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并发编程——06 JUC并发同步工具类的应用实战

ai 2025/8/30 5:26:55

0 常用并发同步工具类的真实应用场景

JDK 提供了比synchronized更加高级的各种同步工具，包括ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等，可以实现更加丰富的多线程操作；

1 ReentrantLock（可重入的占用锁）

1.1 简介

ReentrantLock 是可重入的独占锁；
- “可重入”是指同一线程能多次获取同一把锁，不会自己阻塞自己；
- “独占”是说同一时间，最多只有一个线程能成功拿到锁，其他线程得等待；
- 和synchronized作用类似，都是解决多线程并发访问共享资源时的线程安全问题；
相比 synchronized，ReentrantLock 多了这些灵活特性：
- 可中断：获取锁的过程中，线程能响应中断（比如其他地方调用了 interrupt()），不用死等锁释放，更灵活控制执行流程；
- 可设置超时时间：调用 tryLock(long timeout, TimeUnit unit) 时，线程在指定时间内没拿到锁，就会放弃尝试，避免无限阻塞；
- 可设置为公平锁：默认 ReentrantLock 是 “非公平锁”（新线程和等待队列里的线程抢锁，可能插队），但它支持通过构造方法 ReentrantLock(true) 设为“公平锁”，严格按线程等待顺序分配锁，减少线程饥饿（某些线程一直拿不到锁）；
与 synchronized 一样，都支持可重入：
- synchronized 靠 wait/notify 实现线程通信，只能关联一个等待队列；
- ReentrantLock 可通过 newCondition() 创建多个 Condition，精准控制不同线程的等待 / 唤醒，比如生产者 - 消费者模型里，能区分 “生产条件”“消费条件” 分别处理；
应用场景：多线程抢共享资源时，需要独占访问保证数据安全，比如卖票系统（如下两图）、银行账户转账；
- 线程 A、B 抢锁：线程 A、B 同时尝试获取锁，假设线程 A 先拿到（锁的独占性，同一时间只有 A 能持有），此时 A 可以操作共享资源（比如修改车票库存），B 因为没抢到，进入 “等待” 状态；
- 线程 A 释放锁：A 操作完共享资源后，会释放锁；接着 B 再次尝试获取锁，这次就能成功拿到，然后 B 开始操作共享资源（修改车票库存）。

1.2 常用API

ReentrantLock 实现了Lock接口规范，常见API如下：

方法	方法声明	功能说明
`lock`	`void lock()`	获取锁，调用该方法当前线程会获取锁，当锁获得后，该方法返回
`lockInterruptibly`	`void lockInterruptibly() throws InterruptedException`	可中断的获取锁，和 `lock()` 方法不同之处在于该方法会响应中断，即在锁的获取中可以中断当前线程
`tryLock`	`boolean tryLock()`	尝试非阻塞的获取锁，调用该方法后立即返回。如果能够获取到锁返回 `true`，否则返回 `false`
`tryLock`（带超时）	`boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException`	超时获取锁，当前线程在以下三种情况下会返回：当前线程在超时时间内获取了锁；当前线程在超时时间内被中断；超时时间结束，返回 `false`
`unlock`	`void unlock()`	释放锁
`newCondition`	`Condition newCondition()`	获取等待通知组件，该组件和当前的锁绑定，当前线程只有获取了锁，才能调用该组件的 `await()` 方法，而调用后，当前线程将释放锁

基本用法：

private final Lock lock = new ReentrantLock();public void foo()
{// 获取锁lock.lock();try {// 程序执行逻辑} finally {// finally语句块可以确保lock被正确释放lock.unlock();}
}// 尝试获取锁，最多等待 100 毫秒  
if (lock.tryLock(100, TimeUnit.MILLISECONDS)) {  try {  // 成功获取到锁，执行需要同步的代码块  // ... 执行一些操作 ...  } finally {  // 释放锁  lock.unlock();  }  
} else {  // 超时后仍未获取到锁，执行备选逻辑  // ... 执行一些不需要同步的操作 ...  
}

在使用时要注意以下 4 个问题：
- 默认情况下 ReentrantLock 为非公平锁而非公平锁；
- 加锁次数和释放锁次数一定要保持一致，否则会导致线程阻塞或程序异常；
- 加锁操作一定要放在try代码之前，这样可以避免未加锁成功又释放锁的异常；
- 释放锁一定要放在finally中，否则会导致线程阻塞；
工作原理：
- 当有线程调用lock方法时，会用 CAS（Compare-And-Swap，比较并交换） 操作，尝试把 AQS（AbstractQueuedSynchronizer，抽象队列同步器，Java 并发包的核心基础组件）内部的 state 变量从 0 改成 1；
  - state=0 表示“锁没人用”，CAS 成功 → 线程拿到锁，开始执行临界区代码（操作共享资源）；
  - state=1 表示“锁被占用”，CAS 失败 → 线程抢锁失败，进入阻塞队列（CLH 队列，按 FIFO 排队） 等待；
- 抢锁失败的线程，会被包装成节点（Node），加入队列尾部（tail），队列头部是 head 节点（代表 “即将拿到锁的线程”）；
  - 队列里的线程，都在等锁释放，避免线程忙等（一直重试抢锁，浪费 CPU 资源）；
  - 队列是 FIFO（先进先出） 顺序，理论上保证线程公平性，但实际还受“公平锁 / 非公平锁”策略影响；
- 当持有锁的线程执行完 unlock()，会把 state 改回 0（释放锁），然后唤醒队列里的线程。这时分两种策略：
  - 公平锁（ReentrantLock(true)）：严格按队列顺序唤醒：释放锁后，优先唤醒 head 节点的下一个节点（head.next），让队列里“等最久”的线程拿到锁；
    - 优点：绝对公平，避免线程饥饿（某些线程一直抢不到锁）；
      - 缺点：频繁唤醒 / 切换线程，性能略低（线程上下文切换有开销）；
  - 非公平锁（默认策略，ReentrantLock()）：释放锁后，不严格按队列顺序，允许新线程和队列里被唤醒的线程重新用 CAS 抢锁：
    - 新线程（没进队列的）可能直接 CAS 抢锁成功（插队），不用进队列等；
    - 队列里的线程也会被唤醒，参与竞争；
    - 优点：减少线程切换，吞吐量更高（适合竞争不激烈的场景）；
    - 缺点：可能让队列里的线程等更久，存在小概率线程饥饿；

1.3 使用

1.3.1 独占锁

模拟抢票场景。8张票，10个人抢，如果不加锁，会出现什么问题？

/*** 模拟抢票场景*/
public class ReentrantLockDemo {// 创建 ReentrantLock 实例，默认使用非公平锁策略private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();//默认非公平// 共享资源：总票数，会有多个线程同时操作这个变量private static int tickets = 8;/*** 购买车票的方法* 核心逻辑：通过加锁保证同一时间只有一个线程能执行购票操作*/public void buyTicket() {// 1. 获取锁：调用 lock() 方法，当前线程会尝试获取锁// 如果锁未被占用，则当前线程获得锁并继续执行// 如果锁已被占用，则当前线程会进入阻塞队列等待lock.lock(); // 获取锁// 2. try-finally 结构保证锁一定会被释放// 即使代码执行过程中发生异常，finally 块也会执行解锁操作try {// 3. 临界区：操作共享资源（tickets 变量）if (tickets > 0) { // 检查是否还有剩余车票try {// 休眠 10ms，放大并发问题的可能性// 如果不加锁，这里会出现多个线程同时进入判断并扣减票数的情况Thread.sleep(10); // 模拟出并发效果} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}// 打印购票信息，并将票数减 1（原子操作）System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "购买了第" + tickets-- + "张票");} else {// 票已售罄时的提示System.out.println("票已经卖完了，" + Thread.currentThread().getName() + "抢票失败");}} finally {// 4. 释放锁：无论是否发生异常，都必须释放锁// 否则会导致其他线程永远无法获取锁，造成死锁lock.unlock(); // 释放锁}}public static void main(String[] args) {// 创建抢票系统实例（共享同一个锁和票数变量）ReentrantLockDemo ticketSystem = new ReentrantLockDemo();// 创建 10 个线程模拟 10 个用户抢票（总票数只有 8 张）for (int i = 1; i <= 10; i++) {Thread thread = new Thread(() -> {// 每个线程执行抢票操作ticketSystem.buyTicket(); // 抢票}, "线程" + i); // 给线程命名，方便观察输出// 启动线程，线程进入就绪状态，等待 CPU 调度thread.start();}try {// 主线程休眠 3000ms，等待所有抢票线程执行完毕// 避免主线程提前打印剩余票数Thread.sleep(3000);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}// 打印最终剩余票数，验证是否正确（应该为 0）System.out.println("剩余票数：" + tickets);}
}

不加锁：出现超卖问题
加锁：正常，两人抢票失败

1.3.2 公平锁和非公平锁

ReentrantLock 支持公平锁和非公平锁两种模式：
- 公平锁：线程在获取锁时，按照线程等待的先后顺序获取锁；
- 非公平锁：线程在获取锁时，不按照等待的先后顺序获取锁，而是随机获取锁。ReentrantLock 默认是非公平锁；
```
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); //参数默认false，不公平锁  
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); //公平锁  
```
比如买票的时候就有可能出现插队的场景，允许插队就是非公平锁，如下图：

1.3.3 可重入锁

可重入锁又名递归锁，是指在同一线程里，只要锁对象相同，内层方法（或代码块）能直接复用已获取的锁，不用重新竞争。比如线程执行 方法A 时拿到锁，方法A 里调用 方法B（也需要同一把锁），线程进 方法B 时不用等自己释放锁，直接继续用；
Java 中ReentrantLock和synchronized都是可重入锁
- synchronized：隐式的（JVM 自动管加锁 / 释放）、可重入的内置锁，只要是同一线程、同一对象锁，内层同步代码直接重入；
- ReentrantLock：显式的（手动 lock() 加锁、unlock() 释放）可重入锁，功能更灵活（支持公平 / 非公平、可中断、超时获取等），但得手动配对加锁释放，否则容易死锁；
可重入锁的一个优点是可一定程度避免死锁：
- 要是锁不可重入，同一线程内层方法需要锁时，会因为自己占着锁没放，导致自己等自己（阻塞），最后死锁。可重入锁允许同一线程重复拿锁，从设计上就避免了这种自己堵死自己的情况；
- 注意：只是一定程度避免，要是代码逻辑乱（比如忘记释放锁、不同锁交叉嵌套不当），还是可能死锁，只是解决了同一线程重入锁这类场景的死锁风险；
应用场景：
- 递归操作：递归函数里加锁，每次递归调用都是内层“方法”，可重入锁让线程不用反复竞争锁，比如计算阶乘时用 ReentrantLock 保护共享变量，递归调用时直接重入；
- 调用同一类其他方法：类里多个 synchronized 方法，线程调完一个调另一个，因为是同一对象锁，直接重入，不用额外处理；
- 锁嵌套：多层代码块都需要同一把锁，外层加锁后，内层嵌套的加锁逻辑直接复用，不用释放外层锁再重新加；

