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  • 多线程计算汇总
    2021-12-21 22:43:37

    1、需求

    把计算分批交给多个不同子线程进行暂时异步并发计算,最终主线程汇总计算结果。

    2、示例代码

    package javabasic.thread;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.FutureTask;
    
    public class CallableWaitDemo {
        public static void main(String[] args) {
            ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
            Integer num = 10;
            List<FutureTask<Integer>> list = new ArrayList<>(num);
            for (int i = 1; i <= num; i++) {
                FutureTask<Integer> task = new FutureTask(new MyCallable(String.valueOf(i),1000, i));
                //new Thread(task).start();
                threadPool.submit(task);
                list.add(task);
            }
    
            Integer sum = 0;
            for (FutureTask<Integer> v : list) {
                try {
                    sum += v.get();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
            Integer verifySum = 0;
            for (int i = 1; i <= num; i++) {
                verifySum += i * 1000;
            }
    
            System.out.println();
            System.out.println("多线程计算累计总和:" + sum);
            System.out.println("主线程校验累计总和:" + verifySum);
    
            if(!threadPool.isShutdown()){
                threadPool.shutdown();
            }
    
    
    
        }
    }
    

    3、任务线程类

    package javabasic.thread;
    
    import java.util.concurrent.Callable;
    
    public class MyCallable implements Callable<Integer> {
    
        private String name;
        private Integer s;
        private Integer num;
    
        public MyCallable(String name, Integer s, Integer num) {
            this.name = name;
            this.s = s;
            this.num = num;
        }
    
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            System.out.println("线程" + name + " Ready to work");
            Thread.currentThread().sleep(s * num);
            Integer data = s * num;
            System.out.println("线程" + name + " task done,中间结果:" + data);
            return data;
        }
    
    }
    

    输出打印

    线程2 Ready to work
    线程3 Ready to work
    线程1 Ready to work
    线程4 Ready to work
    线程5 Ready to work
    线程1 task done,中间结果:1000
    线程6 Ready to work
    线程2 task done,中间结果:2000
    线程7 Ready to work
    线程3 task done,中间结果:3000
    线程8 Ready to work
    线程4 task done,中间结果:4000
    线程9 Ready to work
    线程5 task done,中间结果:5000
    线程10 Ready to work
    线程6 task done,中间结果:6000
    线程7 task done,中间结果:7000
    线程8 task done,中间结果:8000
    线程9 task done,中间结果:9000
    线程10 task done,中间结果:10000
    
    多线程计算累计总和:55000
    主线程校验累计总和:55000
    
    

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  • 当我们在执行很多个同一个任务时,例如查询同一条SQL只不过条件不一样,或者对一个数据进行处理等操作时,它们返回的类型或者对象是相同的情况下可以考虑使用多线程执行这些任务,然后将结果进行汇总返回,这样可以...

    简述

    当我们在执行很多个同一个任务时,例如查询同一条SQL只不过条件不一样,或者对一个数据进行处理等操作时,它们返回的类型或者对象是相同的情况下可以考虑使用多线程执行这些任务,然后将结果进行汇总返回,这样可以提高执行的效率。下面通过一个简单的示例来演示这个合并的过程。

    实现过程

    创建线程池

    首先创建一个线程池,这一步骤大同小异

    /**
     * 创建线程池
     * @author huhailong
     *
     */
    public class MyThreadPool {
    	
    	private static final int CORE_POOL_SIZE = 10;	//核型线程数,最小可以同时运行的线程数量
    	private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;	//最大线程数,当队列中存放的任务到达队列容量时,当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数
    	private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;	//当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数是否到达量核心线程数,如果达到量,就将新任务存放到队列中
    	private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;	//当线程池中的线程数量大于核心线程池数量的时候,如果这时候没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,知道等待的时间超了设定的时间才会销毁
    	
    	/*
    	 * 线程池中的饱和错略
    	 * 1. ThreadPoolExecutor.AbortPolicy: 抛出RejectedExecutoionExpection来拒绝新任务的处理
    	 * 2. ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy: 调用执行自己的线程运行任务,也就是直接调用execute方法线程中运行被拒绝的任务,如果执行程序已关闭,则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交的速度,
    	 * 影响程序的整体性能。
    	 * 3. ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy: 不处理新任务,直接丢弃
    	 * 4. ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy: 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求
    	 * 5. 
    	 */
    	
    	public static ThreadPoolExecutor createThreadPool() {
    		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS,
    				new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    		return executor;
    	}
    }
    

