通过前面的学习，我们一起回顾了线程、锁等各种并发编程的基本元素，也逐步涉及了Java并发包中的部分内容，相信经过前面的热身，我们能够更快地理解Java并发包。
今天我要问你的问题是，Java并发包提供了哪些并发工具类？
我们通常所说的并发包也就是java.util.concurrent及其子包，集中了Java并发的各种基础工具类，具体主要包括几个方面：
提供了比synchronized更加高级的各种同步结构，包括CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等，可以实现更加丰富的多线程操作，比如利用Semaphore作为资源控制器，限制同时进行工作的线程数量。
各种线程安全的容器，比如最常见的ConcurrentHashMap、有序的ConcunrrentSkipListMap，或者通过类似快照机制，实现线程安全的动态数组CopyOnWriteArrayList等。
各种并发队列实现，如各种BlockedQueue实现，比较典型的ArrayBlockingQueue、 SynchorousQueue或针对特定场景的PriorityBlockingQueue等。
强大的Executor框架，可以创建各种不同类型的线程池，调度任务运行等，绝大部分情况下，不再需要自己从头实现线程池和任务调度器。
这个题目主要考察你对并发包了解程度，以及是否有实际使用经验。我们进行多线程编程，无非是达到几个目的：
利用多线程提高程序的扩展能力，以达到业务对吞吐量的要求。
协调线程间调度、交互，以完成业务逻辑。
线程间传递数据和状态，这同样是实现业务逻辑的需要。
所以，这道题目只能算作简单的开始，往往面试官还会进一步考察如何利用并发包实现某个特定的用例，分析实现的优缺点等。
如果你在这方面的基础比较薄弱，我的建议是：
从总体上，把握住几个主要组成部分（前面回答中已经简要介绍）。
理解具体设计、实现和能力。
再深入掌握一些比较典型工具类的适用场景、用法甚至是原理，并熟练写出典型的代码用例。
掌握这些通常就够用了，毕竟并发包提供了方方面面的工具，其实很少有机会能在应用中全面使用过，扎实地掌握核心功能就非常不错了。真正特别深入的经验，还是得靠在实际场景中踩坑来获得。
首先，我们来看看并发包提供的丰富同步结构。前面几讲已经分析过各种不同的显式锁，今天我将专注于
CountDownLatch，允许一个或多个线程等待某些操作完成。
CyclicBarrier，一种辅助性的同步结构，允许多个线程等待到达某个屏障。
Semaphore，Java版本的信号量实现。
Java提供了经典信号量（Semaphore)）的实现，它通过控制一定数量的允许（permit）的方式，来达到限制通用资源访问的目的。你可以想象一下这个场景，在车站、机场等出租车时，当很多空出租车就位时，为防止过度拥挤，调度员指挥排队等待坐车的队伍一次进来5个人上车，等这5个人坐车出发，再放进去下一批，这和Semaphore的工作原理有些类似。
你可以试试使用Semaphore来模拟实现这个调度过程：
import java.util.concurrent.Semaphore;
public class UsualSemaphoreSample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.out.println("Action...GO!");
Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread t = new Thread(new SemaphoreWorker(semaphore));
t.start();
}
}
}
class SemaphoreWorker implements Runnable {
private String name;
private Semaphore semaphore;
public SemaphoreWorker(Semaphore semaphore) {
this.semaphore = semaphore;
}
@Override
public void run() {
try {
log("is waiting for a permit!");
semaphore.acquire();
log("acquired a permit!");
log("executed!");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
log("released a permit!");
semaphore.release();
}
}
private void log(String msg){
if (name == null) {
name = Thread.currentThread().getName();
}
System.out.println(name + " " + msg);
}
}
这段代码是比较典型的Semaphore示例，其逻辑是，线程试图获得工作允许，得到许可则进行任务，然后释放许可，这时等待许可的其他线程，就可获得许可进入工作状态，直到全部处理结束。编译运行，我们就能看到Semaphore的允许机制对工作线程的限制。
但是，从具体节奏来看，其实并不符合我们前面场景的需求，因为本例中Semaphore的用法实际是保证，一直有5个人可以试图乘车，如果有1个人出发了，立即就有排队的人获得许可，而这并不完全符合我们前面的要求。
那么，我再修改一下，演示个非典型的Semaphore用法。
import java.util.concurrent.Semaphore;
public class AbnormalSemaphoreSample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Semaphore semaphore = new Semaphore(0);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread t = new Thread(new MyWorker(semaphore));