例：

class Counter {// 创建 ReentrantLock 对象，作为可重入锁的实例// ReentrantLock 是显式锁，支持可重入、可中断、公平/非公平等特性private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); // 递归调用方法，演示可重入锁的核心场景public void recursiveCall(int num) {// 1. 获取锁：同一线程再次调用时，可直接重入，不会阻塞自己//    可重入的关键体现：锁对象识别当前持有线程，允许重复获取lock.lock(); try {// 递归终止条件：num 减到 0 时停止if (num == 0) {return;}// 打印当前递归层级，证明方法执行（锁已成功获取）System.out.println("执行递归，num = " + num);// 2. 递归调用自身：再次进入方法时，会再次执行 lock.lock()//    由于是【同一线程】操作【同一把锁】，可直接重入，不会阻塞recursiveCall(num - 1); } finally {// 3. 释放锁：递归调用多少次，就要释放多少次//    保证锁的获取与释放次数严格匹配，避免死锁lock.unlock(); }}// 主方法：测试可重入锁的递归场景public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 创建 Counter 实例，所有递归调用共享同一把锁Counter counter = new Counter(); // 启动递归测试：从 num=10 开始调用// 预期行为：线程安全执行递归，不会因锁重入导致阻塞counter.recursiveCall(10); }
}

1.3.4 Condition 详解

Condition 是 Java 并发包里的线程协调工具，依赖 Lock（如 ReentrantLock）使用，比 Object 的 wait/notify 更灵活，解决线程间按条件等待 / 唤醒的问题。可以把它理解成：给 Lock 搭配“专属等待队列”，让线程能按需等待条件、精准唤醒，而不是像 wait/notify 只能用 Object 的单一队列；
核心优势（对比 Object.wait/notify）
- 多条件分离：
  - Object 里，一个对象只有 1 个等待队列（所有 wait() 的线程都挤在一起）；
  - Condition 让一个 Lock 可以有多个等待队列（比如锁 lock 可以创建 condition1、condition2，不同条件的线程进不同队列），唤醒时能精准选队列，避免唤醒无关线程；
- 更灵活的等待控制：
  - 支持超时等待（await(long time, TimeUnit unit) ），避免线程无限阻塞；
  - 唤醒时可选单个唤醒（signal()）或全部唤醒（signalAll()），比 notify()（随机唤醒一个）、notifyAll()（唤醒全部）更精准；

核心方法解析

返回值类型	方法	作用说明
`void`	`await()`	让当前线程进入等待，直到被 `signal()`/`signalAll()` 唤醒、被中断，或意外唤醒（如假唤醒）等待前释放当前持有的 `Lock`，唤醒后重新竞争获取锁，再继续执行
`boolean`	`await(long time, TimeUnit unit)`	限时等待：等待 `time` 时间后，若没被唤醒就自动返回 `false`；被唤醒则返回 `true` 同样会先释放锁，超时 / 唤醒后重新抢锁。
`void`	`signal()`	唤醒此 `Condition` 等待队列中一个线程（选一个唤醒，类似 `notify()` 但更可控）唤醒后，线程不会直接执行，要重新竞争锁
`void`	`signalAll()`	唤醒此 `Condition` 等待队列中所有线程（类似 `notifyAll()`）线程被唤醒后，重新竞争锁，抢到锁的继续执行

比如生产者 - 消费者模型中，想区分“队列满了让生产者等”和“队列空了让消费者等”：
- 用 ReentrantLock 加锁，然后创建两个 Condition：notFull（生产者等）、notEmpty（消费者等）；
- 生产者发现队列满了 → 调用 notFull.await() 等待；消费者取走数据后 → 调用 notFull.signal() 唤醒生产者；
- 消费者发现队列空了 → 调用 notEmpty.await() 等待；生产者放入数据后 → 调用 notEmpty.signal() 唤醒消费者；
- 这样就能 精准控制不同条件的线程等待 / 唤醒，比 wait/notify 更清晰。

1.3.5 结合 Condition 实现生产者消费者模式

案例：基于ReentrantLock和Condition实现一个简单队列

public class ReentrantLockDemo3 {public static void main(String[] args) {// 1. 创建容量为 5 的队列，作为生产者和消费者共享的资源Queue queue = new Queue(5);// 2. 启动生产者线程：传入队列，线程执行 Producer 的 run 方法new Thread(new Producer(queue)).start();// 3. 启动消费者线程：传入队列，线程执行 Customer 的 run 方法new Thread(new Customer(queue)).start();}
}/*** 队列封装类：* 用 ReentrantLock + Condition 实现线程安全的生产者-消费者队列* 核心逻辑：* - 队列满时，生产者通过 notFull.await() 等待；* - 队列空时，消费者通过 notEmpty.await() 等待；* - 生产/消费后，用 signal() 唤醒对应等待线程*/
class Queue {private Object[] items;      // 存储队列元素的数组int size = 0;                // 当前队列中元素数量int takeIndex = 0;           // 消费者取元素的索引int putIndex = 0;            // 生产者放元素的索引private ReentrantLock lock;  // 控制并发的锁public Condition notEmpty;   // 消费者等待条件：队列空时阻塞，生产后唤醒public Condition notFull;    // 生产者等待条件：队列满时阻塞，消费后唤醒// 初始化队列，指定容量public Queue(int capacity) {this.items = new Object[capacity];lock = new ReentrantLock();// 为同一把锁创建两个 Condition，分别控制“空”和“满”的等待notEmpty = lock.newCondition();notFull = lock.newCondition();}/*** 生产者放入元素的方法* 必须在 lock 保护下调用，保证线程安全*/public void put(Object value) throws Exception {// 加锁：同一时间只有一个线程能操作队列lock.lock();try {// 队列满了（size == 数组长度），让生产者等待// 用 while 而非 if：防止“假唤醒”后直接执行（需再次检查条件）while (size == items.length) notFull.await();  // 释放锁，进入等待队列，直到被唤醒// 队列有空位，放入元素items[putIndex] = value;// 索引循环：如果放到数组末尾，重置为 0if (++putIndex == items.length) putIndex = 0;size++;  // 元素数量+1// 生产完成，唤醒等待的消费者（队列非空了）notEmpty.signal(); } finally {// 测试用：打印生产日志（实际可删除或放业务逻辑里）System.out.println("producer生产：" + value);// 必须释放锁：无论是否异常，保证锁能被其他线程获取lock.unlock();}}/*** 消费者取出元素的方法* 必须在 lock 保护下调用，保证线程安全*/public Object take() throws Exception {// 加锁：同一时间只有一个线程能操作队列lock.lock();try {// 队列空了（size == 0），让消费者等待// 用 while 而非 if：防止“假唤醒”后直接执行（需再次检查条件）while (size == 0) notEmpty.await();  // 释放锁，进入等待队列，直到被唤醒// 取出元素Object value = items[takeIndex];items[takeIndex] = null;  // 清空位置，避免内存泄漏// 索引循环：如果取到数组末尾，重置为 0if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0;size--;  // 元素数量-1// 消费完成，唤醒等待的生产者（队列非满了）notFull.signal(); return value;  // 返回取出的元素} finally {// 释放锁：无论是否异常，保证锁能被其他线程获取lock.unlock();}}
}/*** 生产者线程：* 每隔 1 秒生产一个随机数（0~999），放入队列*/
class Producer implements Runnable {private Queue queue;  // 共享的队列public Producer(Queue queue) {this.queue = queue;}@Overridepublic void run() {try {while (true) {  // 无限循环生产Thread.sleep(1000);  // 每隔 1 秒生产一次// 生产随机数，放入队列queue.put(new Random().nextInt(1000));}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();  // 捕获并打印异常}}
}/*** 消费者线程：* 每隔 2 秒从队列取出一个元素，打印消费日志*/
class Customer implements Runnable {private Queue queue;  // 共享的队列public Customer(Queue queue) {this.queue = queue;}@Overridepublic void run() {try {while (true) {  // 无限循环消费Thread.sleep(2000);  // 每隔 2 秒消费一次// 取出元素并打印消费日志System.out.println("consumer消费：" + queue.take());}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();  // 捕获并打印异常}}
}

Condition 的作用：
- notEmpty：消费者专属等待条件。队列空时，消费者调用 notEmpty.await() 释放锁并阻塞；生产者放入元素后，用 notEmpty.signal() 唤醒。
- notFull：生产者专属等待条件。队列满时，生产者调用 notFull.await() 释放锁并阻塞；消费者取出元素后，用 notFull.signal() 唤醒；
- 注意：await() 和 signal() 都必须被 lock.lock() 和 lock.unlock() 包裹，即都在 lock 保护范围内；
为什么用 while 而非 if 检查条件？防止**“假唤醒”**：线程可能在未被 signal() 的情况下醒来（如系统调度）。用 while 会重新检查条件，确保队列状态符合预期后再继续执行；
锁的配对使用：lock.lock() 和 lock.unlock() 必须成对出现，且 unlock() 放在 finally 中，保证无论是否发生异常，锁都会释放，避免死锁；
生产者-消费者的节奏：生产者 1 秒生产一次，消费者 2 秒消费一次 → 队列会逐渐被填满（生产者更快），但通过 Condition 协调，不会出现“队列满了还生产”或“队列空了还消费”的情况。

