Java1.5后的多线程框架

内容主要包括之Executors,Executor,ExecutorService,CompletionService,Future,CountDownLauch,Callable,Runnable

在讲1.5之后的多线程模式之前,先简单的说一下1.5之前的线程模式,简单的说就是Thread+Runnable模式。Thread是线程,Runnable可以看做是线程要执行的任务。1.5之前的线程模式的一些缺点:

1 管理多线程有诸多不便,比如:多个线程创建,需要多次new Thread;线程生命周期的管理,和多线程同步,需要对Java多线程的实现有比较深入的了解

2 Runnable没有结果返回,需要某种机制等待线程执行结束,通过通知或者回调获取线程执行的结果

Executors线程框架
由于时间关系,UML简化了,这里画出了本人认为最重要的几个类

Java1.5后的多线程框架

类的简要说明
Executors
可以看做是工厂类,主要用于创建和管理Executor, ExecutorService, ScheduledExecutorService, ThreadFactory, and Callable

interface ExecutrService
个人觉得看以把ExecutorService看成是多线程的容器,主要用于管理多线程,可以往容器中提交线程,由容器负责线程的生命周期,包括启动,执行,结束线程. 通过上面的类图可以看到我们可以往容器中提交实现Callable或者Runnable接口的类;往容器中提交Callable的实例,将会返回一个Future的对象,这个Future对象可以用于简单的控制Callable对应的线程

interface Callable
跟Runable类似,同样是封装了线程需要的执行任务,执行任务在Callable的call方法中实现,call方法可以看成是Runnable的run方法,唯一不同的是call方法,有一个返回值。我们知道call或者run方法,是由线程框架自己去调用的,那么线程执行结束之后,我们如何获取call方法的返回值呢?我们知道,当往容器中提交Callable实例时,会返回Future类的一个实例。通过Future类的实例,我们可以获取线程结束后(也就是call函数执行完毕)的返回值

interface Future
这个类的基本功能其实在ExecutorService和Callable中已经有提到了,每次往容器中提交Callable或者Runnable任务,都会返回Future的实例;该实例可以简单的管理执行Callable或者Runnable的线程,主要用于获取线程的执行结果,或者查看线程的当前执行状态

interface CompletionService<V>
当我们向容器中提交多个任务时,建设我们提交任务的顺序是task1,task2,task3,我们知道容器是多线程执行任务的,所以任务完成的顺序有可能和任务提交的顺序不一样,比如任务完成的顺序有可能是task2,task1,task3;CompletionService提供了一种机制,可以理解成维护了一个任务完成队列,当容器中有任务完成时,会加入到CompletionService的完成队列中,那么我们通过CompletionService的take 或者 poll方法,每次都能获取剩余任务中,最先执行完的任务

Interface ScheduledExecutorService
用于定时,周期性的执行某一个任务,某些情况下可以代替Timer类

CountDownLatch
这个类在类图中没有画出来,主要用于多线程之间的同步。有点类似Semaphore,当计数值等于0时,将触发事件。

举例1:

Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
Runnable task = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("task executing");
}
};
executor.execute(task);

executor = Executors.newScheduledThreadPool(10);
ScheduledExecutorService scheduler = (ScheduledExecutorService) executor;
scheduler.scheduleAtFixedRate(task, 10, 10, TimeUnit.SECONDS);

举例2:

/**
* 内核多线程求和,将数据划分成多个数据块,每个数据块交给一个cpu内核线程去计数和,最后在汇总所有数据的和
**/
public class ConcurrentCalculator {
private ExecutorService exec;
private CompletionService<Long> completionService;
private int cpuCoreNumber;
class SumCalculator implements Callable<Long> {
private int[] numbers;
private int start;
private int end;
public SumCalculator(final int[] numers, 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);
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();
}
}

举例3:

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