t.start();
}
System.out.println("Action...GO!");
semaphore.release(5);
System.out.println("Wait for permits off");
while (semaphore.availablePermits()!=0) {
Thread.sleep(100L);
}
System.out.println("Action...GO again!");
semaphore.release(5);
}
}
class MyWorker implements Runnable {
private Semaphore semaphore;
public MyWorker(Semaphore semaphore) {
this.semaphore = semaphore;
}
@Override
public void run() {
try {
semaphore.acquire();
System.out.println("Executed!");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
注意，上面的代码，更侧重的是演示Semaphore的功能以及局限性，其实有很多线程编程中的反实践，比如使用了sleep来协调任务执行，而且使用轮询调用availalePermits来检测信号量获取情况，这都是很低效并且脆弱的，通常只是用在测试或者诊断场景。
总的来说，我们可以看出Semaphore就是个计数器，其基本逻辑基于acquire/release，并没有太复杂的同步逻辑。
如果Semaphore的数值被初始化为1，那么一个线程就可以通过acquire进入互斥状态，本质上和互斥锁是非常相似的。但是区别也非常明显，比如互斥锁是有持有者的，而对于Semaphore这种计数器结构，虽然有类似功能，但其实不存在真正意义的持有者，除非我们进行扩展包装。
下面，来看看CountDownLatch和CyclicBarrier，它们的行为有一定的相似度，经常会被考察二者有什么区别，我来简单总结一下。
CountDownLatch是不可以重置的，所以无法重用；而CyclicBarrier则没有这种限制，可以重用。
CountDownLatch的基本操作组合是countDown/await。调用await的线程阻塞等待countDown足够的次数，不管你是在一个线程还是多个线程里countDown，只要次数足够即可。所以就像Brain Goetz说过的，CountDownLatch操作的是事件。
CyclicBarrier的基本操作组合，则就是await，当所有的伙伴（parties）都调用了await，才会继续进行任务，并自动进行重置。注意，正常情况下，CyclicBarrier的重置都是自动发生的，如果我们调用reset方法，但还有线程在等待，就会导致等待线程被打扰，抛出BrokenBarrierException异常。CyclicBarrier侧重点是线程，而不是调用事件，它的典型应用场景是用来等待并发线程结束。
如果用CountDownLatch去实现上面的排队场景，该怎么做呢？假设有10个人排队，我们将其分成5个人一批，通过CountDownLatch来协调批次，你可以试试下面的示例代码。
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class LatchSample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(6);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Thread t = new Thread(new FirstBatchWorker(latch));
t.start();
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Thread t = new Thread(new SecondBatchWorker(latch));
t.start();
}
// 注意这里也是演示目的的逻辑，并不是推荐的协调方式
while ( latch.getCount() != 1 ){
Thread.sleep(100L);
}
System.out.println("Wait for first batch finish");
latch.countDown();
}
}
class FirstBatchWorker implements Runnable {
private CountDownLatch latch;
public FirstBatchWorker(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("First batch executed!");
latch.countDown();
}
}
class SecondBatchWorker implements Runnable {
private CountDownLatch latch;
public SecondBatchWorker(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
try {
latch.await();
System.out.println("Second batch executed!");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