1.4 应用场景总结

ReentrantLock 最基本的作用是多线程环境下，让共享资源只能被一个线程独占访问，保证操作共享资源时数据不会乱（比如多个线程同时改同一个变量，用锁让它们排队改）；
应用场景总结：
- 解决多线程竞争资源的问题
  - 场景描述：多个线程抢同一资源（比如同时写同一个数据库、操作同一个文件、修改同一个内存变量），需要保证同一时间只有一个线程能改，避免数据冲突；
  - 例子：多个线程同时往数据库同一表插入/修改数据，用 ReentrantLock 加锁，让线程排队执行写操作，保证数据最终是正确的，不会因为并发写入导致数据混乱（比如库存扣减、订单状态修改）；
- 实现多线程任务的顺序执行
  - 场景描述：希望线程 A 执行完某段逻辑后，线程 B 再执行；或者多个线程严格按特定顺序跑任务；
  - 例子：比如线程 1 先初始化配置，线程 2 再加载数据，线程 3 最后处理业务。用 ReentrantLock 配合 Condition（条件变量），线程 2 等线程 1 释放锁并发信号后再执行，线程 3 等线程 2 发信号后执行，实现顺序控制；
- 实现多线程等待/通知机制
  - 场景描述：线程 A 完成某个关键步骤后，需要主动通知线程 B、C 可以继续执行了；或者线程需要等待某个条件满足后再干活（类似生产者 - 消费者模型）；
  - 例子：生产者线程生产完数据，通过 ReentrantLock 的 Condition 发信号，唤醒等待的消费者线程来处理数据；反之，消费者处理完，也能发信号让生产者继续生产。这比 Object 的 wait/notify 更灵活，能精准控制哪些线程被唤醒。

2 Semaphore（信号量）

2.1 简介

Semaphore是多线程同步工具，核心解决控制同时访问共享资源的线程数量，让有限的资源（比如数据库连接、文件句柄）在同一时间被合理数量的线程使用，避免因资源耗尽导致系统崩溃；
工作原理：使用Semaphore的过程实际上是多个线程获取访问共享资源许可证的过程
- Semaphore内部维护一个计数器，可以把它理解成剩余许可证数量。比如设置 Semaphore(3)，就代表最多允许 3 个线程同时用资源，相当于发 3 张“访问许可证”；
- 线程获取许可证（acquire()）：
  - 线程要访问共享资源时，必须先调用 acquire() 拿许可证；
  - 如果计数器 > 0（还有许可证）：线程拿到许可证，计数器减 1，然后继续执行（访问资源）；
  - 如果计数器 == 0（没许可证了）：线程会被阻塞，直到有其他线程释放许可证；
- 线程释放许可证（release()）：线程用完资源后，调用release()归还许可证，计数器加 1，这样阻塞的线程里就有机会拿到新的许可证，继续执行；
Semaphore 专门用来限制资源的并发访问数量，典型场景比如：
- 数据库连接池：假设连接池只有 10 个连接，用 Semaphore(10) 控制，避免几百个线程同时抢连接，把数据库压垮；
- 文件访问：如果一个文件同一时间只能被 3 个线程读写，用 Semaphore(3) 限制，防止文件被疯狂读写导致错误；
- 网络请求：控制同时发起的 HTTP 请求数量，避免把服务器或本地网络打满，保证系统稳定。

2.2 常用API

2.2.1 构造器

构造器是用来创建 Semaphore 对象的，主要决定两件事：
- 允许同时访问资源的 最大线程数（许可证数量）；
- 线程获取许可证时，是用 公平策略 还是 非公平策略；
Semaphore有两个构造器：
```
public Semaphore(int permits) {sync = new NonfairSync(permits);
}
```
- permits：设置最大并发数（比如传 3，就代表最多允许 3 个线程同时拿许可证）；
- NonfairSync：默认用非公平策略。意思是，当许可证释放时，新线程和等待队列里的线程一起抢许可证，新线程可能“插队”，不用严格排队；
- 等价写法：new Semaphore(3) 等价于 new Semaphore(3, false)，因为默认是非公平的；
```
public Semaphore(int permits, boolean fair) {sync = fair ? new FairSync(permits) : new NonfairSync(permits);
}
```
- permits：同上，设置最大并发数；
- fair：布尔值，决定用公平还是非公平策略：
  - fair = true：用公平策略（FairSync），线程严格按“等待队列顺序”拿许可证，先等的线程一定先拿到，不会被插队；
  - fair = false：用非公平策略（NonfairSync），新线程和等待线程一起抢，可能插队。

2.2.2 `acquire`方法

acquire是Semaphore用于获取许可证的核心方法，特点是获取不到许可证时，线程会一直阻塞等待，直到拿到许可证或者被中断。它有两种重载形式，适配不同的许可证获取需求；
- void acquire() throws InterruptedException
  - 尝试获取 1 个许可证。如果当前有可用许可证，直接获取（许可证计数减 1）并返回；如果没有可用许可证，当前线程会进入阻塞状态，直到：
    - 其他线程释放许可证（使当前线程有可用许可证），此时当前线程会竞争获取许可证；
    - 当前线程被其他线程中断（触发 InterruptedException）；
  - 类比：类似去银行办事，只有 1 个窗口（许可证 = 1），当前窗口有人（没许可证），你就只能排队等着，直到窗口空出来（有人办完业务，释放许可证）；
- void acquire(int permits) throws InterruptedException
  - 功能：尝试获取指定数量（permits ）的许可证。如果 Semaphore 中剩余许可证数量 ≥ permits，直接获取（许可证计数减 permits）并返回；否则，线程进入阻塞，直到：
    - 其他线程释放许可证，使剩余许可证 ≥ permits，当前线程竞争获取；
    - 当前线程被中断（触发 InterruptedException）；
  - 注意：使用该方法时，要确保最终能释放对应数量的许可证，否则容易导致其他线程长期无法获取足够许可证而阻塞，引发“资源饥饿”问题；
  - 类比：如果银行办理大额业务需要占 2 个窗口（permits = 2），只有当至少空出 2 个窗口时，你才能开始办理，否则就得等；

例：主线程先占许可证，子线程等待，主线程释放后子线程再获取

// 1. 创建 Semaphore：许可证数量=1，公平策略（true 表示严格按线程等待顺序分配许可证）
final Semaphore semaphore = new Semaphore(1, true);  // 2. 主线程直接抢许可证：因为初始许可证是 1，主线程能直接拿到（许可证计数变为 0）
semaphore.acquire();  // 3. 创建子线程，尝试获取许可证
Thread t = new Thread(() -> {  try {// 子线程执行到这，尝试获取许可证：但主线程已占用（许可证计数 0），所以子线程进入阻塞等待System.out.println("子线程等待获取permit"); semaphore.acquire();  // 4. 子线程被唤醒（主线程释放许可证后），执行到这，打印获取成功System.out.println("子线程获取到permit");  } catch (InterruptedException e) { // 子线程等待中被中断时，会走到这e.printStackTrace();  } finally {// 5. 子线程执行完，释放许可证（许可证计数 +1 ）semaphore.release();  }
});
t.start(); // 启动子线程try {// 6. 主线程休眠 5 秒：模拟做其他事情，期间子线程一直阻塞等待许可证TimeUnit.SECONDS.sleep(5);  
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}// 7. 主线程释放许可证（许可证计数从 0 变为 1 ），子线程此时会被唤醒，竞争获取许可证
System.out.println("主线程释放permit");  
semaphore.release();

初始化：Semaphore 许可证数量 1，公平策略；
主线程抢许可证：semaphore.acquire() 执行后，许可证计数 0，主线程持有许可证；
子线程启动：执行 semaphore.acquire() 时，因许可证 0，子线程进入阻塞，打印 子线程等待获取permit；
主线程休眠：5 秒内，子线程一直阻塞；
主线程释放许可证：semaphore.release() 执行，许可证计数 1；因为是公平策略，阻塞的子线程被唤醒，竞争拿到许可证，执行后续逻辑，打印 子线程获取到permit；
子线程释放许可证：子线程执行 semaphore.release()，许可证计数 0（子线程获取时减 1，释放时加 1，整体回到初始逻辑）。

2.2.3 `tryAcquire`方法

tryAcquire 是 Semaphore 用于尝试获取许可证的方法，特点是：
- 非阻塞优先：如果拿不到许可证，不会一直阻塞，而是直接返回 false（表示没拿到）；
- 灵活控制：支持获取 1 个许可证、获取指定数量许可证、带超时等待等场景，比 acquire 更灵活；
tryAcquire方法有三种重载形式
- boolean tryAcquire()：尝试获取 1 个许可证。如果当前有可用许可证，直接获取（许可证计数 -1），返回 true；否则，直接返回 false（不阻塞）；
- boolean tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException：尝试获取 1 个许可证，但增加超时等待机制。如果一开始没许可证，线程会阻塞最多 timeout 时间：
  - 期间有许可证释放，线程拿到许可证，返回 true；
  - 超时后还没许可证，返回 false；
  - 等待中被中断，抛出 InterruptedException；
- boolean tryAcquire(int permits)：尝试获取 指定数量（permits）的许可证。如果 Semaphore 剩余许可证 ≥ permits，直接获取（计数 -permits ），返回 true；否则，返回 false（不阻塞）；
  - 注意：要确保最终释放对应数量的许可证，否则会导致其他线程无法获取足够许可证；
- boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException：结合指定数量和超时等待，尝试获取 permits 个许可证，最多等 timeout 时间，逻辑和上面类似；

例：

// 1. 创建 Semaphore：1 个许可证，公平策略
final Semaphore semaphore = new Semaphore(1, true);  // 2. 启动线程 t，尝试获取许可证
new Thread(() -> {  // 2.1 尝试获取 1 个许可证：返回 true/falseboolean gotPermit = semaphore.tryAcquire(); // 2.2 如果拿到许可证if (gotPermit) { try {System.out.println(Thread.currentThread() + " 拿到许可证");TimeUnit.SECONDS.sleep(5); // 模拟占用 5 秒} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {semaphore.release(); // 释放许可证（必须！）}}
}).start();// 3. 主线程休眠 1 秒：确保线程 t 启动并拿到许可证
TimeUnit.SECONDS.sleep(1); // 4. 主线程尝试“带超时的获取”：最多等 3 秒
if (semaphore.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)) { System.out.println("主线程拿到许可证");
} else {System.out.println("主线程 3 秒内没拿到许可证，失败");
}

线程 t 启动：tryAcquire() 拿到许可证（gotPermit = true），打印日志，休眠 5 秒；
主线程休眠 1 秒：等线程 t 启动并占用许可证；
主线程尝试获取：调用 tryAcquire(3, ...)，但线程 t 会占用许可证 5 秒，所以主线程等 3 秒后超时，进入 else，打印 主线程 3 秒内没拿到许可证，失败；

例：

// 1. 创建 Semaphore：5 个许可证，公平策略
final Semaphore semaphore = new Semaphore(5, true);  // 2. 尝试获取 5 个许可证：成功（因为初始有 5 个）
assert semaphore.tryAcquire(5) : "获取 5 个许可证失败"; // 3. 此时许可证已耗尽（5 - 5 = 0 ），尝试获取 1 个许可证：失败
assert !semaphore.tryAcquire() : "获取 1 个许可证失败";

tryAcquire(5) 一次性拿 5 个许可证，成功后 Semaphore 剩余 0 个；
后续 tryAcquire()（默认拿 1 个）返回 false，因为没许可证了。

