Java 并发编程经典模型

按使用场景分类：同步屏障模型、线程等待通知、流量控制、任务分发、异步编排、线程协作锁模型，附带代码、适用场景、对比。

一、屏障同步类（多线程互相等待/统一触发）

1. 双 CountDownLatch

启动门 + 结束门，主线程下发统一信号，精准瞬时并发压测。

2. CyclicBarrier 循环屏障模型

特点：可复用，N个线程互相等待，全部到达屏障点才放行
适用：多阶段并行计算（分块计算→汇总）、多线程分批同步。

// 5个线程凑齐才放行，屏障回调
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, () -> {
    System.out.println("一批线程全部到达，执行汇总任务");
});
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    new Thread(() -> {
        try {
            // 各自执行业务
            Thread.sleep(100);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "到达屏障");
            barrier.await(); // 等待其他线程
            // 全部到齐后一起执行后续逻辑
            System.out.println("批量任务并行执行");
        } catch (Exception e) {}
    }).start();
}

区别双Latch：线程之间互相等，不是主线程发号施令；支持重置，可循环多批执行。

3. Phaser 分段相位屏障（高级CyclicBarrier）

支持动态增减线程、多阶段分段等待，适合分阶段并行任务、批量文件分段处理。
阶段1读取文件 → 阶段2解析 → 阶段3入库，每个阶段所有线程完成才进入下一阶段。

二、流量控制/限流模型（控制并发数量）

1. Semaphore 信号量模型（并发窗口控制）

控制同一时间最多N个线程执行，限流、连接池、资源抢占。

// 最多同时3个并发
Semaphore sem = new Semaphore(3);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    new Thread(() -> {
        try {
            sem.acquire(); // 获取许可，无许可阻塞
            // 受限资源操作：DB/第三方接口
            Thread.sleep(500);
        } finally {
            sem.release(); // 归还许可
        }
    }).start();
}

场景：接口限流、数据库连接控制、爬虫并发限制。

2. BoundedThreadPool 有界线程池模型

Executors/FixedThreadPool + 有界队列 + 拒绝策略，底层也是信号量思想，系统级流量控制。

三、等待通知协作模型（生产者消费者系列）

1. Object wait/notify 原生生产者消费者

基于对象监视器，基础阻塞队列实现，synchronized + wait/notifyAll。
缺点：唤醒无序、存在虚假唤醒，代码繁琐。

2. Lock + Condition 多条件生产者消费者（精准唤醒模型）

ReentrantLock + 两个Condition：notFull、notEmpty

队列满：生产者await(notFull)
队列空：消费者await(notEmpty)
精准唤醒，避免全量唤醒竞争，高性能阻塞队列底层实现。

3. BlockingQueue 阻塞队列模型（工业级标准）

ArrayBlockingQueue / LinkedBlockingQueue，封装好生产消费逻辑，日常开发最常用。

BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
// 生产者
new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 20; i++) {
        queue.put(i); // 满则阻塞
    }
}).start();
// 消费者
new Thread(() -> {
    while (true) {
        Integer val = queue.take(); // 空则阻塞
    }
}).start();

变种：

DelayQueue：延迟任务调度模型（定时过期任务）
PriorityBlockingQueue：优先级任务模型

四、异步任务编排模型（多任务依赖执行）

1. CompletableFuture 链式异步编排（JDK8+）

替代CountDownLatch做多异步任务汇总，支持串行、并行、依赖、异常回调。
适用：多接口并行查询、微服务聚合。

// 并行执行两个任务，全部完成后汇总
CompletableFuture<String> f1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "查询用户");
CompletableFuture<String> f2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "查询订单");
CompletableFuture.allOf(f1, f2).join(); // 等待全部完成
String res = f1.get() + f2.get();

