java CountDownLatch用法简介

CountDownLatch倒计数锁存器

CountDownLatch:用于协同控制一个或多个线程等待在其他线程中执行的一组操作完成,然后再继续执行

CountDownLatch用法

  1. 构造方法:CountDownLatch(int count),count指定等待的条件数(任务数、操作数),不可再更改
  2. 等待方法:await(),阻塞等待线程直到count减少为0,count为0时,不会阻塞,继续执行
  3. boolean await(long timeout,TimeUnit
    unit):可以设置超时时间的await方法,返回true表示等待条件到达;false表示条件未来到达,但超时了
  4. long getCount():获取当前计数值,常用于调试或者测试
    ps:CountDownLatch注意事项:只可使用一次,不能重复使用,计数变为0之后,就不可再用

CountDownLatch适用场景

  1. 等待多个条件完成,countDownLatch(N)这个多个条件可以是:等待N个线程、等待N个操作、等待某操作的N次执行
  2. 用于并发测试,等待多个线程一起出发

CountDownLatch例子

import java.util.Optional;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.stream.IntStream;public class JDKCountDown {private static final Random random = new Random(System.currentTimeMillis());public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Optional.of("准备多线程处理任务。").ifPresent(System.out::println);final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);IntStream.rangeClosed(1,5).forEach(i -> new Thread(()->{try {Optional.of("线程" + Thread.currentThread().getName() + " 开始执行任务。").ifPresent(System.out::println);Thread.sleep(random.nextInt(1000));Optional.of("线程" + Thread.currentThread().getName() + " 执行任务结束。").ifPresent(System.out::println);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}countDownLatch.countDown();}, "Thread-"+i).start());countDownLatch.await();Optional.of("多线程处理任务结束。准备第二阶段的工作").ifPresent(System.out::println);Optional.of("------------------------------------").ifPresent(System.out::println);Optional.of("FINISH").ifPresent(System.out::println);}
}

执行之后的结果

准备多线程处理任务。
线程Thread-3 开始执行任务。
线程Thread-4 开始执行任务。
线程Thread-5 开始执行任务。
线程Thread-2 开始执行任务。
线程Thread-1 开始执行任务。
线程Thread-2 执行任务结束。
线程Thread-1 执行任务结束。
线程Thread-3 执行任务结束。
线程Thread-5 执行任务结束。
线程Thread-4 执行任务结束。
多线程处理任务结束。准备第二阶段的工作
------------------------------------
FINISH

我们手写一个简单SimpleCountDown

1.需要一个totalCount指定等待的条件数(任务数、操作数)
2.需要一个countDown计算有几个线程 结束了

上代码
/*** 简单倒计时工具类,用于多线程间协调完成计数操作*/
public class SimpleCountDown {/** 总需要达到的倒计数次数(不可变) */private final int totalCount;/** 当前倒计数值 */private int countDown;/** 是否被取消(volatile保证可见性) */private volatile boolean canceled = false;/*** 构造方法* @param totalCount 需要完成的总倒计数次数*/public SimpleCountDown(int totalCount) {this.totalCount = totalCount;}/*** 执行一次倒计数操作(线程安全)* <p>增加当前计数值并通知所有等待线程</p>*/public void down(){synchronized (this){this.countDown++;this.notifyAll(); // 通知所有等待线程检查条件}}/*** 等待直到完成所有倒计数操作* @throws InterruptedException 若当前线程被中断则抛出异常*/public void await() throws InterruptedException {synchronized (this){while (countDown != totalCount){ // 使用while防止虚假唤醒this.wait();}}}
}
测试类
import java.util.Optional;
import java.util.Random;
import java.util.stream.IntStream;/*** 演示SimpleCountDown倒计时门闩的使用示例类*/
public class SimpleCountDownClient {// 随机数生成器,用于模拟线程任务的随机执行时间private static final Random random = new Random(System.currentTimeMillis());public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 输出任务开始提示Optional.of("准备多线程处理任务。").ifPresent(System.out::println);// 初始化计数器为5,表示需要等待5个线程完成final SimpleCountDown countDownLatch = new SimpleCountDown(5);// 启动5个线程执行任务IntStream.rangeClosed(1, 5).forEach(i -> {new Thread(() -> {try {// 线程任务开始通知Optional.of("线程" + Thread.currentThread().getName() + " 开始执行任务。").ifPresent(System.out::println);// 模拟随机执行时间(0-1000毫秒)Thread.sleep(random.nextInt(1000));// 任务完成通知Optional.of("线程" + Thread.currentThread().getName() + " 执行任务结束。").ifPresent(System.out::println);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 通知计数器完成一个任务countDownLatch.down();}}, "Thread-" + i).start();});// 阻塞等待所有线程完成countDownLatch.await();// 所有线程完成后输出后续阶段提示Optional.of("多线程处理任务结束。准备第二阶段的工作").ifPresent(System.out::println);Optional.of("------------------------------------").ifPresent(System.out::println);Optional.of("FINISH").ifPresent(System.out::println);}
}

