kafka从入门到精通：一场赛跑引起的并发知识

2024-04-11 22:13:43

上面是一些基础变量，记录耗时。小伙伴要注意要用AtomicLong原子类，避免线程安全问题。下面的代码就是比赛核心逻辑

1、创建线程（选手）
2、执行任务（赛跑）
3、记录成绩（耗时）

大会公布成绩

执行比赛

小伙伴看看，是不是明显不对啊，总耗时尽然为0，肯定有问题。

应该有人发现了，因为我们是在main方法中执行比赛的，其他线程单独执行，主main线程执行完就终止了程序，而不会管其他线程有没有结束。

这明显和我们想要的不一样，我们需要等所有的选手跑完，才能算比赛结束。那应该怎么优化呢？往下看

CyclicBarrier

我们这里引入一个知识点CyclicBarrier循环屏障，CyclicBarrier是一组线程互相等待，只有全部到达屏障点以后才能继续执行。可以举个生活场景

大巴车进入服务区进行休息，大巴车是要等到所有乘客上车后，才能发车。并不是一个人上车了就可以发车了。这个是所有乘客都知道的规则，互相等待所有人上车，才发车。循环的意思就是大巴车是一直这种规则，可重复利用

我们比赛的例子正好匹配，不是一个选手到达终点（屏障）就比赛结束，而是要等到所有选手到达终点才能结束比赛。

终点优化

根据上面的CyclicBarrier知识点，我们把代码优化一下

一、增加CyclicBarrier变量

//定义屏障，为什么要加1？

final CyclicBarrier cb = new CyclicBarrier(nThreads + 1);

为什么要加1？因为比赛裁判肯定先到终点（即主线程），那也需要等待，所以屏障点需要加1。

注意：这个是根据业务来的，如果设置屏障点，是根据业务逻辑设计的

二、选手跑完到屏障点

在选手跑完后，增加到达屏障点，等待

三、裁判到屏障点

这个代码是在main主线程的，也就是裁判会先到，设置屏障点

终点优化结束，执行比赛吧

这个成绩应该没有问题，把大赛的成绩都正确的显示出来了。

系统耗时

我们小伙伴再仔细观察下，上面的成绩：

1、最后一名的耗时3397ms

2、比赛执行完耗时3398ms

相差1ms，当然我们这里设计是以毫秒为单位的，如果以纳秒为单位他们的相差会比1ms少。这个不是关键，关键是其实最后一名跑完，其实就是比赛结束了。按照道理比赛执行耗时和最后一名的耗时是一样的哦。

比赛执行多次，效果都一样相差1ms。这个是为什么呢？就是因为系统耗时，我们看看比赛是在什么时候记时的，是全部选手开跑后才记时的。这边就会存在误差，因为系统执行也会耗时

//上面所有选手都已经开跑了
//整个比赛的开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
//。。。
//整个比赛的结束时间
long endTime = System.currentTimeMillis();

就是因为系统执行也是会消耗时间的。当然耗时不大就是几纳秒。小伙伴知道这个点后，会不会发现我们整个代码还存在一个问题？

起点问题

我们一场比赛是要等所有选手准备好后，等待裁判发令后，才能开跑。我们来看一下我们的选手开跑代码

选手是通过for循环创建出来的，而且创新好后，就执行start开跑了。这个是不对的。

小伙伴会说for循环很快的，没关系吧。

这里是很有关系的，创建选手耗时是比较长的，而且循环体也有耗时。我们看一下之前的系统耗时，就是获取结束时间也存在系统耗时，何况这里要分配内存、创建对象等。这样对其他选手就不公平了，那怎么办？老顾再分享一个并发控制类CountDownLatch

CountDownLatch

CountDownLatch是一个或一组线程等待其他线程完成各自的工作后再执行。举个例子：

大家考场考试，有人提前交卷，但监考老师是不能走的，因为还有人没有考完，只有等到所有人交卷了，老师才能走。是不是和CyclicBarrier类似，他们也有不同点，自行百度。

到我们这个案例中，应该要等待所有选手准备好后，才能开跑。

起点优化

增加变量，计数器为1，这个值是由我们的设计决定的

//增加CountDownLatch控制类
final CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(1);

选手预备等待

裁判发令

裁判发令后，所有的选手就会立即开跑，利用CountDownLatch达到了控制线程等待，一起执行。再执行比赛看看，也解决了系统耗时误差的问题

-----------大会公布成绩-------------
比赛选手数：4
------------------------
所有选手总耗时：6686ms
比赛执行完耗时：1920ms
第一名耗时：1281ms
最后一名耗时：1920ms

总结

最后

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