Fork me on GitHub

Callable+Future+newFixedThreadPool的应用

  最近在处理很多的数据,数据量比较大,但是处理的相对简单一些,没有什么复杂的业务逻辑,然后就使用了多线程去处理。因为一直停留在Thread和Runnable的知识中,项目中使用Callable,刚好可以学习新的东西,就使用了Callable和Future结合加上Executors.newFixedThreadPool()。

一、Callable和Future基础知识

  Thread和Runnable这2个很多人都知道并且使用过,可能Callable相对陌生一些,future应该更加陌生,他们2个一个生成结果一个接受结果。Thread和Runnable实现的线程不会返回结果,Callable相对特殊一些,他会返回结果,这个结果可以被Future拿到,也就是说,Future可以拿到异步执行任务的结果。我们先看一下Callable类:

package java.util.concurrent;

/**
 *一个带有返回结果并可能引发异常的任务.实现定义了一个没有调用参数
 *的方法call。
 *Callable接口类似于{@link java.lang.Runnable},因为它们都是为其
 *实例可能被另一个线程执行的类设计的。然而,Runnable不返回结果,
 *也不能抛出被检查的异常。{@link Executors}类包含从其他常用形式
 *转换为Callable类的实用程序方法。
  */
public interface Callable<V> {

    /**
    * 计算一个结果,如果不能这样做,就会抛出一个异常。.
    *
    * @return 结算结果
    * @throws 如果无法计算结果,则抛出异常
    */
    V call() throws Exception;
}

  Future表示一个任务的生命周期,并提供了方法来判断是否已经完成或取消,以及获取任务的结果和取消任务等。Future接口:

public interface Future<V> {
    
    /**
    * 尝试取消执行此任务。 如果任务已经完成,已经被取消或由于某种其他原因而无法取消,则此尝试将失败。
    * 如果成功,并且调用<tt> cancel </ tt>时,此任务尚未启动,则此任务不应运行。 如果任务已经开始,
    * 那么<tt> mayInterruptIfRunning </ tt>参数决定了执行该任务的线程是否应该被中断以试图停止该任务。
    */
    boolean cancel( boolean mayInterruptIfRunning );

    /**
     * 如果此任务在正常完成之前已被取消,返回true
     * @return <tt>true</tt> 如果此任务在正常完成之前已被取消,返回true
     */
    boolean isCancelled();

    /**
     * 如果任务已经完成返回true
     * 完成可能是由于正常终止,异常或异常 - 在所有这些情况下,此方法都将返回<tt> true </ tt>。
     * @return <tt>true</tt> 如果任务已经完成返回true
     */
    boolean isDone();

    /**
     * 等待计算完成,然后获得其结果。
     *
     */
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;

    /**
     * 如果需要等待最多在给定的时间计算完成,然后检索其结果(如果可用)。
     *
     */
    V get( long timeout, TimeUnit unit )
    throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

二、线程池之固定线程池newFixedThreadPool

  创建一个可重用固定线程数的线程池,以共享的无界队列方式来运行这些线程。在任意点,在大多数 nThreads 线程会处于处理任务的活动状态。如果在所有线程处于活动状态时提交附加任务,则在有可用线程之前,附加任务将在队列中等待。如果在关闭前的执行期间由于失败而导致任何线程终止,那么一个新线程将代替它执行后续的任务(如果需要)。在某个线程被显式地关闭之前,池中的线程将一直存在。Executors.newFixedThreadPool(10)的实现如下:

public static ExecutorService newFixedThreadPool( int nThreads )
{
    return(new ThreadPoolExecutor( nThreads, nThreads,
                       0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                       new LinkedBlockingQueue<Runnable>() ) );
}

  nThreads :是固定线程数,在了解newFixedThreadPool之前我们先了解一下ThreadPoolExecutor,ThreadPoolExecutor作为java.util.concurrent包对外提供基础实现,以内部线程池的形式对外提供管理任务执行,线程调度,线程池管理等等服务;Executors方法提供的线程服务,都是通过参数设置来实现不同的线程池机制。ThreadPoolExecutor的构造方法如下:

public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize,
               int maximumPoolSize,
               long keepAliveTime,
               TimeUnit unit,
               BlockingQueue<Runnable> workQueue )
{
    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
         Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize,
               int maximumPoolSize,
               long keepAliveTime,
               TimeUnit unit,
               BlockingQueue<Runnable> workQueue,
               ThreadFactory threadFactory,
               RejectedExecutionHandler handler )
{
    if ( corePoolSize < 0 ||
         maximumPoolSize <= 0 ||
         maximumPoolSize < corePoolSize ||
         keepAliveTime < 0 )
        throw new IllegalArgumentException();
    if ( workQueue == null || threadFactory == null || handler == null )
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize    = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize    = maximumPoolSize;
    this.workQueue        = workQueue;
    this.keepAliveTime    = unit.toNanos( keepAliveTime );
    this.threadFactory    = threadFactory;
    this.handler        = handler;
}

ThreadPoolExecutor构造方法参数讲解: 

ThreadPoolExecutor构造方法参数
参数名 作用
corePoolSize 核心线程池大小
maximumPoolSize 最大线程池大小
keepAliveTime 线程池中超过corePoolSize数目的空闲线程最大存活时间;可以allowCoreThreadTimeOut(true)使得核心线程有效时间
TimeUnit keepAliveTime时间单位
workQueue 阻塞任务队列
threadFactory 新建线程工厂
RejectedExecutionHandler 当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时,任务会交给RejectedExecutionHandler来处理

  这样我们在回过头来看newFixedThreadPool的实现,核心线程池大小和最大线程池大小都是传入进去的数字,keepAliveTime为0,时间单位为TimeUnit.MILLISECONDS毫秒,对列为LinkedBlockingQueue,线程池工厂为默认,RejectedExecutionHandler为默认。这样我们就知道newFixedThreadPool的代码实现了。关于ThreadPoolExecutor自己的构建请自行了解。
三、实际应用

package com.roc.thread;

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;

public class FixedThreadPoolTest {
    public static void main( String[] args )
    {
        FixedThreadPoolTest fixedThreadPoolTest = new FixedThreadPoolTest();
        fixedThreadPoolTest.execut();
    }

    private void execut()
    {
        ExecutorService        executorService = Executors.newFixedThreadPool( 10 );/* 创建为10个线程的固定线程池 */
        List<Integer>        datas        = new ArrayList<Integer>( 100 );
        List<Future<Integer> >    results        = new ArrayList<Future<Integer> >();
        int            count        = 0;
        for ( int i = 0; i < 100; i++ )/* 实际项目中数据可以查数据库或者文件,这里仅仅表示模拟 */
        {
            datas.add( i );
        }
        for ( int i = 0; i < datas.size(); i++ )
        {
            results.add( executorService.submit( new executTask( datas.get( i ) ) ) );
        }
        try {
            for ( Future<Integer> future : results )
            {
                count += future.get();
            }
        } catch ( InterruptedException e ) {
            /* TODO Auto-generated catch block */
            e.printStackTrace();
        } catch ( ExecutionException e ) {
            /* TODO Auto-generated catch block */
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println( Thread.currentThread() + "处理数据总数:" + count );
    }


    class executTask implements Callable<Integer> {
        private int data;

        public executTask( int data )
        {
            this.data = data;
        }


        @Override
        public Integer call() throws Exception
        {
            try {
                System.out.println( Thread.currentThread() + "处理完数据:" + data ); /* 实际项目中这里可以处理业务逻辑 */
            } catch ( Exception e ) {
                return(-1);
            }
            return(1);
        }
    }
}            

结果:

Thread[pool-1-thread-10,5,main]处理完数据:9
Thread[pool-1-thread-4,5,main]处理完数据:97
Thread[pool-1-thread-9,5,main]处理完数据:95
Thread[pool-1-thread-3,5,main]处理完数据:96
Thread[pool-1-thread-7,5,main]处理完数据:94
Thread[pool-1-thread-4,5,main]处理完数据:98
Thread[pool-1-thread-5,5,main]处理完数据:99
Thread[main,5,main]处理数据总数:100

posted @ 2017-08-27 16:30  鹏&鹏  阅读(626)  评论(0编辑  收藏  举报