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  • java并发与线程池应用

    一、创建线程池
        Executors类,提供了一系列工厂方法用于创先线程池,返回的线程池都实现了ExecutorService接口,Executor的实现还提供了对生命周期的支持,以及统计信息收集,应用程序管理机制和性能监视等机制。Executor基于生产者---消费者模式,提交任务的操作相当于生产者,执行任务的线程相当于消费者。如果要使用Executor,必须将任务表述为一个Runnable.
        (1) public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)
            创建固定数目线程的线程池。当线程池中处于活跃状态的线程达到这个固定的数目时,新进来的线程将会被阻塞,直到出现新的空闲线程。这个方法一般用来控制服务器中最多出现的线程数量。
         (2) public static ExecutorService newCachedThreadPool()
           创建一个可缓存的线程池,调用execute 将重用以前构造的线程(如果线程可用),如果现有线程没有可用的,则创建一个新线程并添加到池中。终止并从缓存中移除那些已有 60 秒钟未被使用的线程。
         (3)public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()
    创建一个单线程化的Executor。这个线程池中只有一个线程可用,如果里面有正在执行的线程,新放进来的线程就会被阻塞,直到线程池中有一个闲置的线程出现。
         (4)public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize)
            创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池,多数情况下可用来替代Timer类。因为Timer的优点在于简单易用,但由于所有任务都是由同一个线程来调度,因此所有任务都是串行执行的,同一时间只能有一个任务在执行,前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。
          ScheduledExecutorService扩展了ExecutorService接口,提供时间排程的功能:
            a)schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit)  
            b)scheduleAtFixedRate(Runnable command,long initalDelay,long period)
            创建并执行一个在给定初始延迟后首次启用的定期操作,后续操作具有给定的周期后,也就是将initialDelay 后开始执行,然后在initialDelay+period 后执行,接着在 initialDelay + 2 * period 后执行,依此类推。
            c)scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay, long delay,TimeUnit unit)
             创建并执行一个在给定初始延迟后首次启用的定期操作,随后,在每一次执行终止和下一次执行开始之间都存在给定的延迟。这个间隔会加上command任务执行的时间,它是相对于command的时间的。
    //创建固定数目的线程池
    Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(10); 
    Runnable task = new Runnable() { 
        @Override
        public void run() { 
            System.out.println("task over"); 
        } 
    }; 
    executor.execute(task);
      
    //创建周期执行的线程池 
    executor = Executors.newScheduledThreadPool(10); 
      
    ScheduledExecutorService scheduler = (ScheduledExecutorService) executor;
      
    //提交后,延迟10秒再执行task,然后每隔10执行一次task
    scheduler.scheduleAtFixedRate(task, 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
      
    //提交后,延迟10秒再执行task,等这个task执行完之后再隔10执行task.
    scheduler. scheduleWithFixedDelay(task,10,10, TimeUnit.SECONDS)
    
    二、ExecutorService与生命周期
       ExecutorService扩展了Executor并添加了一些生命周期管理的方法。一个Executor的生命周期有三种状态,运行 ,关闭 ,终止 。Executor创建时处于运行状态。当调用ExecutorService.shutdown()后,处于关闭状态,isShutdown()方法返回true。这时,不应该再想Executor中添加任务,所有已添加的任务执行完毕后,Executor处于终止状态,isTerminated()返回true。如果Executor处于关闭状态,往Executor提交任务会抛出unchecked exception RejectedExecutionException。
    
    ExecutorService executorService = (ExecutorService) executor; 
    while (!executorService.isShutdown()) { 
        try { 
            executorService.execute(task); 
        } catch (RejectedExecutionException ignored) { 
              
        } 
    } 
    executorService.shutdown();
    
    三、使用Callable,Future返回结果
    Future<V>代表一个异步执行的操作,通过get()方法可以获得操作的结果,如果异步操作还没有完成,则,get()会使当前线程阻塞。FutureTask<V>实现了Future<V>和Runable<V>。Callable代表一个有返回值得操作。
    
    <a href="http://zhannei.baidu.com/cse/search?s=11662572977038519898&entry=1&q=Callable" class="bdcs-inlinelink" target="_blank">Callable</a><Integer> func = new Callable<Integer>(){  
        public Integer call() throws Exception {  
            System.out.println("inside callable");  
            Thread.sleep(1000);  
            return new Integer(8);  
        }         
    };        
    FutureTask<Integer> futureTask  = new FutureTask<Integer>(func);  
    Thread newThread = new Thread(futureTask);  
    newThread.start();  
      
    try {  
        System.out.println("blocking here");  
        Integer result = futureTask.get();  
        System.out.println(result);  
    } catch (InterruptedException ignored) {  
    } catch (ExecutionException ignored) {  
    }
    ExecutoreService提供了submit()方法,传递一个Callable,或Runnable,返回Future。如果Executor后台线程池还没有完成Callable的计算,这调用返回Future对象的get()方法,会阻塞直到计算完成。
    例子:并行计算数组的和。
    
    package executorservice;  
    import java.util.ArrayList;  
    import java.util.List;  
    import java.util.concurrent.Callable;  
    import java.util.concurrent.ExecutionException;  
    import java.util.concurrent.ExecutorService;  
    import java.util.concurrent.Executors;  
    import java.util.concurrent.Future;  
    import java.util.concurrent.FutureTask;  
      
    public class ConcurrentCalculator {  
      
        private ExecutorService exec;  
        private int cpuCoreNumber;  
        private List<Future<Long>> tasks = new ArrayList<Future<Long>>();  
      
