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同步操作将从 X-Pacific/ConcurrentLatch 强制同步，此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改，且无法恢复！！！
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[toc]
ConcurrentLatch是一个基于JDK的多线程归类并发处理闩工具(基于JDK1.6)
当你有5个无相关性操作，顺序执行那么消耗时间合将达到5个操作的所有操作时间和，如果开启多线程，那么又不能保证这5个操作都进行完毕才能进行后续操作，那么基于刚才说的场景ConcurrentLatch就是用来解决这个问题的，考虑到系统不能无限制的增加线程，所以ConcurrentLatch又增加了线程池管理器的概念，防止系统因为线程开启过多而宕机
ConcurrentLatch不依赖任何三方jar包，如果您使用的是Maven，那么把ConcurrentLatch安装到中央仓库后，在pom文件中添加以下依赖
<dependency>
<groupId>org.zxp</groupId>
<artifactId>concurrentLatch</artifactId>
<version>1.2-SNAPSHOT</version>
</dependency>
您需要做的只是实现LatchThread接口，并将业务代码写入handle方法，如果有需要传入的对象或信息，可以通过构造方法传参的方式传入
public class RuleLatch implements LatchThread {
RuleDto dto = null;
/**通过构造方法传递入参*/
public RuleLatch(RuleDto args){
dto = args;
}
/**你的业务处理*/
public RuleDto handle() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
dto.setMmmm(dto.getMmmm()+ 9999);
return dto;
}
}
还可以通过下面注解（或成员变量）的方式来标识业务的名称，但我们并不建议您这样做，因为这样会导致这个业务类不能以多个不同名称的任务来运行
/**添加这个类运行的任务名，注意这个名字在一次线程池运行中不可重复*/
/**也可以不配置注解，写一个名为TASKNAME的字符串成员变量也可行*/
@LatchTaskName("rule")
public class RuleLatch implements LatchThread {
RuleDto dto = null;
/**通过构造方法传递入参*/
public RuleLatch(RuleDto args){
dto = args;
}
/**你的业务处理*/
public RuleDto handle() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
dto.setMmmm(dto.getMmmm()+ 9999);
return dto;
}
}
/**添加这个类运行的任务名，注意这个名字在一次线程池运行中不可重复*/
/**也可以不配置注解，写一个名为TASKNAME的字符串成员变量也可行*/
/**返回对象配置的注解值必须和对应的LatchThread实现类一致，否则无法获取返回值对应关系*/
@LatchTaskName("rule")
public class RuleDto {
……
}
/**创建一个ConcurrentLatch执行器*/
ConcurrentLatch excutor = ConcurrentLatchExcutorFactory.getConcurrentLatch();
/**也可以通过其他静态方法获取其他的ConcurrentLatch*/
//ConcurrentLatch excutorproxy = ConcurrentLatchExcutorFactory.getConcurrentLatch(ConcurrentLatchExcutorFactory.ExcutorType.PROXY);
/**组织需要并发的业(任)务(务)类对象*/
LatchThread platformLatchThread = new PlatformLatch();//业务类A
RuleDto ruleDto = new RuleDto();
ruleDto.setRuleID("zxp123");
ruleDto.setMmmm(0.00001);
LatchThread ruleLatchThread = new RuleLatch(ruleDto);//业务类B
/**将任务推入ConcurrentLatch执行器*/
excutor.put(platformLatchThread,"AAA");
excutor.put(ruleLatchThread,"BBB");
/**可以把一个之前已经有的业务组件再放入池中，只需要名称不重复即可，当然你可以可以重新new一个*/
excutor.put(platformLatchThread,"CCC");
/**通知ConcurrentLatch执行器开始执行所有推入的任务*/
/**这里主线程或调用线程会挂起，直到所有任务都执行完毕*/
Map<String, Object> map = excutor.excute();
/**获取返回值*/
/**这里的key就是上面在注解(LatchTaskName)或者TASKNAME配置的值，能轻松的获取所有的返回对象*/
for (String key : map.keySet()) {
Object out = map.get(key);
}
注解方式标注任务名称的调用稍有不同