执行的结果

准备多线程处理任务。
线程Thread-1 开始执行任务。
线程Thread-5 开始执行任务。
线程Thread-3 开始执行任务。
线程Thread-4 开始执行任务。
线程Thread-2 开始执行任务。
线程Thread-5 执行任务结束。
线程Thread-1 执行任务结束。
线程Thread-2 执行任务结束。
线程Thread-3 执行任务结束。
线程Thread-4 执行任务结束。
多线程处理任务结束。准备第二阶段的工作
------------------------------------
FINISH

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/79275.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Leetcode - 双周赛135

目录 一、3512. 使数组和能被 K 整除的最少操作次数二、3513. 不同 XOR 三元组的数目 I三、3514. 不同 XOR 三元组的数目 II四、3515. 带权树中的最短路径 一、3512. 使数组和能被 K 整除的最少操作次数 题目链接 本题实际上求的就是数组 nums 和的余数&#xff0c;代码如下&…

【后端】【python】利用反射器----动态设置装饰器

&#x1f4d8; Python 装饰器进阶指南 一、装饰器本质 ✅ 本质概念 Python 装饰器的本质是 函数嵌套 返回函数&#xff0c;它是对已有函数的增强&#xff0c;不修改原函数代码&#xff0c;使用语法糖 decorator 实现包裹效果。 def my_decorator(func):def wrapper(*args, …

Nodejs Express框架

参考&#xff1a;Node.js Express 框架 | 菜鸟教程 第一个 Express 框架实例 接下来我们使用 Express 框架来输出 "Hello World"。 以下实例中我们引入了 express 模块&#xff0c;并在客户端发起请求后&#xff0c;响应 "Hello World" 字符串。 创建 e…

Docker Swarm 集群

Docker Swarm 集群 本文档介绍了 Docker Swarm 集群的基本概念、工作原理以及相关命令使用示例&#xff0c;包括如何在服务调度中使用自定义标签。本文档适用于需要管理和扩展 Docker 容器化应用程序的生产环境场景。 1. 什么是 Docker Swarm Docker Swarm 是用于管理 Docker…

充电宝项目中的MQTT(轻量高效的物联网通信协议)

文章目录 补充&#xff1a;HTTP协议MQTT协议MQTT的核心特性MQTT vs HTTP&#xff1a;关键对比 EMQX项目集成EMQX集成配置客户端和回调方法具体接口和方法处理处理类 补充&#xff1a;HTTP协议 HTTP是一种应用层协议&#xff0c;使用TCP作为传输层协议&#xff0c;默认端口是80…

【iOS】UIPageViewController学习

UIPageViewController学习 前言创建一个UIPageViewController最简单的使用 UIPageViewController的方法说明&#xff1a;效果展示 UIPageViewController的协议方法 前言 笔者最近在写项目时想实现一个翻书效果&#xff0c;上网学习到了UIPageViewController今天写本篇博客总结…

Linux搭建环境:从零开始掌握基础操作(四)

​ ​ 您好&#xff0c;我是程序员小羊&#xff01; 前言 软件测试第一步就是搭建测试环境&#xff0c;如何搭建好测试环境&#xff0c;需要具备两项的基础知识&#xff1a; 1、Linux 命令: 软件测试第一个任务, 一般都需要进行环境搭建, 一部分&#xff0c;环境搭建内容是在服…

一天一个java知识点----Tomcat与Servlet

认识BS架构 静态资源&#xff1a;服务器上存储的不会改变的数据&#xff0c;通常不会根据用户的请求而变化。比如&#xff1a;HTML、CSS、JS、图片、视频等(负责页面展示) 动态资源&#xff1a;服务器端根据用户请求和其他数据动态生成的&#xff0c;内容可能会在每次请求时都…

YOLOV8 OBB 海思3516训练流程

YOLOV8 OBB 海思3516训练流程 目录 1、 下载带GPU版本的torch(可选) 1 2、 安装 ultralytics 2 3、 下载pycharm 社区版 2 4、安装pycharm 3 5、新建pycharm 工程 3 6、 添加conda 环境 4 7、 训练代码 5 9、配置Ymal 文件 6 10、修改网络结构 9 11、运行train.py 开始训练模…