        // <a href="http://zhannei.baidu.com/cse/search?s=11662572977038519898&entry=1&q=%E5%86%85%E9%83%A8%E7%B1%BB" class="bdcs-inlinelink" target="_blank">内部类</a>  
        class SumCalculator implements Callable<Long> {  
            private int[] numbers;  
            private int start;  
            private int end;  
      
            public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) {  
                this.numbers = numbers;  
                this.start = start;  
                this.end = end;  
            }  
      
            public Long call() throws Exception {  
                Long sum = 0l;  
                for (int i = start; i < end; i++) {  
                    sum += numbers[i];  
                }  
                return sum;  
            }  
        }  
      
        public ConcurrentCalculator() {  
            cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
            exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);  
        }  
      
        public Long sum(final int[] numbers) {  
            // 根据CPU核心个数<a href="http://zhannei.baidu.com/cse/search?s=11662572977038519898&entry=1&q=%E6%8B%86%E5%88%86%E4%BB%BB%E5%8A%A1" class="bdcs-inlinelink" target="_blank">拆分任务</a>,创建FutureTask并提交到Executor  
            for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {  
                int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;  
                int start = increment * i;  
                int end = increment * i + increment;  
                if (end > numbers.length)  
                    end = numbers.length;  
                SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);  
                FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(subCalc);  
                tasks.add(task);  
                if (!exec.isShutdown()) {  
                    exec.submit(task);  
                }  
            }  
            return getResult();  
        }  
      
        /** 
         * 迭代每个只任务,获得部分和,相加返回 
         *  
         * @return 
         */ 
        public Long getResult() {  
            Long result = 0l;  
            for (Future<Long> task : tasks) {  
                try {  
                    // 如果计算未完成则阻塞  
                    Long subSum = task.get();  
                    result += subSum;  
                } catch (InterruptedException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                } catch (ExecutionException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                }  
            }  
            return result;  
        }  
      
        public void close() {  
            exec.shutdown();  
        }  
    }
    四、CompletionService
    在刚在的例子中,getResult()方法的实现过程中,迭代了FutureTask的数组,如果任务还没有完成则当前线程会阻塞,如果我们希望任意字任务完成后就把其结果加到result中,而不用依次等待每个任务完成,可以使CompletionService。生产者submit()执行的任务。使用者take()已完成的任务,并按照完成这些任务的顺序处理它们的结果 。也就是调用CompletionService的take方法是,会返回按完成顺序放回任务的结果,CompletionService内部维护了一个阻塞队列BlockingQueue,如果没有任务完成,take()方法也会阻塞。修改刚才的例子使用CompletionService:
    
    public class ConcurrentCalculator2 {  
      
        private ExecutorService exec;  
        private CompletionService<Long> completionService;  
      
      
        private int cpuCoreNumber;  
      
        // 内部类   
        class SumCalculator implements Callable<Long> {  
            private int[] numbers;  
            private int start;  
            private int end;  
      
            public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) {  
                this.numbers = numbers;  
                this.start = start;  
                this.end = end;  
            }  
      
            public Long call() throws Exception {  
                Long sum = 0l;  
                for (int i = start; i < end; i++) {  
                    sum += numbers[i];  
                }  
                return sum;  
            }  
        }  
      
        public ConcurrentCalculator2() {  
            cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
            exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);  
            completionService = new ExecutorCompletionService<Long>(exec);  
      
      
        }  
      
        public Long sum(final int[] numbers) {  
            // 根据CPU核心个数拆分任务,创建FutureTask并提交到Executor  
            for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {  
                int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;  
                int start = increment * i;  
                int end = increment * i + increment;  
                if (end > numbers.length)  
                    end = numbers.length;  
                SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);   
                if (!exec.isShutdown()) {  
                    completionService.submit(subCalc);  
      
      
                }  
                   
            }  
            return getResult();  
        }  
      
        /** 
         * 迭代每个只任务,获得部分和,相加返回 
         *  
         * @return 
         */ 
        public Long getResult() {  
            Long result = 0l;  
            for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {              
                try {  
                    Long subSum = completionService.take().get();  
                    result += subSum;             
                } catch (InterruptedException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                } catch (ExecutionException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                }  
            }  
            return result;  
        }  
      
        public void close() {  
            exec.shutdown();  
        }  
    }
     
     
    
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