2.2.4 正确使用`release`

Semaphore 的 release 是用来 归还许可证 的，让其他线程有机会获取。它有两种形式：
- release()：归还 1 个许可证，内部计数器 +1；
- release(int permits)：归还 permits 个许可证，内部计数器 +permits；
- 关键点：许可证数量有限，必须谁拿的谁还，否则会导致计数器混乱，破坏 Semaphore 控制并发的逻辑；

错误用法示例（用 finally 无脑释放）

// 1. 创建 1 个许可证的 Semaphore（公平策略）
final Semaphore semaphore = new Semaphore(1, true);  // 2. 线程 t1：拿到许可证后，霸占 1 小时（休眠）
Thread t1 = new Thread(() -> {  try {semaphore.acquire(); // 拿许可证System.out.println("t1 拿到许可证");TimeUnit.HOURS.sleep(1); // 霸占 1 小时} catch (InterruptedException e) {System.out.println("t1 被中断");} finally {semaphore.release(); // 不管怎样，finally 里释放}
});
t1.start(); 
TimeUnit.SECONDS.sleep(1); // 等 t1 启动// 3. 线程 t2：尝试拿许可证，但若被中断，会在 finally 里错误释放
Thread t2 = new Thread(() -> {  try {semaphore.acquire(); // 尝试拿许可证（但 t1 没释放，所以会阻塞）System.out.println("t2 拿到许可证");} catch (InterruptedException e) {System.out.println("t2 被中断");} finally {semaphore.release(); // 问题：t2 没拿到许可证，却释放了！}
});
t2.start(); 
TimeUnit.SECONDS.sleep(2); // 4. 主线程逻辑：中断 t2，然后自己拿许可证
t2.interrupt(); // 中断 t2（此时 t2 还在阻塞等许可证）
semaphore.acquire(); // 主线程尝试拿许可证
System.out.println("主线程拿到许可证");

t2 根本没拿到许可证（因为 t1 霸占着），但由于 release 写在 finally 里，t2 被中断时，会错误地归还 1 个许可证（相当于无中生有多了 1 个许可证）；
原本 Semaphore 只有 1 个许可证，被 t1 占用后，计数器是 0。但 t2 错误释放后，计数器变成 1，导致主线程能直接拿到许可证（而预期中 t1 要 1 小时后才释放，主线程不该拿到）；

修改后的 t2 逻辑：

Thread t2 = new Thread(() -> {  boolean acquired = false; // 标记是否成功拿到许可证try {semaphore.acquire(); // 尝试拿许可证acquired = true; // 拿到了，标记为 trueSystem.out.println("t2 拿到许可证");} catch (InterruptedException e) {System.out.println("t2 被中断");} finally {// 只有成功拿到许可证（acquired=true），才释放if (acquired) { semaphore.release(); }}
});

用 acquired 标记是否真的拿到许可证，只有拿到许可证的线程，才在 finally 里释放，避免没拿到却释放的问题；

Semaphore 的设计里，不强制检查释放许可证的线程是否真的拿过，而是靠开发者自己保证。官方文档说明：“没有要求释放许可证的线程必须是通过 acquire 拿到许可证的，正确用法由开发者通过编程规范保证。”

2.3 使用

2.3.1 `Semaphore`实现商品服务接口限流

Semaphore可以用于实现限流功能，即限制某个操作或资源在一定时间内的访问次数；

代码：限制同一时间，最多有 N 个线程能访问接口（比如下面代码中的 N=2），超过的请求要么排队，要么直接拒绝，保证服务稳定；

@Slf4j
public class SemaphoreDemo {/*** 同一时刻最多只允许有两个并发* 即许可证数量=2 → 同一时间最多允许 2 个线程访问*/private static Semaphore semaphore = new Semaphore(2);// 创建线程池，最多 10 个线程（模拟大量请求）private static Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(10);public static void main(String[] args) {// 循环 10 次，模拟 10 个请求for(int i = 0; i < 10; i++){ // 提交任务到线程池，执行 getProductInfo() 或 getProductInfo2()executor.execute(() -> getProductInfo());}}// 阻塞式限流public static String getProductInfo() {// 1. 尝试获取许可证：拿不到就阻塞，直到有许可证try {semaphore.acquire();log.info("请求服务"); // 拿到许可证，执行逻辑Thread.sleep(2000);  // 模拟接口执行耗时（2 秒）} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}finally {// 2. 释放许可证：不管是否异常，必须释放，让其他线程能用semaphore.release();}return "返回商品详情信息";}// 非阻塞式限流public static String getProductInfo2() {// 1. 尝试获取许可证：拿不到直接返回 false，不阻塞if(!semaphore.tryAcquire()){log.error("请求被流控了"); // 没拿到许可证，直接拒绝return "请求被流控了";}try {log.info("请求服务"); // 拿到许可证，执行逻辑Thread.sleep(2000); // 模拟接口执行耗时（2 秒）} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}finally {// 2. 释放许可证：必须释放semaphore.release();}return "返回商品详情信息";}
}

假设运行 getProductInfo()：
- 前 2 个线程能拿到许可证，执行 log.info("请求服务")，然后 sleep 2 秒。
- 第 3~10 个线程调用 acquire() 时，因为许可证被占满，会阻塞等待。
- 2 秒后，前 2 个线程 release() 归还许可证，阻塞的线程开始竞争，每次放 2 个执行，直到所有请求处理完。
如果运行 getProductInfo2()：前 2 个线程拿到许可证，执行逻辑；第 3 个线程 tryAcquire() 返回 false，直接走限流逻辑（log.error）。

2.3.2 `Semaphore`限制同时在线的用户数量

模拟一个登录系统，最多限制给定数量的人员同时在线，如果所能申请的许可证不足，那么将告诉用户无法登录，请稍后重试；

主类SemaphoreDemo7（模拟多用户登录）：

public class SemaphoreDemo7 {public static void main(String[] args) {// 最多允许 10 个用户同时在线final int MAX_PERMIT_LOGIN_ACCOUNT = 10; LoginService loginService = new LoginService(MAX_PERMIT_LOGIN_ACCOUNT);// 启动 20 个线程（模拟 20 个用户登录）IntStream.range(0, 20).forEach(i -> new Thread(() -> {// 执行登录boolean login = loginService.login(); if (!login) {// 登录失败（超过并发数）System.out.println(Thread.currentThread() + " 因超过最大在线数被拒绝");return;}try {simulateWork(); // 模拟登录后的业务操作} finally {loginService.logout(); // 退出时释放许可证}}, "User-" + i).start());}// 模拟登录后的业务操作（随机休眠，模拟用户在线时长）private static void simulateWork() {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10));} catch (InterruptedException e) { /* 忽略中断 */ }}
}

创建 LoginService，传入最大在线数 10；
启动 20 个线程（用户），调用 loginService.login() 尝试登录；
登录成功 → 执行 simulateWork()（模拟用户在线操作，随机休眠）→ 退出时 logout() 释放许可证；
登录失败 → 直接提示并返回；

LoginService 类（控制登录逻辑）

private static class LoginService {private final Semaphore semaphore; public LoginService(int maxPermitLoginAccount) {// 创建 Semaphore：许可证数量=maxPermitLoginAccount，公平策略（true）this.semaphore = new Semaphore(maxPermitLoginAccount, true); }public boolean login() {// 尝试获取许可证：非阻塞，拿不到直接返回 falseboolean success = semaphore.tryAcquire(); if (success) {System.out.println(Thread.currentThread() + " 登录成功");}return success;}public void logout() {// 释放许可证：登录成功的用户退出时，归还许可证semaphore.release(); System.out.println(Thread.currentThread() + " 退出成功");}
}

Semaphore 许可证数量 = 最大在线用户数（10），保证同一时间最多 10 个线程（用户）能拿到许可证；
- login() 用 tryAcquire() 尝试拿许可证：
  - 拿到 → 返回 true（登录成功）；
  - 拿不到 → 返回 false（登录失败，超过并发）；
logout() 用 release() 释放许可证，让其他用户可登录；

运行效果：
- 登录成功：前 10 个线程（用户）能拿到许可证，打印 登录成功，执行 simulateWork() 随机休眠；
- 登录失败：后 10 个线程调用 tryAcquire() 时，许可证已耗尽，返回 false，打印 因超过最大在线数被拒绝；
- 用户退出：休眠结束后，线程执行 logout() 释放许可证，Semaphore 计数器 +1，后续新线程（或之前阻塞的线程）有机会拿到许可证登录；

如果把 login 里的 tryAcquire() 换成 acquire()（阻塞式获取）：

public boolean login() {try {// 阻塞式获取：拿不到就一直等，直到有许可证semaphore.acquire(); System.out.println(Thread.currentThread() + " 登录成功");return true;} catch (InterruptedException e) {// 被中断时返回登录失败return false; }
}

效果：超过并发数的用户不会直接失败，而是阻塞等待，直到有用户退出释放许可证，再继续登录。

2.4 应用场景总结

Semaphore（信号量）是高并发工具，核心能力是控制同时访问共享资源的线程数量，让有限的资源（比如连接池、文件句柄）在高并发下被合理使用，避免系统被压垮；
应用场景总结
- 限流（流量控制）：系统的某个资源（比如接口、数据库连接）能承受的并发量有限，需要限制同时访问的线程数，防止资源被打满导致系统崩溃；
  - 接口限流：比如商品详情接口，最多允许 100 个线程同时访问，用 Semaphore(100) 控制，超过的请求排队或拒绝；
  - 数据库连接限流：数据库连接池有 20 个连接，用 Semaphore(20) 控制，避免几千个线程同时抢连接，把数据库压垮；
  - 侧重于控制并发访问量，保护资源不被压垮，比如接口、网关层的流量控制；
- 资源池（维护有限资源）：系统有一组有限资源（比如数据库连接、文件句柄、网络端口），需要让线程按需借用、用完归还，保证资源被合理复用；
  - 数据库连接池：初始化 Semaphore(连接数)，线程需要连接时 acquire() 拿许可证（同时从池里取连接），用完后 release() 释放许可证（同时把连接还回池）；
  - 文件访问池：如果有 5 个文件句柄，用 Semaphore(5) 控制，线程访问文件时拿许可证，访问完归还，保证同一时间最多 5 个线程操作文件；
  - 侧重于管理有限资源的借用/归还，保证资源复用，比如连接池、句柄池的资源调度；
但本质都是用 Semaphore 的许可证数量，限制同时使用资源的线程数。