核心API模型：

thenApply：串行依赖
allOf：等待全部完成（等价双Latch）
anyOf：任意一个完成即返回（快速失败）

2. ExecutorService + Future 批量任务收集

老式异步批量处理，submit返回Future，循环get阻塞等待全部完成。
缺点：get阻塞无回调，异常处理繁琐，逐步被CompletableFuture替代。

五、独占/共享锁并发模型（资源读写竞争）

1. ReentrantLock 独占可重入锁模型

互斥访问临界资源，替代synchronized，支持公平/非公平、中断等待、限时等待。

2. ReentrantReadWriteLock 读写分离模型

读共享、写独占：大量读少写场景提升并发性能（缓存、配置查询）

readLock().lock()：多线程同时读
writeLock().lock()：写操作阻塞所有读写

3. StampedLock 乐观读锁模型（JDK8）

乐观读无锁，写冲突后升级悲观读，高读极低写场景性能远超读写锁。

六、无锁并发模型（CAS 自旋，无内核阻塞）

1. Atomic 原子类模型（AtomicInteger/LongAdder）

CAS自旋更新，无锁，适合计数、统计、自增。
LongAdder分段原子计数：高并发统计接口请求量，比AtomicInteger性能强十倍。

2. LockSupport 线程精准阻塞唤醒模型

底层AQS基石，park/unpark一对一唤醒，用于自定义锁、阻塞队列、线程池。
区别wait/notify：精准指定线程，不受对象监视器限制。

七、批量分治并行模型（大数据分片处理）

1. Fork/Join 分而治之模型

ForkJoinPool，递归拆分任务，子任务并行，最后合并结果。
适用：大数据遍历、数组求和、文件分片解析、树形递归计算。

class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
    @Override
    protected Integer compute() {
        // 拆分任务fork，合并join
    }
}

八、定时/周期并发模型

ScheduledExecutorService 周期任务模型

固定频率/固定延迟执行定时任务，替代Timer（Timer单线程易雪崩）。

九、特殊业务并发模型

1. 线程本地存储 ThreadLocal 隔离模型

多线程数据隔离，每个线程私有变量，无竞争，用于链路Trace、上下文存储。

2. 分段锁模型（ConcurrentHashMap）

分片锁降低锁竞争，JDK7分段锁、JDK8 CAS+synchronized桶锁，高并发Map读写。

3. 熔断/限流并发模型（Guava RateLimiter）

令牌桶/漏桶限流，平滑突发流量，接口QPS控制。

各模型场景快速对比表

模型	核心工具	核心用途
瞬时并发压测	双CountDownLatch	统一时间点释放所有线程
多线程互相等待	CyclicBarrier/Phaser	分批循环并行计算
并发限流	Semaphore	控制同时运行线程上限
生产消费	BlockingQueue/Condition	任务缓冲、异步解耦
多任务依赖聚合	CompletableFuture	微服务多接口并行查询
读写高并发	ReentrantReadWriteLock	读多写少缓存场景
大数据分片计算	ForkJoinPool	分治递归并行
无锁计数	LongAdder/Atomic	接口统计、计数器
定时任务	ScheduledExecutor	周期异步执行
精准线程唤醒	LockSupport	自定义锁、AQS底层

高频面试重点区分

双Latch vs CyclicBarrier
双Latch：主线程控制开关，一次性，适合压测；
CyclicBarrier：线程互相等待，可循环复用，分阶段计算。
Semaphore vs 读写锁
Semaphore控制总并发数；读写锁区分读/写权限。
CountDownLatch vs CompletableFuture.allOf
Latch偏底层线程同步；CompletableFuture支持异步回调、异常处理、任务依赖，业务开发优先用。
LockSupport vs Object.wait
wait依赖synchronized监视器，随机唤醒；LockSupport直接绑定线程，精准唤醒。

需要我把其中任意一种模型给一份完整可运行 Demo 吗？比如 CompletableFuture 批量异步、ForkJoin 分治、Semaphore 限流。

posted @ 2026-07-25 11:52 七星6609 阅读(14) 评论(0) 收藏举报

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