    上面的参数可以根据自己电脑的情况进行更改,我这里设置了10个核心线程

    创建一个执行任务的类

    本次测试是对一个整型集合进行加1操作,因此这个类主要就是负责给每一个整数加1的操作,用来模拟实际中的任务。这里实现了Callable接口,因为它是有返回值的,如果使用Runnable是没有返回值的。

    
    import java.util.concurrent.Callable;
    
    public class MyTask implements Callable<Integer> {
    	
    	private Integer num;
    	
    	
    	public MyRunnable(Integer num) {
    		this.num = num;
    	}
    
    	
    	private Integer process() {
    		try {
    			Thread.sleep(200);	//模拟处理延时
    		} catch (InterruptedException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
    		return this.num+1;	//整数进行加1操作
    	}
    
    	@Override
    	public Integer call() throws Exception {
    		return process();
    	}
    	
    	
    
    }
    

    编写测试用例

    测试用例为了方便就写到了创建线程池的那个类里,在它里面添加一个主方法用来测试,下面是完成线程池类代码

    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    import java.util.concurrent.Future;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * 创建线程池
     * @author huhailong
     *
     */
    public class MyThreadPool {
    	
    	private static final int CORE_POOL_SIZE = 10;	//核型线程数,最小可以同时运行的线程数量
    	private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;	//最大线程数,当队列中存放的任务到达队列容量时,当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数
    	private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;	//当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数是否到达量核心线程数,如果达到量,就将新任务存放到队列中
    	private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;	//当线程池中的线程数量大于核心线程池数量的时候,如果这时候没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,知道等待的时间超了设定的时间才会销毁
    	
    	/*
    	 * 线程池中的饱和错略
    	 * 1. ThreadPoolExecutor.AbortPolicy: 抛出RejectedExecutoionExpection来拒绝新任务的处理
    	 * 2. ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy: 调用执行自己的线程运行任务,也就是直接调用execute方法线程中运行被拒绝的任务,如果执行程序已关闭,则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交的速度,
    	 * 影响程序的整体性能。
    	 * 3. ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy: 不处理新任务,直接丢弃
    	 * 4. ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy: 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求
    	 * 5. 
    	 */
    	
    	public static ThreadPoolExecutor createThreadPool() {
    		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS,
    				new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    		return executor;
    	}
    	
    	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
    		long start = System.currentTimeMillis();
    		ThreadPoolExecutor executor = createThreadPool();
    		List<Future<Integer>> list = new LinkedList<>();
    		List<Integer> tempList = new ArrayList<>();
    		//创建测试用例
    		for(int i=0; i<100; i++) {
    			tempList.add(100*(i+1));
    		}
    		for(int i=0; i<tempList.size(); i++) {
    			MyTask worker = new MyTask(tempList.get(i));	//执行任务
    			//下面两行代码是将执行的返回结果进行汇总
    			Future<Integer> submit = executor.submit(worker);
    			list.add(submit);
    		}
    		List<Integer> result = new LinkedList<>();
    		for(Future<Integer> f : list) {
    			//将汇总好的结果进行轮询,判断任务是否执行完成,确保每个任务执行完成后将结果添加到结果集中
    			while(true) {
    				if(f.isDone() && !f.isCancelled()) {
    					Integer object = f.get();
    					result.add(object);
    					break;
    				}
    			}
    		}
    //		List<Integer> result = new LinkedList<>();
    //		for(int i=0; i<tempList.size(); i++) {
    //			Thread.sleep(200);
    //			Integer integer = tempList.get(i);
    //			result.add(integer+1);
    //		}
    		System.out.println("最终汇总结果:");
    		System.out.println(result);
    		long end = System.currentTimeMillis();
    		System.out.println("work time:"+(end - start)+"ms");
    		//终止线程
    		executor.shutdown();
    		while(!executor.isTerminated()) {}
    		System.out.println("Finished all threads");
    	}
    