/**创建一个ConcurrentLatch执行器，不同点*/
ConcurrentLatch excutor =
ConcurrentLatchExcutorFactory.getConcurrentLatch(ConcurrentLatchExcutorFactory.ExcutorType.NORMAL);
/**组织需要并发的业(任)务(务)类对象*/
LatchThread platformLatchThread = new PlatformLatch();//业务类A
RuleDto ruleDto = new RuleDto();
ruleDto.setRuleID("zxp123");
ruleDto.setMmmm(0.00001);
LatchThread ruleLatchThread = new RuleLatch(ruleDto);//业务类B
/**将任务推入ConcurrentLatch执行器，不同点是这里只有一个入参*/
excutor.put(platformLatchThread);
excutor.put(ruleLatchThread);
/**不可以把一个之前已经有的业务组件再放入池中，即使你重新new了一个实例也不允许，这也是为什么我们不推荐使用这种方式的原因*/
/**通知ConcurrentLatch执行器开始执行所有推入的任务*/
/**这里主线程或调用线程会挂起，直到所有任务都执行完毕*/
Map<String, Object> map = excutor.excute();
/**获取返回值*/
/**这里的key就是上面在注解(LatchTaskName)或者TASKNAME配置的值，能轻松的获取所有的返回对象*/
/**再一次强调，必须把handle方法返回的类配置与对应的LatchThread实现类一致的注解任务名称，否则无法正常获取对应关系*/
for (String key : map.keySet()) {
Object out = map.get(key);
}
执行结果
我是BBB
我是AAA
我是AAA
taskname==========aaa
PlatformDto{name='0516', premium=6500.98, policyNo='000000000001'}
taskname==========ccc
PlatformDto{name='0516', premium=6500.98, policyNo='000000000001'}
taskname==========bbb
RuleDto{ruleID='zxp123', mmmm=9999.00001}
LatchExcutorBlockingQueueManager.print();
配置详见org.zxp.ConcurrentLatch.Constants
调用详见org.zxp.ConcurrentLatch.LatchExcutorBlockingQueueManager#getExcutor
/**
* 单个线程池最大核心线程数
*/
public static final int MAX_CORE_POOL_SIZE = 10;
线程池的核心线程数，如果不明线程池如何使用请参考我总结的一片线程池的使用文档：线程池使用说明
当然您可以结合您的业务情况以及硬件情况单独定制线程池的类型（我把线程池从上个版本的newFixedThreadPool调整为现在的普通线程池）
<!--详见org.zxp.ConcurrentLatch.LatchExcutorBlockingQueueManager#getExcutor-->
excutor = new ThreadPoolExecutor(corepoolsize, threadCount*Constants.MAX_POOL_SIZE_RATIO , 60, TimeUnit.SECONDS, queue);
/**
* 最大线程池数量倍数
*/
public static final int MAX_POOL_SIZE_RATIO = 2;
线程池的最大线程数倍数（=核心线程数*MAX_POOL_SIZE_RATIO），如果不明线程池如何使用请参考我总结的一片线程池的使用文档：线程池使用说明
/**
* 是否有界，默认无界，即不会有任务超出容量导致丢弃任务的情况
*/
public static final boolean HAS_LIMITS = false;
线程池任务等待队列是否无界，如果有界（配置为false）则下面LIMITS_SIZE配置有效，如果不明线程池如何使用请参考我总结的一片线程池的使用文档：线程池使用说明
/**
* 任务等待队列长度，有界时有效
*/
public static final int LIMITS_SIZE = 50;
线程池任务等待队列长度，如果不明线程池如何使用请参考我总结的一片线程池的使用文档：线程池使用说明
/**
* 线程池最大数量
*/
public static final int MAX_EXCUTOR_SIZE= 20;
在线程池管理器中维护的可用线程池数量，默认配置为20个，未到达20个线程池时会继续创建，直到到达20个线程
当新任务发现没有可用线程池并且线程池已经创建满20个后会有一定获取策略：
1、尝试10次获取线程池
2、再持续等待50ms获取线程池
3、如果仍无法获得线程池资源执行失败策略（详见下面AFTER_TRY_BLOCK配置）
/**
* 通过尝试后无法获得线程池资源，是否挂起等待（false抛出异常）
*/
public static final boolean AFTER_TRY_BLOCK = false;
当无法获取线程池资源时执行的失败策略
true为继续等待（挂起直到有线程池资源的释放）
false为直接抛出异常，丢弃当前任务
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