Java并发框架Executor

Java SE5的java.util.concurrent包中的执行器(Executor)将为你管理Thread对象,从而简化了并发编程。Executor在客户端和执行任务之间提供了一个间接层,Executor代替客户端执行任务。Executor允许你管理异步任务的执行,而无须显式地管理线程的生命周期。Executor在Java SE5/6中时启动任务的优选方法。Executor引入了一些功能类来管理和使用线程Thread,其中包括线程池,Executor,Executors,ExecutorService,CompletionService,Future,Callable等


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。

 

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)

创建固定数目线程的线程池。

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。

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()

创建一个单线程化的Executor。

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。

 

见类图,接口Executor只有一个方法execute,接口ExecutorService扩展了Executor并添加了一些生命周期管理的方法,如shutdown、submit等。一个Executor的生命周期有三种状态,运行 ,关闭 ,终止。

 

Callable,Future用于返回结果

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。

实例:并行计算求和

public class ConcurrentSum {  
    private int coreCpuNum;  
    private ExecutorService  executor;  
    private List<FutureTask<Long>> tasks = new ArrayList<FutureTask<Long>>();  
    public ConcurrentSum(){  
        coreCpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
        executor = Executors.newFixedThreadPool(coreCpuNum);  
    }  
    class SumCalculator implements Callable<Long>{  
        int nums[];  
        int start;  
        int end;  
        public SumCalculator(final int nums[],int start,int end){  
            this.nums = nums;  
            this.start = start;  
            this.end = end;  
        }  
        @Override  
        public Long call() throws Exception {  
            long sum =0;  
            for(int i=start;i<end;i++){  
                sum += nums[i];  
            }  
            return sum;  
        }  
    }  
    public long sum(int[] nums){  
        int start,end,increment;  
        // 根据CPU核心个数拆分任务,创建FutureTask并提交到Executor   
        for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
            increment = nums.length / coreCpuNum+1;  
            start = i*increment;  
            end = start+increment;  
            if(end > nums.length){  
                end = nums.length;   
            }  
            SumCalculator calculator = new SumCalculator(nums, start, end);  
            FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(calculator);  
            tasks.add(task);  
            if(!executor.isShutdown()){  
                executor.submit(task);  
            }  
        }  
        return getPartSum();  
    }  
    public long getPartSum(){  
        long sum = 0;  
        for(int i=0;i<tasks.size();i++){  
            try {  
                sum += tasks.get(i).get();  
            } catch (InterruptedException e) {  
                e.printStackTrace();  
            } catch (ExecutionException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        return sum;  
    }  
    public void close(){  
        executor.shutdown();  
    }  
      
    public static void main(String[] args) {  
        int arr[] = new int[]{1, 22, 33, 4, 52, 61, 7, 48, 10, 11 };  
        long sum = new ConcurrentSum().sum(arr);  
        System.out.println("sum: " + sum);  
    }  
}

CompletionService

在上述例子中,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,可以使用CompletionService。

它与ExecutorService最主要的区别在于submit的task不一定是按照加入时的顺序完成的。CompletionService对ExecutorService进行了包装,内部维护一个保存Future对象的BlockingQueue。只有当这个Future对象状态是结束的时候,才会加入到这个Queue中,take()方法其实就是Producer-Consumer中的Consumer。它会从Queue中取出Future对象,如果Queue是空的,就会阻塞在那里,直到有完成的Future对象加入到Queue中。所以,先完成的必定先被取出。这样就减少了不必要的等待时间。

实例:并行计算求和

public class ConcurrentSum2 {  
    private int coreCpuNum;  
    private ExecutorService  executor;  
    private CompletionService<Long> completionService;  
      
    public ConcurrentSum2(){  
        //.....  
    }  
    class SumCalculator implements Callable<Long>{  
        //.....  
    }  
    public long sum(int[] nums){  
        int start,end,increment;  
        // 根据CPU核心个数拆分任务,创建FutureTask并提交到Executor   
        for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
            increment = nums.length / coreCpuNum+1;  
            start = i*increment;  
            end = start+increment;  
            if(end > nums.length){  
                end = nums.length;   
            }  
            SumCalculator task = new SumCalculator(nums, start, end);  
            if(!executor.isShutdown()){  
                completionService.submit(task);  
            }  
        }  
        return getPartSum();  
    }  
    public long getPartSum(){  
        long sum = 0;  
        for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
            try {  
                sum += completionService.take().get();  
            } catch (InterruptedException e) {  
                e.printStackTrace();  
            } catch (ExecutionException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        return sum;  
    }  
    public void close(){  
        executor.shutdown();  
    }  
}