    }
    

    这里我们主要看一下主方法中的代码,代码中注释调的是使用for循环进行的测试对比,同样里面加了200毫秒的延时用来模拟处理耗时。

    最终运行结果

    使用for循环的结果

    最终汇总结果:
    [101, 201, 301, 401, 501, 601, 701, 801, 901, 1001, 1101, 1201, 1301, 1401, 1501, 1601, 1701, 1801, 1901, 2001, 2101, 2201, 2301, 2401, 2501, 2601, 2701, 2801, 2901, 3001, 3101, 3201, 3301, 3401, 3501, 3601, 3701, 3801, 3901, 4001, 4101, 4201, 4301, 4401, 4501, 4601, 4701, 4801, 4901, 5001, 5101, 5201, 5301, 5401, 5501, 5601, 5701, 5801, 5901, 6001, 6101, 6201, 6301, 6401, 6501, 6601, 6701, 6801, 6901, 7001, 7101, 7201, 7301, 7401, 7501, 7601, 7701, 7801, 7901, 8001, 8101, 8201, 8301, 8401, 8501, 8601, 8701, 8801, 8901, 9001, 9101, 9201, 9301, 9401, 9501, 9601, 9701, 9801, 9901, 10001]
    work time:20381ms
    Finished all threads
    

    使用for循环的操作使用了20多秒

    使用线程池汇总的结果

    最终汇总结果:
    [101, 201, 301, 401, 501, 601, 701, 801, 901, 1001, 1101, 1201, 1301, 1401, 1501, 1601, 1701, 1801, 1901, 2001, 2101, 2201, 2301, 2401, 2501, 2601, 2701, 2801, 2901, 3001, 3101, 3201, 3301, 3401, 3501, 3601, 3701, 3801, 3901, 4001, 4101, 4201, 4301, 4401, 4501, 4601, 4701, 4801, 4901, 5001, 5101, 5201, 5301, 5401, 5501, 5601, 5701, 5801, 5901, 6001, 6101, 6201, 6301, 6401, 6501, 6601, 6701, 6801, 6901, 7001, 7101, 7201, 7301, 7401, 7501, 7601, 7701, 7801, 7901, 8001, 8101, 8201, 8301, 8401, 8501, 8601, 8701, 8801, 8901, 9001, 9101, 9201, 9301, 9401, 9501, 9601, 9701, 9801, 9901, 10001]
    work time:2050ms
    Finished all threads
    

    使用线程池汇总结果的时间是2秒左右,速度提升了10倍

    展开全文
  • 多线程并行计算案例

    2021-12-22 16:58:48
    2. 单线程计算 采用的单线程进行累加求和,先算1 + 2 = 3 再算 3 + 3 = 6 再算 6 + 4 = 10,依次类推直至加到1000,其中要累加999次,假设每次累加至少耗时1ms,这样计算则至少需要999ms。 2.1 代码实现 public ...

    1. 提出问题

    计算 1 + 2 + 3 + 4 + … + 997 + 998 + 999+ 1000 = ?

    2. 单线程计算

    采用的单线程进行累加求和,先算1 + 2 = 3 再算 3 + 3 = 6 再算 6 + 4 = 10,依次类推直至加到1000,其中要累加999次,假设每次累加至少耗时1ms,这样计算则至少需要999ms。

    2.1 代码实现

    public static void test01() throws InterruptedException{
        long sum = 0;
        // 记录计算的开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (long i = 1; i <= 1000; i++) {
            // 进行依次累加
            sum = sum + i;
            // 模拟耗时1ms
            Thread.sleep(1);
        }
        // 记录计算的结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        // 打印计算结果与耗时
        System.out.println("单线程计算结果:" + sum + " 耗时:" + (end - begin) + "ms");
    }
    

    2.2 运行结果

    在这里插入图片描述

    3. 多线程计算

    一个人执行任务,由于任务量大耗时较长,如果有十个人来做这批任务,它的效率理论上要提升十倍。1000个数求和,假如我有十个工人,每个工人平分工作任务各分得100个数,每个人只需要累加99次,最后汇总每位工人的计算结果就得出最终结果。

