里使用 Thread.sleep
                Thread.sleep(3000);
                System.out.println("Database connection subsystem initialized.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                // 完成初始化后调用 countDown() 方法
                latch.countDown();
            }
        });

        // 网络通信子系统初始化线程
        Thread networkThread = new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("Initializing network communication subsystem...");
                Thread.sleep(2500);
                System.out.println("Network communication subsystem initialized.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                latch.countDown();
            }
        });

        // 游戏配置加载子系统初始化线程
        Thread configThread = new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("Initializing game configuration loading subsystem...");
                Thread.sleep(2000);
                System.out.println("Game configuration loading subsystem initialized.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                latch.countDown();
            }
        });

        // 游戏资源加载子系统初始化线程
        Thread resourceThread = new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("Initializing game resource loading subsystem...");
                Thread.sleep(3500);
                System.out.println("Game resource loading subsystem initialized.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                latch.countDown();
            }
        });

        // 安全认证子系统初始化线程
        Thread securityThread = new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println("Initializing security authentication subsystem...");
                Thread.sleep(2800);
                System.out.println("Security authentication subsystem initialized.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                latch.countDown();
            }
        });

        // 启动各个子系统初始化线程
        databaseThread.start();
        networkThread.start();
        configThread.start();
        resourceThread.start();
        securityThread.start();

        try {
            System.out.println("Waiting for all subsystems to initialize...");
            // 主线程阻塞，等待所有子系统初始化完成
            latch.await();
            System.out.println("All subsystems initialized. Starting the game server...");
            // 这里可以添加游戏服务器启动的后续逻辑，如启动游戏服务器的主循环、监听玩家连接等
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上述代码中：

首先，我们创建了一个 CountDownLatch，并将其计数器初始化为 5，因为我们假设游戏服务器有 5 个子系统需要初始化。这一步就像是设定了一个目标，告诉程序需要等待 5 个事件（子系统初始化完成）。
然后，我们分别创建了 5 个线程，每个线程负责一个子系统的初始化工作。以数据库连接子系统初始化线程为例，在 try - finally 块中，我们首先在 try 块内模拟了数据库连接初始化的耗时操作（这里使用 Thread.sleep 来模拟），当操作完成后，在 finally 块中调用 countDown() 方法。这意味着当数据库连接子系统初始化完成后，计数器的值会减 1。其他子系统的初始化线程也是类似的操作。
接着，我们启动了所有的子系统初始化线程。这些线程会同时开始执行它们的初始化任务。每个线程在完成自己的任务后，都会通过 countDown() 方法通知 CountDownLatch。
最后，主线程调用 await() 方法。此时，主线程会被阻塞，直到计数器的值变为 0，也就是所有子系统都初始化完成。一旦所有子系统都初始化完成，主线程会继续执行后续的游戏服务器启动逻辑，比如启动游戏服务器的主循环、监听玩家连接等。

通过这个示例，我们可以清晰地看到 CountDownLatch 是如何在多线程初始化场景中协调各个线程的执行顺序，确保主流程在所有子系统准备就绪后才开始执行的。

五、总结

CountDownLatch 在 Java 并发编程领域是一个不可或缺的工具。通过对其核心原理的深入剖析，我们了解到它基于 AQS 的精妙设计，无论是计数器的管理还是线程的等待与唤醒机制，都展现出了高度的可靠性和高效性。在多种使用场景中，如多线程初始化、并行计算结果汇总以及网络请求协调等，CountDownLatch 都能发挥关键作用，帮助我们构建更加稳定和高效的多线程应用程序。通过详细的代码示例，我们进一步理解了如何在实际项目中运用 CountDownLatch。掌握 CountDownLatch 的使用，对于提升我们在复杂并发编程环境下的开发能力具有重要意义。

六、参考资料文献

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Java 并发神器 CountDownLatch：原理、机制与应用场景

Java 并发神器 CountDownLatch：原理、机制与应用场景

一、引言

二、CountDownLatch的核心原理

（一）基本概念

（二）计数器机制

（三）底层通讯机制

三、CountDownLatch的内部工作机制

（一）计数器的维护

（二）线程等待与唤醒

四、典型使用场景

（一）并行任务的同步

（二）多数据源数据获取

（三）分布式系统中的任务协调

（四）多线程初始化完成后启动主流程

五、总结

六、参考资料文献

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（一）基本概念

（二）计数器机制

（三）底层通讯机制

三、CountDownLatch的内部工作机制

（一）计数器的维护

（二）线程等待与唤醒

四、典型使用场景

（一）并行任务的同步

（二）多数据源数据获取

（三）分布式系统中的任务协调

（四）多线程初始化完成后启动主流程

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