CountDownLatch的调度方式相对简单，后一批次的线程进行await，等待前一批countDown足够多次。这个例子也从侧面体现出了它的局限性，虽然它也能够支持10个人排队的情况，但是因为不能重用，如果要支持更多人排队，就不能依赖一个CountDownLatch进行了。其编译运行输出如下：
在实际应用中的条件依赖，往往没有这么别扭，CountDownLatch用于线程间等待操作结束是非常简单普遍的用法。通过countDown/await组合进行通信是很高效的，通常不建议使用例子里那个循环等待方式。
如果用CyclicBarrier来表达这个场景呢？我们知道CyclicBarrier其实反映的是线程并行运行时的协调，在下面的示例里，从逻辑上，5个工作线程其实更像是代表了5个可以就绪的空车，而不再是5个乘客，对比前面CountDownLatch的例子更有助于我们区别它们的抽象模型，请看下面的示例代码：
import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
public class CyclicBarrierSample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Action...GO again!");
}
});
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Thread t = new Thread(new CyclicWorker(barrier));
t.start();
}
}
static class CyclicWorker implements Runnable {
private CyclicBarrier barrier;
public CyclicWorker(CyclicBarrier barrier) {
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run() {
try {
for (int i=0; i<3 ; i++){
System.out.println("Executed!");
barrier.await();
}
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
为了让输出更能表达运行时序，我使用了CyclicBarrier特有的barrierAction，当屏障被触发时，Java会自动调度该动作。因为CyclicBarrier会自动进行重置，所以这个逻辑其实可以非常自然的支持更多排队人数。其编译输出如下：
Java并发类库还提供了Phaser，功能与CountDownLatch很接近，但是它允许线程动态地注册到Phaser上面，而CountDownLatch显然是不能动态设置的。Phaser的设计初衷是，实现多个线程类似步骤、阶段场景的协调，线程注册等待屏障条件触发，进而协调彼此间行动，具体请参考这个例子。
接下来，我来梳理下并发包里提供的线程安全Map、List和Set。首先，请参考下面的类图。
你可以看到，总体上种类和结构还是比较简单的，如果我们的应用侧重于Map放入或者获取的速度，而不在乎顺序，大多推荐使用ConcurrentHashMap，反之则使用ConcurrentSkipListMap；如果我们需要对大量数据进行非常频繁地修改，ConcurrentSkipListMap也可能表现出优势。
我在前面的专栏，谈到了普通无顺序场景选择HashMap，有顺序场景则可以选择类似TreeMap等，但是为什么并发容器里面没有ConcurrentTreeMap呢？
这是因为TreeMap要实现高效的线程安全是非常困难的，它的实现基于复杂的红黑树。为保证访问效率，当我们插入或删除节点时，会移动节点进行平衡操作，这导致在并发场景中难以进行合理粒度的同步。而SkipList结构则要相对简单很多，通过层次结构提高访问速度，虽然不够紧凑，空间使用有一定提高（O(nlogn)），但是在增删元素时线程安全的开销要好很多。为了方便你理解SkipList的内部结构，我画了一个示意图。
关于两个CopyOnWrite容器，其实CopyOnWriteArraySet是通过包装了CopyOnWriteArrayList来实现的，所以在学习时，我们可以专注于理解一种。
首先，CopyOnWrite到底是什么意思呢？它的原理是，任何修改操作，如add、set、remove，都会拷贝原数组，修改后替换原来的数组，通过这种防御性的方式，实现另类的线程安全。请看下面的代码片段，我进行注释的地方，可以清晰地理解其逻辑。
public boolean add(E e) {
synchronized (lock) {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
// 拷贝
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
// 替换
setArray(newElements);
return true;
}
}
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
所以这种数据结构，相对比较适合读多写少的操作，不然修改的开销还是非常明显的。
今天我对Java并发包进行了总结，并且结合实例分析了各种同步结构和部分线程安全容器，希望对你有所帮助。
关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗？留给你的思考题是，你使用过类似CountDownLatch的同步结构解决实际问题吗？谈谈你的使用场景和心得。
请你在留言区写写你对这个问题的思考，我会选出经过认真思考的留言，送给你一份学习奖励礼券，欢迎你与我一起讨论。
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