3 CountDownLatch（闭锁）

3.1 简介

CountDownLatch是多线程同步工具，解决的问题是：让一个或多个线程等待其他多个任务全部完成后，再继续执行。比如：
- 主线程要等 10 个子线程都跑完初始化任务，才开始处理业务；
- 或者多个线程要等某个“总开关”任务完成，再一起执行；
工作流程：
- 初始化计数器：CountDownLatch latch = new CountDownLatch(N);，这里的 N 是需要等待的任务数量（比如有 3 个子线程要执行，N=3）；
- 等待线程：latch.await();，调用 await() 的线程（比如主线程）会阻塞等待，直到 N 减到 0；
- 任务线程计数减 1：每个子任务线程执行完自己的逻辑后，调用 latch.countDown(); ，让计数器 N-1；
- 计数器归 0，等待线程唤醒：当所有子任务线程都调用 countDown() ，N 变成 0 ，之前阻塞的线程（await() 的线程）会被唤醒，继续执行；
TA：等待线程、T1/T2/T3：任务线程

cnt = 3：对应 CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);，表示需要等待 3 个任务完成；

过程：
- 线程 TA 调用 await()：TA执行到latch.await() 时，会检查计数器cnt：此时cnt=3≠0，所以TA进入阻塞状态（awaiting...），暂停执行；
- 任务线程 T1 完成：T1 执行 latch.countDown() → 计数器 cnt 从 3→2。此时 cnt≠0，TA 仍阻塞；
- 任务线程 T2 完成：T2 执行 latch.countDown() → 计数器 cnt 从 2→1。此时 cnt≠0，TA 仍阻塞；
- 任务线程 T3 完成：T3 执行 latch.countDown() → 计数器 cnt 从 1→0；
- 当cnt=0 时，CountDownLatch会唤醒所有等待的线程（这里是 TA）：TA从阻塞状态恢复（resumed），继续执行后续逻辑；
关键特性：
- 一次性：计数器 N 减到 0 后，就不能再重置或复用，只能用一次；
- 多线程等待：可以有多个线程调用 await() ，一起等待 N 归 0 后被唤醒；
- 任务结束的宽泛性：子任务结束包括正常跑完或者抛异常终止，只要调用 countDown() ，就会让计数器减 1；
典型场景：
- 并行任务汇总：比如计算一个大数组的和，拆成 10 个子数组并行计算，主线程等 10 个子线程都算完，再汇总结果；
- 系统启动初始化：系统启动时，需要初始化 5 个服务（比如缓存、数据库连接、配置加载），主线程等 5 个服务都初始化完，再对外提供服务；
- 测试多线程并发：测试时，让 100 个线程等信号，信号发出（countDown()）后一起执行，模拟高并发场景。

3.2 常用API

3.2.1 构造器

public CountDownLatch(int count) {if (count < 0) throw new IllegalArgumentException("count < 0");this.sync = new Sync(count);
}

CountDownLatch 构造时，count 必须 ≥0，否则抛 IllegalArgumentException；
count 减到 0 后，无法重置，CountDownLatch 只能用一次。

3.2.2 常用方法

总览：

// 1. await()：调用的线程会阻塞，直到 count 减到 0
public void await() throws InterruptedException {};  // 2. await(long timeout, TimeUnit unit)：阻塞等待，但最多等 timeout 时间；
//    若超时后 count 仍≠0，不再等待，返回 false
public boolean await(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {};  // 3. countDown()：让 count 减 1，直到 count=0 时唤醒所有等待的线程
public void countDown() {};

await()：调用线程进入阻塞状态，直到 countDownLatch 的 count 减到 0；
- 如果等待中被其他线程中断，会抛出 InterruptedException；
- count=0 时，调用 await() 会立即返回，不阻塞；
await(long timeout, TimeUnit unit)：阻塞等待，但增加了超时退出机制；
- 返回值为true → 等待中 count 减到 0（正常唤醒）；
- 返回值为false → 超时后 count 仍≠0（放弃等待）；
countDown()：让 count 减 1。当 count 从 1→0 时，会唤醒所有等待的线程（await() 的线程）；
- count 已经是 0 时，调用 countDown() 会被忽略（count 最小为 0）；
- 只有 count 从 1→0 时，才会触发唤醒；count 从 3→2 这类变化，不会唤醒线程；

例：

// 1. 初始化：count=2 → 需要 2 次 countDown() 才会唤醒 await() 的线程
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);  // 2. 第一次 countDown() → count=2→1
latch.countDown();  // 3. 第二次 countDown() → count=1→0 → 唤醒所有 await() 的线程
latch.countDown();  // 4. 第三次 countDown() → count 已经是 0，调用被忽略
latch.countDown();  // 5. count=0，调用 await() 直接返回，不阻塞
latch.await();

3.3 使用

3.3.1 多任务完成后合并汇总

开发中常见多个任务并行执行，必须等所有任务完成后，再统一处理结果 的需求：
- 比如“数据详情页”需要同时调用 5 个接口（并行），等所有接口返回数据后，再合并结果展示；
- 或者“多个数据操作完成后，统一做校验（check）”；

代码：

public class CountDownLatchDemo2 {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 初始化 CountDownLatch：需要等待 5 个任务完成CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5); // 2. 启动 5 个线程（模拟 5 个并行任务）for (int i = 0; i < 5; i++) { final int index = i;new Thread(() -> {try {// 模拟任务执行耗时（1~3 秒随机）Thread.sleep(1000 + ThreadLocalRandom.current().nextInt(2000)); System.out.println("任务 " + index + " 执行完成");// 3. 任务完成，计数器减 1（countDownLatch.countDown()）countDownLatch.countDown(); } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}).start();}// 4. 主线程阻塞等待：直到 5 个任务都完成（count=0）countDownLatch.await(); // 5. 所有任务完成后，主线程执行汇总逻辑System.out.println("主线程：在所有任务运行完成后，进行结果汇总"); }
}

初始化 CountDownLatch：new CountDownLatch(5) → 表示需要等待 5 个任务完成（计数器初始值 5）；
启动并行任务：循环创建 5 个线程，模拟 5 个并行任务。每个线程：
- Thread.sleep(...)：模拟任务执行耗时（随机 1~3 秒）；
- countDownLatch.countDown()：任务完成后，计数器减 1（5→4→3→2→1→0）；
主线程等待：countDownLatch.await() → 主线程阻塞，直到计数器减到 0（所有任务完成）；
汇总结果：计数器归 0 后，主线程被唤醒，执行 System.out.println(...) 做结果汇总；

运行效果

5 个任务线程会随机顺序完成（因为 sleep 时间随机），比如：

任务 2 执行完成  
任务 0 执行完成  
任务 4 执行完成  
任务 1 执行完成  
任务 3 执行完成

主线程必须等所有任务打印完，才会输出：

主线程：在所有任务运行完成后，进行结果汇总

核心价值
- 并行效率：5 个任务并行执行，不用等待前一个任务完成再执行下一个，节省时间；
- 同步控制：主线程通过 CountDownLatch 精准等待所有任务完成，保证汇总逻辑在所有数据就绪后执行。

3.3.2 电商场景中的应用——等待所有子任务结束

需求：根据商品品类 ID，获取 10 个商品，并行计算每个商品的最终价格（需调用 ERP、CRM 等系统，计算复杂、耗时），最后汇总所有价格返回；

ERP系统：ERP是企业资源计划系统，它整合企业内部各部门的核心业务流程，如财务、采购、生产、销售和人力资源等，以实现数据共享和资源优化；

CRM系统：CRM是客户关系管理系统，它专注于管理公司与当前及潜在客户的交互和业务往来，旨在改善客户服务、提升销售效率并维护客户关系；
- 串行问题：如果一个一个计算（串行），总耗时 = 获取商品时间 + 10×单个商品计算时间，商品越多越慢；
- 并行优化：用多线程并行计算商品价格，总耗时 = 获取商品时间 + 最长单个商品计算时间，效率更高；

代码：工具方法 & 数据类

// 根据品类 ID 获取商品 ID 列表（模拟返回 1~10 号商品）
private static int[] getProductsByCategoryId() {return IntStream.rangeClosed(1, 10).toArray();
}// 商品价格数据类：存储商品 ID 和计算后的价格
private static class ProductPrice {private final int prodID; // 商品 IDprivate double price;    // 计算后的价格// 构造方法、get/set、toString 略...
}

主逻辑：并行计算商品价格

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1. 获取商品 ID 列表（1~10）final int[] products = getProductsByCategoryId(); // 2. 转换为 ProductPrice 列表（初始价格未计算）List<ProductPrice> list = Arrays.stream(products).mapToObj(ProductPrice::new) // 每个商品 ID 对应一个 ProductPrice.collect(Collectors.toList()); // 3. 初始化 CountDownLatch：需要等待 10 个商品计算完成（products.length=10）final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(products.length); // 4. 为每个商品启动线程，并行计算价格list.forEach(pp -> {new Thread(() -> {try {System.out.println(pp.getProdID() + " -> 开始计算商品价格.");// 模拟耗时操作（调用外部系统）：随机休眠 0~9 秒TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)); // 5. 计算商品价格（模拟业务逻辑：奇偶商品不同折扣）if (pp.getProdID() % 2 == 0) {pp.setPrice(pp.getProdID() * 0.90); // 偶数商品 9 折} else {pp.setPrice(pp.getProdID() * 0.71); // 奇数商品 7.1 折}System.out.println(pp.getProdID() + " -> 价格计算完成.");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 6. 任务完成，计数器减 1latch.countDown(); }}).start(); // 启动线程});// 7. 主线程阻塞等待：直到 10 个商品都计算完成（latch.await()）latch.await(); // 8. 所有商品计算完成，汇总结果System.out.println("所有价格计算完成.");list.forEach(System.out::println); 
}

准备商品数据：调用 getProductsByCategoryId() 获取 1~10 号商品 ID，转成 ProductPrice 列表（初始价格未计算）；
初始化 CountDownLatch：new CountDownLatch(10) → 表示需要等待10 个商品的计算任务完成；
并行计算价格：为每个商品启动线程：
- 模拟耗时操作（TimeUnit.SECONDS.sleep(...)）；
- 根据商品 ID 奇偶，设置不同折扣价格（模拟业务逻辑）；
- 任务完成后，latch.countDown() 让计数器减 1；
主线程等待 & 汇总结果：latch.await() 阻塞主线程，直到 10 个任务都完成（计数器归 0），最后打印所有商品的计算结果。

