Java多线程编程实战：模拟大量数据同步

摘要：所以得出结论需要分配较多的线程进行读数据，较少的线程进行写数据。注意多线程编程对实际环境和需求有很大的依赖，需要根据实际的需求情况对各个参数做调整。

最近对于 Java 多线程做了一段时间的学习，笔者一直认为，学习东西就是要应用到实际的业务需求中的。否则要么无法深入理解，要么硬生生地套用技术只是达到炫技的效果。

不过笔者仍旧认为自己对于多线程掌握不够熟练，不敢轻易应用到生产代码中。这就按照平时工作中遇到的实际问题，脑补了一个很可能存在的业务场景：

已知某公司管理着 1000 个微信服务号，每个服务号有 1w ~ 50w 粉丝不等。假设该公司每天都需要将所有微信服务号的粉丝数据通过调用微信 API 的方式更新到本地数据库。

对此需求进行分析，主要存在以下问题：

单个服务号获取粉丝 id，只能每次 1w 按顺序拉取

微信的 API 对于服务商的并发请求数量有限制

单个服务号获取粉丝 id，只能每次 1w 按顺序拉取。这个问题决定了单个公众号在拉取粉丝 id 上，无法分配给多个线程执行。

微信的 API 对于服务商的并发请求数量有限制。这点最容易被忽略，如果我们同时有过多的请求，则会导致接口被封禁。这里可以通过信号量来控制同时执行的线程数量。

为了尽快完成数据同步，根据实际情况：整个数据同步可分为读数据和写数据两个部分。读数据是通过 API 获取，走网络 IO，速度较慢；写数据是写到数据库，速度较快。所以得出结论：需要分配较多的线程进行读数据，较少的线程进行写数据。

首先，我们需要确定开启多少个线程（在生产中往往是使用线程池），线程数量需要根据服务器性能来决定，这里我们定为 40 个读取数据线程（将 1000 个公众号分为 40 份，分别在 40 个线程中执行），1个写入数据线程。（具体开多少个线程，取决于线程池的容量，以及可以分配给此业务的数量。具体的数字需要根据实际情况测试得出，比服务器阈值低一些较好。当然，配置允许范围内越大越好）

其次，考虑到微信对于 API 并发请求的限制，需要限制同时执行的线程数，使用java.util.concurrent.Semaphore进行控制，这里我们限制为 20 个（具体的信号量凭证数，取决于同一时间能够执行的线程，跟 API 限制，服务器性能有关）。

然后，我们需要知道数据何时读取、写入完毕，以控制程序逻辑以及终止程序，这里我们使用java.util.concurrent.CountDownLatch进行控制。

最后，我们需要一个数据结构，用来在多个线程中共享处理的数据，此处同步数据的场景非常适合使用队列，这里我们使用线程安全的java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue来进行处理。（需要注意的是，在实际开发中，队列不能够无限制地增长，这将会很快消耗掉内存，我们需要根据实际情况对队列长度做控制。例如，可以通过控制读取线程数和写入线程数的比例来控制队列的长度）

由于本文重点关注多线程的使用，模拟代码只体现多线程操作的方法。代码里添加了大量的注释，方便各位读者阅读理解。

JDK：1.8

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * N个线程向队列添加数据
 * 一个线程消费队列数据
 */
public class QueueTest {
    private static List data = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");

    private static final int OFFER_COUNT = 40; // 开启的线程数量

    private static Semaphore semaphore = new Semaphore(20); // 同一时间执行的线程数量（大多用于控制API调用次数或数据库查询连接数）

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Queue queue = new ConcurrentLinkedQueue<>(); // 处理队列，需要处理的数据，放置到此队列中

        CountDownLatch offerLatch = new CountDownLatch(OFFER_COUNT); // offer线程latch，每完成一个，latch减一，lacth的count为0时表示offer处理完毕
        CountDownLatch pollLatch = new CountDownLatch(1); // poll线程latch，latch的count为0时，表示poll处理完毕

        Runnable offerRunnable = () -> {
            try {
                semaphore.acquire(); // 信号量控制
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            try {
                for (String datum : data) {
                    queue.offer(datum);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2); // 模拟取数据很慢的情况
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                // 在finally中执行latch.countDown()以及信号量释放，避免因异常导致没有正常释放
                offerLatch.countDown();
                semaphore.release();
            }
        };

        Runnable pollRunnable = () -> {
            int count = 0;
            try {
                while (offerLatch.getCount() > 0 || queue.size() > 0) { // 只要offer的latch未执行完，或queue仍旧有数据，则继续循环
                    String poll = queue.poll();
                    if (poll != null) {
                        System.out.println(poll);
                        count++;
                    }
                    // 无论是否poll到数据，均暂停一小段时间，可降低CPU消耗
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
                }
                System.out.println("total count:" + count);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                // 在finally中执行latch.countDown()，避免因异常导致没有正常释放
                pollLatch.countDown();
            }
        };

        // 启动线程（生产环境中建议使用线程池）
        new Thread(pollRunnable).start(); // 启动一个poll线程
        for (int i = 0; i < OFFER_COUNT; i++) {
            new Thread(offerRunnable).start();
        } // 模拟取数据很慢，需要开启40个线程处理

        // latch等待，会block主线程直到latch的count为0
        offerLatch.await();
        pollLatch.await();

        System.out.println("===the end===");
    }
}

到这里，本文结束。以上是笔者脑补的一个常见需求的解决方案。

注意：多线程编程对实际环境和需求有很大的依赖，需要根据实际的需求情况对各个参数做调整。实际在使用中，需要尽量模拟生产环境的数据情况来进行测试，对服务器执行期间的并发数，CPU、内存、网络 IO、磁盘 IO 做好观察。并适当地调低并发数，以给服务器留有处理其他请求的余量。