    在这里插入图片描述

    3.1 代码实现

    • 任务执行者
    public class ComputeCallable implements Callable<Long>
    {
        /**
         * 计算者名称
         */
        private String computeName;
    
        /**
         * 任务开始值
         */
        private Long beginValue;
    
        /**
         * 任务结束值
         */
        private Long endValue;
    
        public ComputeCallable(String computeName, Long beginValue, Long endValue) {
            this.computeName = computeName;
            this.beginValue = beginValue;
            this.endValue = endValue;
        }
        
        /**
         * 计算逻辑
         * @return 计算结果
         */
        @Override
        public Long call() throws Exception {
            long result = 0;
            // 记录计算的开始时间
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (long i = beginValue; i <= endValue; i++) {
                // 进行依次累加
                result = result + i;
                // 模拟耗时1ms
                Thread.sleep(1);
            }
            // 记录计算的结束时间
            long end = System.currentTimeMillis();
            // 打印计算结果与耗时
            System.out.println(computeName + "计算结果:" + result + " 耗时:" + (end - begin) + "ms");
            return result;
        }
    
        public String getComputeName(){
            return computeName;
        }
    }
    
    • 任务分配者
    public static void test02() throws ExecutionException, InterruptedException{
        List<FutureTask<Long>> results = new ArrayList<>(10);
        // 记录计算的开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        // 将任务平均分配给十个工人
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 定义工人任务信息
            String computeName = "工人" + (i + 1);
            long beginValue = i * 100 + 1;
            long endValue = (i + 1) * 100;
            // 工人分得任务信息
            ComputeCallable computeCallable = new ComputeCallable(computeName, beginValue ,endValue);
            FutureTask<Long> futureTask = new FutureTask<>(computeCallable);
            Thread thread = new Thread(futureTask, computeCallable.getComputeName());
            // 工人执行任务
            thread.start();
            // 记录工人任务结果
            results.add(futureTask);
        }
        // 汇总每个工人的计算结果
        long sum = 0;
        for (FutureTask<Long> result : results) {
            // 汇总
            sum = sum + result.get();
            // 模拟耗时1ms
            Thread.sleep(1);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        // 打印计算结果与耗时
        System.out.println("多线程计算结果:" + sum + " 耗时:" + (end - begin) + "ms");
    }
    

    3.2 运行结果

    在这里插入图片描述

    4. FutureTask

    FutureTask是一个可取消的异步任务,可以调用方法开始和取消一个任务,可以查询获取计算结果,FutureTask的状态大致可以分为三种:

    • 任务未启动
    • 任务执行中(可能是已经启动,只是没有开始执行)
    • 任务已完成
      在这里插入图片描述

    FutureTask类实现了Future接口,Future接口提供了五个方法:

    • // 尝试取消任务
      boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning)
      
    • // 任务正常结束前取消返回true
      boolean isCancelled()
      
    • // 任务正常结束、异常或被取消返回true
      boolean isDone()
      
    • // 等待任务结束获取结果
      V get() throws InterruptedException, ExecutionException
      
    • // 给定时间获取结果,规定时间任务未完成抛出异常
      V get(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException
      

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 多线程之异步查询汇总数据

    千次阅读 2021-03-11 14:13:15
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    利用java异步编程的操作,将分解的sql异步执行并最终汇总数据。这里用到了CountDownLatch和ExecutorService,

    // 初始化合并集合
    List<OrderInfoVo> list= Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
    // 开启的线程数
    int length = 2;
    // 初始化线程池
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(length);
    // 初始化计数器
    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(length);
    //创建任务并启动多线程并发执行
    for (int i = 0; i < runSize; i++) {
    	pool.submit(new Runnable() {
    		@Override
    			public void run() {
    				try {
    					// mybatis查询sql
    					// 将结果汇总
    					list.addAll(查询结果);
    				} catch (Exception e) {
    					logger.error("失败", e);
    				} finally {
    					//线程结束-1
    					latch.countDown();
    				}
    			}
    	});
    }
    
    
    try {
    	// 等待所有查询结束
    	//暂停当前线程,死循环 判断线程数是否结束
    	latch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
    	e.printStackTrace();
    }
    
    // list为汇总集合
    // 如果有必要,可以组装下你想要的业务数据,计算什么的,如果没有就没了
    
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