简介
概念
CountDownLatch允许一个或者多个线程去等待其他线程完成操作。
CountDownLatch接收一个int型参数，表示要等待的工作线程的个数。
当然也不一定是多线程，在单线程中可以用这个int型参数表示多个操作步骤。
方法
CountDownLatch 提供了一些方法：
方法 说明
await() 使当前线程进入同步队列进行等待，直到latch的值被减到0或者当前线程被中断，当前线程就会被唤醒。
await(long timeout, TimeUnit unit) 带超时时间的await()。
countDown() 使latch的值减1，如果减到了0，则会唤醒所有等待在这个latch上的线程。
getCount() 获得latch的数值。
| 方法 |
说明 |
| await() |
使当前线程进入同步队列进行等待，直到latch的值被减到0或者当前线程被中断，当前线程就会被唤醒。 |
| await(long timeout, TimeUnit unit) |
带超时时间的await()。 |
| countDown() |
使latch的值减1，如果减到了0，则会唤醒所有等待在这个latch上的线程。 |
| getCount() |
获得latch的数值。 |
DEMO
线程池配置
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| @Configuration
public class DemoThreadPoolConfig {
private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER = new AtomicInteger(1);
private static final AtomicInteger PLZDLX_ATOMIC_INTEGER = new AtomicInteger(1);
private static final int CORE_POOL_SIZE = 4;
private static final int PLZDLX_CORE_POOL_SIZE = 2;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = 4;
private static final int KEEP_ALIVE_TIME = 60;
private static final int CAPACITY = 1000;
@Bean("DemoExecutorService")
public ExecutorService executorService() {
return TtlExecutors.getTtlExecutorService(new ThreadPoolExecutor(
Runtime.getRuntime().availableProcessors() * CORE_POOL_SIZE,
Runtime.getRuntime().availableProcessors() * MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(CAPACITY), r -> new Thread(r, "Thread-countDownLatch" + ATOMIC_INTEGER.getAndIncrement()),
new MainRejectedExecutionHandler()));
}
}
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使用线程池创建线程，并使用countDownLatch等待所有线程执行完毕
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| @Resource(name = "DemoExecutorService")
private ExecutorService DemoExecutorService;
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void batchAjqs(List<String> ids) {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(ids.size());
long start = System.currentTimeMillis();
ids.forEach(id -> DemoExecutorService.execute(() -> {
ResponseEntity<TestVO> res = DataBaseApi.selectByPrimaryKey(id);
countDownLatch.countDown();
}));
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
log.warn("发生中断异常", e);
Thread.currentThread().interrupt();
}
log.info("批量处理{}个线程共花费{} ms", ids.size(), (System.currentTimeMillis() - start));
}
|
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