前几天老板突然匆匆忙忙过来，说对账系统最近越来越慢了，能不能快速优化一下。我了解了对账系统的业务后，发现还是挺简单的，用户通过在线商城下单，会生成电子订单，保存在订单库；之后物流会生成派送单给用户发货，派送单保存在派送单库。为了防止漏派送或者重复派送，对账系统每天还会校验是否存在异常订单。

对账系统的处理逻辑很简单，你可以参考下面的对账系统流程图。目前对账系统的处理逻辑是首先查询订单，然后查询派送单，之后对比订单和派送单，将差异写入差异库。

对账系统流程图

对账系统的代码抽象之后，也很简单，核心代码如下，就是在一个单线程里面循环查询订单、派送单，然后执行对账，最后将写入差异库。

while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  pos = getPOrders();
  // 查询派送单
  dos = getDOrders();
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
} 

利用并行优化对账系统

老板要我优化性能，那我就首先要找到这个对账系统的瓶颈所在。

目前的对账系统，由于订单量和派送单量巨大，所以查询未对账订单getPOrders()和查询派送单getDOrders()相对较慢，那有没有办法快速优化一下呢？目前对账系统是单线程执行的，图形化后是下图这个样子。对于串行化的系统，优化性能首先想到的是能否利用多线程并行处理。

对账系统单线程执行示意图

所以，这里你应该能够看出来这个对账系统里的瓶颈：查询未对账订单getPOrders()和查询派送单getDOrders()是否可以并行处理呢？显然是可以的，因为这两个操作并没有先后顺序的依赖。这两个最耗时的操作并行之后，执行过程如下图所示。对比一下单线程的执行示意图，你会发现同等时间里，并行执行的吞吐量近乎单线程的2倍，优化效果还是相对明显的。

对账系统并行执行示意图

思路有了，下面我们再来看看如何用代码实现。在下面的代码中，我们创建了两个线程T1和T2，并行执行查询未对账订单getPOrders()和查询派送单getDOrders()这两个操作。在主线程中执行对账操作check()和差异写入save()两个操作。不过需要注意的是：主线程需要等待线程T1和T2执行完才能执行check()和save()这两个操作，为此我们通过调用T1.join()和T2.join()来实现等待，当T1和T2线程退出时，调用T1.join()和T2.join()的主线程就会从阻塞态被唤醒，从而执行之后的check()和save()。

while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  Thread T1 = new Thread(()->{
    pos = getPOrders();
  });
  T1.start();
  // 查询派送单
  Thread T2 = new Thread(()->{
    dos = getDOrders();
  });
  T2.start();
  // 等待T1、T2结束
  T1.join();
  T2.join();
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
} 

用CountDownLatch实现线程等待

经过上面的优化之后，基本上可以跟老板汇报收工了，但还是有点美中不足，相信你也发现了，while循环里面每次都会创建新的线程，而创建线程可是个耗时的操作。所以最好是创建出来的线程能够循环利用，估计这时你已经想到线程池了，是的，线程池就能解决这个问题。

而下面的代码就是用线程池优化后的：我们首先创建了一个固定大小为2的线程池，之后在while循环里重复利用。一切看上去都很顺利，但是有个问题好像无解了，那就是主线程如何知道getPOrders()和getDOrders()这两个操作什么时候执行完。前面主线程通过调用线程T1和T2的join()方法来等待线程T1和T2退出，但是在线程池的方案里，线程根本就不会退出，所以join()方法已经失效了。

// 创建2个线程的线程池
Executor executor = 
  Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
  // 查询未对账订单
  executor.execute(()-> {
    pos = getPOrders();
  });
  // 查询派送单
  executor.execute(()-> {
    dos = getDOrders();
  });

  /* ？？如何实现等待？？*/

  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}   

那如何解决这个问题呢？你可以开动脑筋想出很多办法，最直接的办法是弄一个计数器，初始值设置成2，当执行完pos = getPOrders();这个操作之后将计数器减1，执行完dos = getDOrders();之后也将计数器减1，在主线程里，等待计数器等于0；当计数器等于0时，说明这两个查询操作执行完了。等待计数器等于0其实就是一个条件变量，用管程实现起来也很简单。

不过我并不建议你在实际项目中去实现上面的方案，因为Java并发包里已经提供了实现类似功能的工具类：CountDownLatch，我们直接使用就可以了。下面的代码示例中，在while循环里面，我们首先创建了一个CountDownLatch，计数器的初始值等于2，之后在pos = getPOrders();和dos = getDOrders();两条语句的后面对计数器执行减1操作，这个对计数器减1的操作是通过调用 latch.countDown(); 来实现的。在主线程中，我们通过调用 latch.await() 来实现对计数器等于0的等待。

// 创建2个线程的线程池
Executor executor = 
  Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
  // 计数器初始化为2
  CountDownLatch latch = 
    new CountDownLatch(2);
  // 查询未对账订单
  executor.execute(()-> {
    pos = getPOrders();
    latch.countDown();
  });
  // 查询派送单
  executor.execute(()-> {
    dos = getDOrders();
    latch.countDown();
  });

  // 等待两个查询操作结束
  latch.await();

