前 言
🍉 作者简介：半旧518，长跑型选手，立志坚持写10年博客，专注于java后端
🍌 专栏简介：juc并发编程，讲解锁原理、锁机制、线程池、AQS、并发容器、并发工具等，深入源码，持续更新。
🌰 文章简介：本文主要介绍常用的并发工具类：Semaphore,Exchanger,Fork/Join框架，讲解其使用与原理

1.Semaphore

还记得我们在操作系统中学习的信号量吗？它在解决进程间的同步问题起着非常大的作用。

java中的信号量也有很大的作用，它可以限制一个代码块可以同时被访问的线程数量(加排他锁锁可以限制只被一个线程访问)，相当于流量控制。简单来说，它就是一个可以被N个线程同时占用的排它锁(因此也支持公平锁和非公平锁)。在初始时，可以指定Semaphore的许可证个数，一个线程可以获取一个或者多个许可证，当许可证不足以供其它线程获取时，想要竞争同步资源的其它线程将会被阻塞。

public static void main(String[] args) {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(2);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire(); //可以设定参数指定许可证数量
                    System.out.println("get a license...");
                    Thread.sleep(100);
                    semaphore.release();  //可以设定参数指定许可证数量
                    System.out.println("release a license...");
                } catch (InterruptedException exception) {
                    exception.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }
    }

输出结果如下。
其它的一些api真的也特别简单，这里写个demo演示下。

public class Demo36 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(2);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            new Thread(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                } catch (InterruptedException exception) {
                    exception.printStackTrace();
                }
            }).start();

        }
        Thread.sleep(10);
        // 获取剩余许可证数量
        System.out.println(semaphore.availablePermits()); 
        // 是否有等待线程
        System.out.println(semaphore.hasQueuedThreads());
        // 等待线程数量
        System.out.println(semaphore.getQueueLength());
    }
}

结果如下。

许可证还可以被回收。

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        new Thread(() -> {
            try {
                semaphore.acquire();
                System.out.println("acquire permit");
            } catch (InterruptedException exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
        }).start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        System.out.println("drain permit number" + semaphore.drainPermits());

        new Thread(() -> {
            try {
                semaphore.acquire();
                System.out.println("acquire permit");
            } catch (InterruptedException exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
        }).start();

    }

结果如下。

2.数据交换Exchanger

Exchanger可以让两个线程在同一个时间点发生数据交换。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Exchanger<Object> exchanger = new Exchanger<>();
        new Thread(() -> {
            try {
                System.out.println(exchanger.exchange("AAA..."));
            } catch (InterruptedException exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
        }).start();
        exchanger.exchange("BBB");
    }

结果如下。

过于简单，不再赘述。

3.Fork/Join框架

在jdk7中，出现了一个新的框架用于并行执行任务，它可以把大任务拆分为多个小任务并行执行，最大程度的利用多核cpu的优势，最后汇总执行的结果。很强大很高效吧。

比如计算：18x7 + 36 x 8 + 9 x 77 + 8 x 53，可以进行如下图的拆分汇总操作。
而且它不仅仅是拆分任务，使用多个线程并行执行任务，还可以工作窃取算法,提高线程的利用率。其原理是，把每个线程的任务进一步拆分为若干子任务，并且每个线程创建一个队列来存放自己的子任务，当某个线程的子任务全部完成，可以从其它线程的队列中获取任务执行。可以参考下图进行理解。
下面结合实例使用下。比如我们需要计算1-1000的和。

   public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        try {
            System.out.println(pool.submit(new SubTask(1, 1000)).get());
        } catch (InterruptedException exception) {
            exception.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    static class SubTask extends RecursiveTask<Integer>{
        private int start;
        private int end;

        public SubTask(int start, int end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {
            if((end - start) > 125) {
                SubTask subTask1 = new SubTask(start, (start + end) / 2);
                subTask1.fork();
                SubTask subTask2 = new SubTask((start + end) / 2 + 1, end);
                subTask2.fork();
                return subTask1.join() + subTask2.join();

            } else {
	            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "start add from " + start +"end" +end);
                int result = 0;
                for (int i = start; i <= end; i++) {
                    result += i;
                }
                return  result;
            }
            
        }
    }

其结果如下。

其实，arrays中的parallelSort就是使用的Fork/Join框架

    public static void parallelSort(byte[] a) {
        int n = a.length, p, g;
        if (n <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN ||
            (p = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()) == 1)
            DualPivotQuicksort.sort(a, 0, n - 1);
        else
            new ArraysParallelSortHelpers.FJByte.Sorter
                (null, a, new byte[n], 0, n, 0,
                 ((g = n / (p << 2)) <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN) ?
                 MIN_ARRAY_SORT_GRAN : g).invoke();
    }

在多核环境下，Fork/Join框架效率会随着运算规模增大而对效能的提升效果更显著，大规模运算推荐使用哦。