3.4 应用场景总结

并行任务同步：多个任务并行执行（比如 5 个线程同时下载文件），必须等所有任务都完成后，再执行下一步（比如合并文件）；
- 用 CountDownLatch 让主线程等待所有并行任务完成，保证后续操作在所有任务就绪后执行；
多任务汇总：需要统计多个线程的执行结果（比如 10 个线程分别计算一部分数据，最后汇总总和）；
- 主线程等所有线程计算完，再统一汇总结果，避免部分数据未计算就开始汇总的问题；
资源初始化：系统启动时，需要初始化多个资源（比如缓存、数据库连接、配置加载），必须等所有资源初始化完成，再对外提供服务；
- 主线程等待所有资源初始化任务完成，保证系统启动后资源可用。

3.5 不足

CountDownLatch 是一次性工具：
- 构造时设置的计数器（比如 new CountDownLatch(5)），一旦减到 0，就无法重置或复用；
- 如果业务需要“重复等待多个任务完成”，CountDownLatch 无法满足，必须重新创建新的实例。

4 CyclicBarrier（回环栅栏/循环屏障）

4.1 简介

CyclicBarrier是多线程同步工具，解决的问题是：让一组线程互相等待，直到所有线程都到达同一个“屏障点”，然后再一起继续执行；
关键特点：可循环使用（屏障可以重置，重复让线程等待、一起执行）；
工作流程：
1. 初始化屏障：CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(N);，N 是“需要等待的线程数量”（比如 5 个线程要一起执行后续逻辑）；
2. 线程到达屏障点：每个线程执行到 barrier.await(); 时，会阻塞等待，直到有 N 个线程都调用了 await()；
3. 所有线程到达，一起执行：当第 N 个线程调用 await() 后，所有阻塞的线程会被同时唤醒，继续执行后续逻辑；
4. 循环使用：唤醒后，屏障可以重置（通过 reset() 方法），再次让新的一组线程等待、一起执行；
适合把一个大任务拆成多个子任务并行执行，等所有子任务完成后，再统一做下一步的场景，且需要重复执行该流程。典型场景有：
- 并行计算 + 合并结果：比如计算一个大数组的和，拆成 10 个子数组并行计算，等所有子数组算完，再合并总和。计算完一次后，还能再拆新的数组，重复使用屏障。
- 多阶段任务：系统升级时，先让 5 个节点并行执行数据迁移，全部完成后，再一起执行验证数据，验证完还能继续下一阶段（比如启动服务），屏障可循环用；

与CountDownLatch的核心区别

特性	`CyclicBarrier`	`CountDownLatch`
是否可循环	可循环（屏障可重置，重复用）	一次性（计数器到 0 后无法重置）
等待的目标	等待“一组线程互相到达屏障点”	等待“其他线程完成任务（计数减到 0）”
典型场景	多阶段并行任务（可重复）	单次多任务同步（不可重复）

4.2 常用API

4.2.1 构造器

有两个构造器：
```
public CyclicBarrier(int parties)
```
- parties：需要等待的线程总数。比如传 4，表示必须有 4 个线程都调用 await()，屏障才会放行；
- 作用：初始化一个基础的循环屏障，所有线程到达后一起执行后续逻辑；
```
public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)
```
- parties：同上，需要等待的线程总数；
- barrierAction：一个 Runnable 任务。当所有线程到达屏障后，会优先执行这个任务，再让所有线程继续执行；
- 作用：适合线程到达屏障后，需要先统一处理一些逻辑（比如汇总数据、初始化资源）的场景；
工作原理：以CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(4, new Runnable(){...});为例
1. 初始化：
  - parties=4 → 需要 4 个线程到达屏障；
  - barrierAction → 所有线程到达后执行的任务；
2. 线程到达屏障：每个线程执行 barrier.await(); 时：
  - 计数器（count）减 1（初始4 → 线程 1 调用后变成3 → 线程 2 调用后变成2 → 线程 3 调用后变成1 → 线程 4 调用后变成0）；
  - 前 3 个线程调用 await() 后，会阻塞等待；
3. 屏障放行（所有线程到达）：第 4 个线程调用 await() 后，count=0，执行 barrierAction，然后唤醒所有阻塞的线程，一起继续执行后续逻辑；
4. 循环复用：屏障放行后，count 会重置为初始值（4），可以再次让新的一组线程（4 个）等待、触发屏障。

4.2.2 常用方法

总览：

// 1. await()：线程调用后阻塞，直到所有线程都调用 await()，屏障放行
public int await() throws InterruptedException, BrokenBarrierException {}// 2. await(long timeout, TimeUnit unit)：带超时的 await()，超时后屏障视为“被破坏”
public int await(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, BrokenBarrierException, TimeoutException {}// 3. reset()：重置屏障，让计数器回到初始值，可重复使用
public void reset() {}

await()：线程调用await() 后，会阻塞等待，直到有 parties 个线程都调用 await()（parties 是构造器传入的线程数）；
- InterruptedException：等待中的线程被中断；
- BrokenBarrierException：屏障被破坏（比如其他线程 await() 时被中断、超时），导致当前线程无法继续等待；
- 返回值：返回当前线程在到达屏障的线程组中的索引（比如 4 个线程到达，第一个调用 await() 的线程返回 3，最后一个返回 0 ，索引从 0 开始逆序）；
await(long timeout, TimeUnit unit)：和 await() 类似，但增加超时机制。如果在 timeout 时间内，凑不齐 parties 个线程调用 await()，则触发超时，屏障被标记为破坏。防止线程因其他线程异常，无限期阻塞；
- 除了 InterruptedException 和 BrokenBarrierException，还可能抛出 TimeoutException（超时）；
reset()：重置CyclicBarrier，让计数器回到初始值（parties），屏障状态恢复到未使用；
- 注意：重置时，若有线程正在 await()，会触发 BrokenBarrierException（因为屏障被强制重置，这些线程的等待被打断）。

4.3 使用

4.3.1 等待所有子任务结束

需求：根据品类 ID 获取 10 个商品，并行计算每个商品的最终价格（模拟调用外部系统，耗时随机），等所有商品价格计算完成后，汇总结果返回；

工具方法 & 数据类

// 根据品类 ID 获取商品 ID 列表（1~10 号商品）
private static int[] getProductsByCategoryId() {return IntStream.rangeClosed(1, 10).toArray();
}// 商品价格数据类：存储商品 ID 和计算后的价格
private static class ProductPrice {private final int prodID; // 商品 IDprivate double price;     // 计算后的价格// 构造方法、get/set、toString 略...
}

主逻辑：用 CyclicBarrier 同步多线程

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1. 获取商品 ID 列表，转换为 ProductPrice 列表final int[] products = getProductsByCategoryId();List<ProductPrice> list = Arrays.stream(products).mapToObj(ProductPrice::new).collect(Collectors.toList()); // 2. 初始化 CyclicBarrier：需要等待 list.size()（10）个线程到达屏障final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(list.size()); // 3. 存储线程的列表（用于后续 join 等待）final List<Thread> threadList = new ArrayList<>(); // 4. 为每个商品启动线程，并行计算价格list.forEach(pp -> {Thread thread = new Thread(() -> {try {System.out.println(pp.getProdID() + " 开始计算商品价格.");// 模拟耗时操作（调用外部系统）：随机休眠 0~9 秒TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)); // 5. 计算商品价格（奇偶商品不同折扣）if (pp.getProdID() % 2 == 0) {pp.setPrice(pp.getProdID() * 0.90); // 偶数商品 9 折} else {pp.setPrice(pp.getProdID() * 0.71); // 奇数商品 7.1 折}System.out.println(pp.getProdID() + " -> 价格计算完成.");// 6. 等待其他线程：调用 await()，直到所有线程都到达屏障barrier.await(); } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {e.printStackTrace();}});threadList.add(thread); // 记录线程thread.start();         // 启动线程});// 7. 等待所有线程执行完成（通过 join 保证主线程等所有子线程跑完）threadList.forEach(t -> {try {t.join(); } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});// 8. 所有商品价格计算完成，汇总结果System.out.println("所有价格计算完成.");list.forEach(System.out::println); 
}

准备商品数据：调用 getProductsByCategoryId() 获取 1~10 号商品 ID，转成 ProductPrice 列表（初始价格未计算）；
初始化 CyclicBarrier：new CyclicBarrier(list.size()) → 表示需要等待 10 个线程 到达屏障（每个商品对应一个线程）；
并行计算价格：为每个商品启动线程：
- 模拟耗时操作（TimeUnit.SECONDS.sleep(...)）；
- 根据商品 ID 奇偶，设置不同折扣价格；
- 调用 barrier.await()：线程到达屏障，阻塞等待其他线程；
屏障放行：当第 10 个线程调用 await() 后，所有阻塞的线程会被同时唤醒，继续执行后续逻辑；
主线程等待 & 汇总结果：通过 threadList.forEach(t -> t.join()) 让主线程等待所有子线程执行完成，最后打印所有商品的计算结果。

4.3.2 CyclicBarrier的循环特性——模拟跟团旅游

需求：跟团旅游
- 第一阶段（上车屏障）：
  - 导游要求：所有游客上车后，大巴才出发（对应 CyclicBarrier 的第一次 await()）；
  - 类比：10 个游客 + 1 个导游（主线程）= 11 个线程，凑齐后屏障放行；
- 第二阶段（下车屏障）：
  - 导游要求：所有游客下车后，大巴才去下一个景点（对应 CyclicBarrier 的第二次 await()）；
  - 类比：同一组线程（游客 + 导游）再次凑齐，屏障放行，实现“循环复用”；

游客线程逻辑（Tourist 类）

private static class Tourist implements Runnable {private final int touristID; // 游客编号private final CyclicBarrier barrier; // 循环屏障public Tourist(int touristID, CyclicBarrier barrier) {this.touristID = touristID;this.barrier = barrier;}@Overridepublic void run() {// 1. 模拟上车（第一阶段：上车同步）System.out.printf("游客:%d 乘坐旅游大巴\n", touristID);spendSeveralSeconds(); // 模拟上车耗时waitAndPrint("游客:%d 上车，等别人上车.\n"); // 调用 await()，等待凑齐 11 个线程// 2. 模拟下车（第二阶段：下车同步）System.out.printf("游客:%d 到达目的地\n", touristID);spendSeveralSeconds(); // 模拟下车耗时waitAndPrint("游客:%d 下车，等别人下车.\n"); // 再次调用 await()，等待凑齐 11 个线程}// 调用 barrier.await()，并打印日志private void waitAndPrint(String message) {System.out.printf(message, touristID);try {barrier.await(); // 线程到达屏障，阻塞等待} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {// 忽略异常}}// 模拟随机耗时（上车/下车的时间）private void spendSeveralSeconds() {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10));} catch (InterruptedException e) {// 忽略异常}}
}