【深度学习】花书第18章——配分函数

直面配分函数 许多概率模型&#xff08;通常是无向图模型&#xff09;由一个未归一化的概率分布 p ~ ( x , θ ) \tilde p(\mathbf x,\theta) p~​(x,θ)定义。我们必须通过除以配分函数 Z ( θ ) Z(\pmb{ \theta}) Z(θ)来归一化 p ~ \tilde p p~​。以获得一个有效的概率分…

工作记录1

日常总结、灵感记录、学习要点。持续记录 学海无涯,再好的记性也比不过烂笔头,记录一下学习日常、灵感、要点。 前言:最近看见一个博文,很有感触,是某个大佬自己运营的网站,分享了他的各种经验文章和自身的一些笔记。本人还没有他这么屌,所以还是先在CSDN上小试牛刀吧…

Spring Boot(二十一):RedisTemplate的String和Hash类型操作

RedisTemplate和StringRedisTemplate的系列文章详见&#xff1a; Spring Boot&#xff08;十七&#xff09;&#xff1a;集成和使用Redis Spring Boot&#xff08;十八&#xff09;&#xff1a;RedisTemplate和StringRedisTemplate Spring Boot&#xff08;十九&#xff09;…

智能指针之设计模式1

本文探讨一下智能指针和GOF设计模式的关系&#xff0c;如果按照设计模式的背后思想来分析&#xff0c;可以发现围绕智能指针的设计和实现有设计模式的一些思想体现。当然&#xff0c;它们也不是严格意义上面向对象的设计模式&#xff0c;毕竟它们没有那么分明的类层次体系&…

中间件--ClickHouse-1--基础介绍(列式存储,MPP架构,分布式计算,SQL支持,向量化执行,亿万级数据秒级查询)

1、概述 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它由俄罗斯的互联网巨头Yandex为解决其内部数据分析需求而开发&#xff0c;并于2016年开源。专为大规模数据分析&#xff0c;实时数据分析和复杂查询设计&#xff0c;具有高性能、实时数据和可扩展性等…

Go之Slice和数组:深入理解底层设计与最佳实践

在Go语言中&#xff0c;数组&#xff08;Array&#xff09;和切片&#xff08;Slice&#xff09;是两种看似相似却本质不同的数据结构。本文将深入剖析它们的底层实现机制&#xff0c;并结合实际代码示例&#xff0c;帮助开发者掌握核心差异和使用场景。 一、基础概念&#xff…

力扣热题100——普通数组(不普通)

普通数组但一点不普通&#xff01; 最大子数组和合并区间轮转数组除自身以外数组的乘积缺失的第一个正数 最大子数组和 这道题是非常经典的适用动态规划解决题目&#xff0c;但同时这里给出两种解法 动态规划、分治法 那么动态规划方法大家可以在我的另外一篇博客总结中看到&am…

矩阵基础+矩阵转置+矩阵乘法+行列式与逆矩阵

GPU渲染过程 矩阵 什么是矩阵&#xff08;Matrix&#xff09; 向量 &#xff08;3&#xff0c;9&#xff0c;88&#xff09; 点乘&#xff1a;计算向量夹角 叉乘&#xff1a;计算两个向量构成平面的法向量。 矩阵 矩阵有3行&#xff0c;2列&#xff0c;所以表示为M32 获取固…

MySQL之text字段详细分类说明

在 MySQL 中&#xff0c;TEXT 是用来存储大量文本数据的数据类型。TEXT 类型可以存储非常长的字符串&#xff0c;比 VARCHAR 类型更适合存储大块的文本数据。TEXT 数据类型分为以下几个子类型&#xff0c;每个子类型用于存储不同大小范围的文本数据&#xff1a; TINYTEXT: 可以…

超详细!Android 面试题大汇总与深度解析

一、Java 与 Kotlin 基础 1. Java 的多态是如何实现的&#xff1f; 多态是指在 Java 中&#xff0c;同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力。它主要通过方法重载&#xff08;Overloading&#xff09;和方法重写&#xff08;Overriding&#xff09;来实现。 方法重载&a…

如何提高webrtc操作跟手时间,降低延迟

第一次做webrtc项目&#xff0c;操作延迟&#xff0c;一直是个问题&#xff0c;多次调试都不能达到理想效果。偶尔发现提高jitterBuffer时间可以解决此问题。关键代码 const _setJitter (values: number) > { const receives peerConnection.getReceivers();receives.f…