Java高并发之设计模式(4)

MasterDemo master = new MasterDemo(new WorkerDemo(), 10);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            TaskDemo task = new TaskDemo();
            task.setId(i);
            task.setName("任务" + i);
            task.setPrice(new Random().nextInt(10000));
            master.submit(task);
        }

master.execute();

while (true) {
            if (master.isComplete()) {
                System.out.println("执行的结果为: " + master.getResult());
                break;
            }
        }

ForkJoin线程池

该线程池是jdk7之后引入的一个并行执行任务的框架, 其核心思想也是将任务分割为子任务, 

有可能子任务还是很大, 还需要进一步拆解, 最终得到足够小的任务.

将分割出来的子任务放入双端队列中, 然后几个启动线程从双端队列中获取任务执行.

子任务执行的结果放到一个队列里, 另起线程从队列中获取数据, 合并结果.

假设我们的场景需要计算从0到20000000L的累加求和. CountTask继承自RecursiveTask, 可以携带返回值.

每次分解大任务, 简单的将任务划分为100个等规模的小任务, 并使用fork()提交子任务.

在子任务中通过THRESHOLD设置子任务分解的阈值, 如果当前需要求和的总数大于THRESHOLD, 则子任务需要再次分解,

如果子任务可以直接执行, 则进行求和操作, 返回结果. 最终等待所有的子任务执行完毕, 对所有结果求和.

public class CountTask extends RecursiveTask<Long>{
    // 任务分解的阈值
    private static final int THRESHOLD = 10000;
    private long start;
    private long end;

    public CountTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

public Long compute() {
        long sum = 0;
        boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
        if (canCompute) {
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 分成100个小任务
            long step = (start + end) / 100;
            ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>();
            long pos = start;
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long lastOne = pos + step;
                if (lastOne > end) {
                    lastOne = end;
                }
                CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
                pos += step + 1;
                // 将子任务推向线程池
                subTasks.add(subTask);
                subTask.fork();
            }