【多线程实战 三】-通过CyclicBarrier来优化对账程序的执行效率

本篇文章主要介绍CountDownLatch 相关知识。通过阅读你会有如下收获：

1. 什么是 CyclicBarrier ？
2. 如何通过CyclicBarrier 来优化对账程序 ？
3. CyclicBarrier 与CountDownLatch的区别 ？
  
  

一. CyclicBarrier 是什么？

  先来看看 CyclicBarrier 的源码注释；

A synchronizati on aid that allows a set of threads to all wait for each other to reach a common barrier point.

  CyclicBarrier 的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，所有被屏障拦截的线程才会继续干活。CyclicBarrier 默认的构造方法是 CyclicBarrier(int parties)，其参数表示屏障拦截的线程数量，每个线程调用 await() 方法告诉 CyclicBarrier 已经到达了屏障，然后当前线程被阻塞。

二. 实战

1. 需求背景

  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。

现有代码实现

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);
} 

2.分析

  从上面可以看出目前整个对账流程是串行执行，优化性能首先想到的是能否利用多线程并行处理。
  我们可以将查询未对账订单 getPOrders() 和查询派送单 getDOrders()并行处理，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，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。

3. 代码实现