主线程逻辑（导游视角）

public static void main(String[] args) throws BrokenBarrierException, InterruptedException {// parties=11 → 需要 11 个线程到达屏障（10 个游客线程 + 1 个主线程）final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(11);// 启动 10 个游客线程for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(new Tourist(i, barrier)).start();}// 4. 主线程（导游）参与第一阶段屏障：等待所有游客上车barrier.await(); System.out.println("导游:所有的游客都上了车.");// 5. 主线程（导游）参与第二阶段屏障：等待所有游客下车barrier.await(); System.out.println("导游:所有的游客都下车了.");
}

上车同步
- 10 个游客线程 + 1 个主线程（导游），共 11 个线程；
- 每个游客线程执行到 waitAndPrint("游客:%d 上车，等别人上车.\n") → 调用 barrier.await()，阻塞等待；
- 当 11 个线程都调用 await() 后，屏障放行：
  - 打印所有“游客上车等待”的日志；
  - 主线程继续执行，打印 导游:所有的游客都上了车.；
下车同步
- 同一组 11 个线程（10 个游客 + 1 个主线程），再次执行到 waitAndPrint("游客:%d 下车，等别人下车.\n") → 调用 barrier.await()，阻塞等待；
- 当 11 个线程都调用 await() 后，屏障放行：
  - 打印所有“游客下车等待”的日志；
  - 主线程继续执行，打印 导游:所有的游客都下车了.；
CyclicBarrier 的循环特性
- 可重复触发：同一 CyclicBarrier 实例，可通过多次 await() 实现“多阶段同步”（上车→下车）；
- 线程组复用：同一组线程（游客 + 导游）参与多个阶段的屏障，无需重新创建实例。

4.4 应用场景总结

CyclicBarrier是多线程同步工具，核心解决让一组线程互相等待，全部到达同一屏障点后，再一起继续执行的问题，且可循环使用（屏障可重置，重复同步多阶段任务）；
应用场景：
- 多线程任务拆分与合并：一个复杂任务（比如计算大数据集的总和）拆成多个子任务（比如 10 个线程各算一部分），必须等所有子任务完成后，再合并结果；
- 多线程数据处理同步：多个线程并行处理不同的数据分片（比如处理 5 个文件），必须等所有线程处理完自己的数据，再统一汇总、校验或持久化。

4.5 CyclicBarrier VS CountDownLatch

可复用性
- CountDownLatch：一次性工具。构造时设置的计数器（比如 new CountDownLatch(5)），一旦减到 0，无法重置或复用；
- CyclicBarrier：可循环复用。计数器（parties）可以通过 reset() 重置，重复让新的线程组等待、触发屏障；
等待目标
- CountDownLatch：await() 的线程等待其他线程调用 countDown() 把计数器减到 0（主线程等子线程完成）；
- CyclicBarrier：await() 的线程等待其他线程也到达屏障点（调用 await()）（线程组互相等待）；
计数器特性
- CountDownLatch：计数器只能递减（从 N→0），且无法重置；
- CyclicBarrier：计数器可以重置（通过 reset() 回到初始值 parties），支持多轮同步。

5 Exchange（数据交换机）

5.1 简介

Exchanger 专门解决两个线程需要互相交换数据的场景，让两个线程在“交换点”（调用 exchange 方法时）同步，安全交换数据；
工作流程
- 线程 1 调用 exchange(object1)：线程 1 会阻塞等待，直到线程 2 也调用 exchange 方法；
- 线程 2 调用 exchange(object2)：此时两个线程都到达“交换点”，Exchanger 会将 object1 传递给线程 2，将 object2 传递给线程 1；
- 交换后继续执行：线程 1 拿到 object2，线程 2 拿到 object1，继续执行后续逻辑；

5.2 常用API

public V exchange(V x) throws InterruptedException
- 功能：
  - 当前线程携带数据 x，阻塞等待另一个线程到达交换点；
  - 对方线程到达后，交换数据：当前线程接收对方数据，返回给调用方；
- 异常：等待中若线程被中断，抛出 InterruptedException；
public V exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, TimeoutException
- 同上，但增加超时机制。如果在 timeout 时间内，对方线程未到达交换点，抛出 TimeoutException；
- 适用场景：防止线程因对方异常，无限期阻塞。

5.3 使用

5.3.1 模拟交易场景

模拟买卖双方交易：
- 卖家带“商品”（goods = "电脑"），买家带“钱”（money = "$4000"）；
- 双方必须都到达“交易点”（调用 exchanger.exchange(...)），才能交换数据（一手交钱，一手交货）；

代码：

public class ExchangerDemo {private static Exchanger exchanger = new Exchanger(); static String goods = "电脑";static String money = "$4000";public static void main(String[] args) throws InterruptedException {System.out.println("准备交易，一手交钱一手交货...");// 卖家线程：携带 goods，等待买家new Thread(() -> {try {System.out.println("卖家到了，已经准备好货：" + goods);// 交换数据：卖家发送 goods，接收 moneyString receivedMoney = (String) exchanger.exchange(goods); System.out.println("卖家收到钱：" + receivedMoney);} catch (Exception e) { /* 忽略异常 */ }}).start();// 主线程休眠 3 秒，模拟买家延迟到达Thread.sleep(3000); // 买家线程：携带 money，等待卖家new Thread(() -> {try {System.out.println("买家到了，已经准备好钱：" + money);// 交换数据：买家发送 money，接收 goodsString receivedGoods = (String) exchanger.exchange(money); System.out.println("买家收到货：" + receivedGoods);} catch (Exception e) { /* 忽略异常 */ }}).start();}
}

同步交换：卖家先调用 exchange(goods) 会阻塞，直到买家调用 exchange(money)，双方交换数据；
数据流向：卖家发送 goods → 接收 money；买家发送 money → 接收 goods。

5.3.2 模拟对账场景

模拟数据对账：
- 线程 1 生成数据 A，线程 2 生成数据 B；
- 双方交换数据后，线程 2 校验 A 和 B 是否一致；

代码：

public class ExchangerDemo2 {private static final Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>(); private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2); public static void main(String[] args) {// 线程 1：发送数据 AthreadPool.execute(() -> {try {String A = "12379871924sfkhfksdhfks";exchanger.exchange(A); // 发送 A，等待线程 2} catch (InterruptedException e) { /* 忽略 */ }});// 线程 2：发送数据 B，接收数据 A，校验一致性threadPool.execute(() -> {try {String B = "32423423jkmjkfsbfj";String A = exchanger.exchange(B); // 发送 B，接收 ASystem.out.println("A和B数据是否一致：" + A.equals(B));System.out.println("A= " + A);System.out.println("B= " + B);} catch (InterruptedException e) { /* 忽略 */ }});threadPool.shutdown();}
}

数据校验：线程 2 接收线程 1 的数据 A 后，对比自己的 B，判断是否一致；
线程池简化：用线程池管理两个线程，避免手动创建 Thread；

5.3.3 模拟队列中交换数据

模拟生产者 - 消费者模式，但通过 Exchanger 动态交换“满队列”和“空队列”：
- 生产者往 emptyQueue 放数据，满了就和消费者交换队列（拿空队列继续生产）；
- 消费者从 fullQueue 取数据，空了就和生产者交换队列（拿满队列继续消费）；

代码：

public class ExchangerDemo3 {// 满队列（消费者初始用）、空队列（生产者初始用）private static ArrayBlockingQueue<String> fullQueue = new ArrayBlockingQueue<>(5); private static ArrayBlockingQueue<String> emptyQueue = new ArrayBlockingQueue<>(5); private static Exchanger<ArrayBlockingQueue<String>> exchanger = new Exchanger<>(); public static void main(String[] args) {new Thread(new Producer()).start(); // 启动生产者new Thread(new Consumer()).start(); // 启动消费者}// 生产者：往队列放数据，满了就交换队列static class Producer implements Runnable {@Overridepublic void run() {ArrayBlockingQueue<String> current = emptyQueue; try {while (current != null) {String str = UUID.randomUUID().toString();try {current.add(str); // 往队列放数据System.out.println("producer：生产了一个序列：" + str + ">>>>>加入到交换区");Thread.sleep(2000);} catch (IllegalStateException e) {// 队列满了，交换队列（拿空队列）System.out.println("producer：队列已满，换一个空的");current = exchanger.exchange(current); }}} catch (Exception e) { /* 忽略 */ }}}// 消费者：从队列取数据，空了就交换队列static class Consumer implements Runnable {@Overridepublic void run() {ArrayBlockingQueue<String> current = fullQueue; try {while (current != null) {if (!current.isEmpty()) {String str = current.poll(); // 从队列取数据System.out.println("consumer：消耗一个序列：" + str);Thread.sleep(1000);} else {// 队列空了，交换队列（拿满队列）System.out.println("consumer：队列空了，换个满的");current = exchanger.exchange(current); System.out.println("consumer：换满的成功~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~");}}} catch (Exception e) { /* 忽略 */ }}}
}

动态队列交换：
- 生产者队列满 → 用 exchanger.exchange(current) 交换出空队列，继续生产；
- 消费者队列空 → 用 exchanger.exchange(current) 交换出满队列，继续消费；
解耦生产和消费：通过交换队列，避免生产者/消费者因队列满/空阻塞，灵活控制数据流转。

5.4 应用场景总结

数据交换：两个线程需要安全交换数据（如交易场景的“钱 - 货”交换）；
- 保证“交换原子性”，避免数据不一致；
数据采集：采集线程（生产者）和处理线程（消费者）交换数据（如日志采集→日志处理）；
- 解耦数据生产和消费，通过交换数据缓冲，提升系统吞吐量。

6 Phaser（阶段协同器）

6.1 简介

Phaser 用于协调多个线程的多阶段执行，支持：
- 动态调整参与线程的数量（可增、可减）；
- 分阶段同步（线程完成当前阶段，再一起进入下一阶段）；
- 比 CyclicBarrier 更灵活（支持动态线程数、多阶段），比 CountDownLatch 更强大（可循环、可动态调整）；
核心特性
- 多阶段同步：线程可以分多个阶段执行（如 phase-0 → phase-1 → phase-2），每个阶段都需要线程同步后再继续；
- 动态线程管理：
  - 可通过 register() 动态增加参与线程；
  - 可通过 arriveAndDeregister() 动态减少参与线程；
- 灵活的阶段控制：每个阶段完成后，可自定义逻辑（重写 onAdvance 方法），决定是否继续下一阶段；
工作流程
1. 阶段 0（phase-0）：
  - 多个线程执行“阶段 0”的任务；
  - 线程调用 arriveAndAwaitAdvance() 表示“阶段 0 完成”，等待其他线程也完成“阶段 0”；
2. 进入阶段 1（phase-1）：
  - 所有线程都完成“阶段 0”后，一起进入“阶段 1”；
  - 重复“执行任务 → 同步等待”的流程；
3. 多阶段循环：支持多个阶段（phase-0 → phase-1 → phase-2 → ...），直到手动终止或所有线程退出；