  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

进一步优化性能

经过上面的重重优化之后，长出一口气，终于可以交付了。不过在交付之前还需要再次审视一番，看看还有没有优化的余地，仔细看还是有的。

前面我们将getPOrders()和getDOrders()这两个查询操作并行了，但这两个查询操作和对账操作check()、save()之间还是串行的。很显然，这两个查询操作和对账操作也是可以并行的，也就是说，在执行对账操作的时候，可以同时去执行下一轮的查询操作，这个过程可以形象化地表述为下面这幅示意图。

完全并行执行示意图

那接下来我们再来思考一下如何实现这步优化，两次查询操作能够和对账操作并行，对账操作还依赖查询操作的结果，这明显有点生产者-消费者的意思，两次查询操作是生产者，对账操作是消费者。既然是生产者-消费者模型，那就需要有个队列，来保存生产者生产的数据，而消费者则从这个队列消费数据。

不过针对对账这个项目，我设计了两个队列，并且两个队列的元素之间还有对应关系。具体如下图所示，订单查询操作将订单查询结果插入订单队列，派送单查询操作将派送单插入派送单队列，这两个队列的元素之间是有一一对应的关系的。两个队列的好处是，对账操作可以每次从订单队列出一个元素，从派送单队列出一个元素，然后对这两个元素执行对账操作，这样数据一定不会乱掉。

双队列示意图

下面再来看如何用双队列来实现完全的并行。一个最直接的想法是：一个线程T1执行订单的查询工作，一个线程T2执行派送单的查询工作，当线程T1和T2都各自生产完1条数据的时候，通知线程T3执行对账操作。这个想法虽看上去简单，但其实还隐藏着一个条件，那就是线程T1和线程T2的工作要步调一致，不能一个跑得太快，一个跑得太慢，只有这样才能做到各自生产完1条数据的时候，通知线程T3。

下面这幅图形象地描述了上面的意图：线程T1和线程T2只有都生产完1条数据的时候，才能一起向下执行，也就是说，线程T1和线程T2要互相等待，步调要一致；同时当线程T1和T2都生产完一条数据的时候，还要能够通知线程T3执行对账操作。

同步执行示意图

用CyclicBarrier实现线程同步

下面我们就来实现上面提到的方案。这个方案的难点有两个：一个是线程T1和T2要做到步调一致，另一个是要能够通知到线程T3。

你依然可以利用一个计数器来解决这两个难点，计数器初始化为2，线程T1和T2生产完一条数据都将计数器减1，如果计数器大于0则线程T1或者T2等待。如果计数器等于0，则通知线程T3，并唤醒等待的线程T1或者T2，与此同时，将计数器重置为2，这样线程T1和线程T2生产下一条数据的时候就可以继续使用这个计数器了。

同样，还是建议你不要在实际项目中这么做，因为Java并发包里也已经提供了相关的工具类：CyclicBarrier。在下面的代码中，我们首先创建了一个计数器初始值为2的CyclicBarrier，你需要注意的是创建CyclicBarrier的时候，我们还传入了一个回调函数，当计数器减到0的时候，会调用这个回调函数。

线程T1负责查询订单，当查出一条时，调用 barrier.await() 来将计数器减1，同时等待计数器变成0；线程T2负责查询派送单，当查出一条时，也调用 barrier.await() 来将计数器减1，同时等待计数器变成0；当T1和T2都调用 barrier.await() 的时候，计数器会减到0，此时T1和T2就可以执行下一条语句了，同时会调用barrier的回调函数来执行对账操作。

非常值得一提的是，CyclicBarrier的计数器有自动重置的功能，当减到0的时候，会自动重置你设置的初始值。这个功能用起来实在是太方便了。

// 订单队列
Vector<P> pos;
// 派送单队列
Vector<D> dos;
// 执行回调的线程池 
Executor executor = 
  Executors.newFixedThreadPool(1);
final CyclicBarrier barrier =
  new CyclicBarrier(2, ()->{
    executor.execute(()->check());
  });

void check(){
  P p = pos.remove(0);
  D d = dos.remove(0);
  // 执行对账操作
  diff = check(p, d);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

void checkAll(){
  // 循环查询订单库
  Thread T1 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询订单库
      pos.add(getPOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T1.start();  
  // 循环查询运单库
  Thread T2 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询运单库
      dos.add(getDOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T2.start();
}

总结

CountDownLatch和CyclicBarrier是Java并发包提供的两个非常易用的线程同步工具类，这两个工具类用法的区别在这里还是有必要再强调一下：CountDownLatch主要用来解决一个线程等待多个线程的场景，可以类比旅游团团长要等待所有的游客到齐才能去下一个景点；而CyclicBarrier是一组线程之间互相等待，更像是几个驴友之间不离不弃。除此之外CountDownLatch的计数器是不能循环利用的，也就是说一旦计数器减到0，再有线程调用await()，该线程会直接通过。但CyclicBarrier的计数器是可以循环利用的，而且具备自动重置的功能，一旦计数器减到0会自动重置到你设置的初始值。除此之外，CyclicBarrier还可以设置回调函数，可以说是功能丰富。

本章的示例代码中有两处用到了线程池，你现在只需要大概了解即可，因为线程池相关的知识咱们专栏后面还会有详细介绍。另外，线程池提供了Future特性，我们也可以利用Future特性来实现线程之间的等待，这个后面我们也会详细介绍。

课后思考

本章最后的示例代码中，CyclicBarrier的回调函数我们使用了一个固定大小的线程池，你觉得是否有必要呢？

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