6.2 常用 API

构造方法

构造方法	作用
`Phaser()`	初始化一个“参与任务数为 0”的 `Phaser`，后续用 `register()` 动态添加线程
`Phaser(int parties)`	指定初始参与线程数（类似 `CyclicBarrier` 的 `parties`）
`Phaser(Phaser parent)`	作为子阶段协同器，依附于父 `Phaser`，适合复杂多阶段场景
`Phaser(Phaser parent, int parties)`	结合父 `Phaser` 和初始线程数，更灵活的初始化

增减参与线程

方法	作用
`int register()`	动态增加一个参与线程，返回当前阶段号
`int bulkRegister(int parties)`	动态增加多个参与线程（批量注册），返回当前阶段号
`int arriveAndDeregister()`	线程完成任务后，退出参与（减少一个线程），返回当前阶段号

到达、等待方法

方法	作用
`int arrive()`	标记“当前线程完成阶段任务”，但不等待其他线程，继续执行
`int arriveAndAwaitAdvance()`	标记“当前线程完成阶段任务”，等待其他线程也完成，再进入下一阶段
`int awaitAdvance(int phase)`	等待进入指定阶段（需当前阶段匹配）
`int awaitAdvanceInterruptibly(int phase)`	同上，但等待中可被中断
`int awaitAdvanceInterruptibly(int phase, long timeout, TimeUnit unit)`	带超时的等待，超时后抛出异常

阶段自定义逻辑
```
protected boolean onAdvance(int phase, int registeredParties) 
```
- 作用：每个阶段完成后，自动调用此方法，决定是否继续下一阶段；
- 返回值：
  - true：阶段结束，Phaser 不再继续（可用于终止多阶段流程）；
  - false：继续下一阶段。

6.3 使用

需求：模拟了公司团建的多阶段活动，团建分4个阶段，参与人数动态变化：
- 阶段0：所有人到公司集合 → 出发去公园
- 阶段1：所有人到公园门口 → 出发去餐厅
- 阶段2：部分人到餐厅（有人提前离开，有人新增加入）→ 开始用餐
- 阶段3：用餐结束 → 活动终止
- 参与人数不固定（有人早退、有人中途加入），每个阶段必须等人齐了再继续

代码：

public class PhaserDemo {public static void main(String[] args) {final Phaser phaser = new Phaser() {// 每个阶段完成后自动调用下面的 onAdvance 方法，打印阶段总结，并判断是否终止（只剩主线程时终止）@Overrideprotected boolean onAdvance(int phase, int registeredParties) {// registeredParties 是当前注册的线程数（包括主线程），减去 1 得到实际员工数// 主线程：作为协调者，全程参与并动态添加中途加入者int staffs = registeredParties - 1;// 每个阶段完成后的提示信息switch (phase) {case 0:System.out.println("大家都到公司了，出发去公园，人数：" + staffs);break;case 1:System.out.println("大家都到公园门口了，出发去餐厅，人数：" + staffs);break;case 2:System.out.println("大家都到餐厅了，开始用餐，人数：" + staffs);break;}// 终止条件：只剩主线程（registeredParties == 1）return registeredParties == 1;}};// 注册主线程————让主线程全程参与phaser.register();final StaffTask staffTask = new StaffTask();// 全程参与者：3 人（参与所有 4 个阶段）for (int i = 0; i < 3; i++) {// 添加任务数phaser.register();new Thread(() -> {try {staffTask.step1Task();//到达后等待其他任务到达phaser.arriveAndAwaitAdvance();staffTask.step2Task();phaser.arriveAndAwaitAdvance();staffTask.step3Task();phaser.arriveAndAwaitAdvance();staffTask.step4Task();// 完成了，注销离开phaser.arriveAndDeregister();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}).start();}// 早退者：2 人（只参与前 2 个阶段，到公园后离开）for (int i = 0; i < 2; i++) {phaser.register();new Thread(() -> {try {staffTask.step1Task();phaser.arriveAndAwaitAdvance();staffTask.step2Task();System.out.println("员工【" + Thread.currentThread().getName() + "】回家了");// 完成了，注销离开phaser.arriveAndDeregister();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}).start();}// 中途加入者：4 人（从阶段 2 开始参与，直接到餐厅聚餐）while (!phaser.isTerminated()) {int phase = phaser.arriveAndAwaitAdvance();if (phase == 2) {for (int i = 0; i < 4; i++) {phaser.register();new Thread(() -> {try {staffTask.step3Task();phaser.arriveAndAwaitAdvance();staffTask.step4Task();// 完成了，注销离开phaser.arriveAndDeregister();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}).start();}}}}static final Random random = new Random();// 封装了 4 个阶段的具体动作（从家出发→到公司→去公园→去餐厅→用餐），每个阶段用 Thread.sleep 模拟耗时static class StaffTask {public void step1Task() throws InterruptedException {// 第一阶段：来公司集合String staff = "员工【" + Thread.currentThread().getName() + "】";System.out.println(staff + "从家出发了……");Thread.sleep(random.nextInt(5000));System.out.println(staff + "到达公司");}public void step2Task() throws InterruptedException {// 第二阶段：出发去公园String staff = "员工【" + Thread.currentThread().getName() + "】";System.out.println(staff + "出发去公园玩");Thread.sleep(random.nextInt(5000));System.out.println(staff + "到达公园门口集合");}public void step3Task() throws InterruptedException {// 第三阶段：去餐厅String staff = "员工【" + Thread.currentThread().getName() + "】";System.out.println(staff + "出发去餐厅");Thread.sleep(random.nextInt(5000));System.out.println(staff + "到达餐厅");}public void step4Task() throws InterruptedException {// 第四阶段：就餐String staff = "员工【" + Thread.currentThread().getName() + "】";System.out.println(staff + "开始用餐");Thread.sleep(random.nextInt(5000));System.out.println(staff + "用餐结束，回家");}}
}

阶段0：到公司集合
- 主线程 + 3个全程者 + 2个早退者 → 共6个线程，调用 step1Task()（从家到公司）
- 完成后调用 phaser.arriveAndAwaitAdvance() → 等待所有人到公司
- 阶段结束：onAdvance 触发，打印“出发去公园，人数：5”（6-1=5）
阶段1：到公园门口
- 所有线程调用 step2Task()（从公司到公园），完成后调用 phaser.arriveAndAwaitAdvance() → 等待所有人到公园
- 2个早退者完成后调用 phaser.arriveAndDeregister() → 退出（注册线程数变为6-2=4）
- 阶段结束：onAdvance 触发，打印“出发去餐厅，人数：3”（4-1=3，只剩3个全程者+主线程）
阶段2：到餐厅集合
- 主线程动态添加：检测到阶段2时，新增4个中途加入者 → 注册线程数变为4+4=8
  - 3个全程者调用 step3Task()（从公园到餐厅）
  - 4个新加入者直接调用 step3Task()（到餐厅）
- 所有人调用 phaser.arriveAndAwaitAdvance() → 等待到餐厅
- 阶段结束：onAdvance 触发，打印“开始用餐，人数：7”（8-1=7，3+4=7个员工+主线程）
阶段3：用餐结束
- 所有7人调用 step4Task()（用餐），完成后调用 phaser.arriveAndDeregister() → 所有人退出（注册线程数逐渐减少至1，只剩主线程）
- 终止条件：onAdvance 检测到 registeredParties == 1 → 返回 true，Phaser 终止

Phaser 核心特性体现
- 多阶段同步：通过 arriveAndAwaitAdvance() 实现每个阶段的等待，确保人齐后再进入下一阶段；
- 动态线程管理：
  - phaser.register()：新增参与者（如中途加入的4人）；
  - phaser.arriveAndDeregister()：参与者退出（如早退者和用餐结束的人）；
- 阶段自定义逻辑：onAdvance 方法实现每个阶段的总结，并控制流程终止条件；
- 灵活的协同：相比 CyclicBarrier（固定线程数），Phaser 能应对“有人早退、有人中途加入”的动态场景。

6.4 应用场景总结

多线程任务分配：把一个复杂任务拆成多个子任务，分配给不同线程并行执行，且需要协调子任务的进度（比如所有子任务完成后，再合并结果）；
- 用 Phaser 分阶段管理：
  - 阶段 0：子任务分配，线程开始执行
  - 阶段 1：所有子任务完成，合并结果
- 支持动态调整线程数（比如某个子任务需要更多线程，用 register() 新增）；
多级任务流程：任务需要分多个层级/阶段执行，必须等当前级所有任务完成，才能触发下一级任务（比如“数据采集→数据清洗→数据汇总→结果输出”）；
- 每个层级对应 Phaser 的一个阶段（phase-0 采集→phase-1 清洗→phase-2 汇总）；
- 通过 arriveAndAwaitAdvance() 确保“当前级完成后，再进入下一级”，流程更清晰；
模拟并行计算：模拟分布式并行计算（比如科学计算、大数据处理），需要协调多个线程的“计算阶段”（比如矩阵计算分块执行，所有分块完成后再合并）；
- 用 Phaser 同步“分块计算阶段”和“合并阶段”，确保：
  - 所有分块计算完成（阶段 0 同步）；
  - 合并结果后，再进入下一阶段（阶段 1 同步）；
阶段性任务：任务天然是阶段性的，每个阶段需要所有线程同步后再继续（比如“团队项目”：需求评审→开发→测试→上线，每个阶段必须全员完成）；
- 每个阶段对应 Phaser 的 phase，通过 arriveAndAwaitAdvance() 实现“阶段同步”；
- 支持动态调整参与线程（比如测试阶段需要新增测试人员，用 register() 加入）；
上面所有场景都需要多阶段同步 + 动态线程协作，每个阶段必须等所有线程完成，再进入下一阶段。Phaser 优势：
- 比 CyclicBarrier 更灵活：支持动态增减线程、多阶段自定义逻辑（onAdvance）；
- 比 CountDownLatch 更强大：可循环分阶段，而非一次性同步。