java并发编程-Executor框架

Executor框架是指java 5中引入的一系列并发库中与executor相关的一些功能类，其中包括线程 池，Executor，Executors，ExecutorService，CompletionService，Future，Callable等。 他们的关系为：


 

并发编程的一种编程方式是把任务拆分为一些列的小任务，即Runnable，然后在提交给一个Executor执行，Executor.execute(Runnalbe) 。Executor在执行时使用内部的线程池完成操作。

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。

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。

Java代码
  1. Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(10);  
  2. Runnable task = new Runnable() {  
  3.     @Override  
  4.     public void run() {  
  5.         System.out.println("task over");  
  6.     }  
  7. };  
  8. executor.execute(task);  
  9.   
  10. executor = Executors.newScheduledThreadPool(10);  
  11. ScheduledExecutorService scheduler = (ScheduledExecutorService) executor;  
  12. scheduler.scheduleAtFixedRate(task, 10, 10, TimeUnit.SECONDS);  
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(10); Runnable task = new Runnable() { 	@Override 	public void run() { 		System.out.println("task over"); 	} }; executor.execute(task);  executor = Executors.newScheduledThreadPool(10); ScheduledExecutorService scheduler = (ScheduledExecutorService) executor; scheduler.scheduleAtFixedRate(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。

Java代码
  1. ExecutorService executorService = (ExecutorService) executor;  
  2. while (!executorService.isShutdown()) {  
  3.     try {  
  4.         executorService.execute(task);  
  5.     } catch (RejectedExecutionException ignored) {  
  6.           
  7.     }  
  8. }  
  9. executorService.shutdown();  
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。

Java代码
  1. Callable<Integer> func = new Callable<Integer>(){  
  2.     public Integer call() throws Exception {  
  3.         System.out.println("inside callable");  
  4.         Thread.sleep(1000);  
  5.         return new Integer(8);  
  6.     }         
  7. };        
  8. FutureTask<Integer> futureTask  = new FutureTask<Integer>(func);  
  9. Thread newThread = new Thread(futureTask);  
  10. newThread.start();  
  11.   
  12. try {  
  13.     System.out.println("blocking here");  
  14.     Integer result = futureTask.get();  
  15.     System.out.println(result);  
  16. } catch (InterruptedException ignored) {  
  17. } catch (ExecutionException ignored) {  
  18. }  
		Callable<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。

Java代码
  1. package executorservice;  
  2.   
  3. import java.util.ArrayList;  
  4. import java.util.List;  
  5. import java.util.concurrent.Callable;  
  6. import java.util.concurrent.ExecutionException;  
  7. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
  8. import java.util.concurrent.Executors;  
  9. import java.util.concurrent.Future;  
  10. import java.util.concurrent.FutureTask;  
  11.   
  12. public class ConcurrentCalculator {  
  13.   
  14.     private ExecutorService exec;  
  15.     private int cpuCoreNumber;  
  16.     private List<Future<Long>> tasks = new ArrayList<Future<Long>>();  
  17.   
  18.     // 内部类  
  19.     class SumCalculator implements Callable<Long> {  
  20.         private int[] numbers;  
  21.         private int start;  
  22.         private int end;  
  23.   
  24.         public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) {  
  25.             this.numbers = numbers;  
  26.             this.start = start;  
  27.             this.end = end;  
  28.         }  
  29.   
  30.         public Long call() throws Exception {  
  31.             Long sum = 0l;  
  32.             for (int i = start; i < end; i++) {  
  33.                 sum += numbers[i];  
  34.             }  
  35.             return sum;  
  36.         }  
  37.     }  
  38.   
  39.     public ConcurrentCalculator() {  
  40.         cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
  41.         exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);  
  42.     }  
  43.   
  44.     public Long sum(final int[] numbers) {  
  45.         // 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor  
  46.         for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {  
  47.             int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;  
  48.             int start = increment * i;  
  49.             int end = increment * i + increment;  
  50.             if (end > numbers.length)  
  51.                 end = numbers.length;  
  52.             SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);  
  53.             FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(subCalc);  
  54.             tasks.add(task);  
  55.             if (!exec.isShutdown()) {  
  56.                 exec.submit(task);  
  57.             }  
  58.         }  
  59.         return getResult();  
  60.     }  
  61.   
  62.     /** 
  63.      * 迭代每个只任务，获得部分和，相加返回 
  64.      *  
  65.      * @return 
  66.      */  
  67.     public Long getResult() {  
  68.         Long result = 0l;  
  69.         for (Future<Long> task : tasks) {  
  70.             try {  
  71.                 // 如果计算未完成则阻塞  
  72.                 Long subSum = task.get();  
  73.                 result += subSum;  
  74.             } catch (InterruptedException e) {  
  75.                 e.printStackTrace();  
  76.             } catch (ExecutionException e) {  
  77.                 e.printStackTrace();  
  78.             }  
  79.         }  
  80.         return result;  
  81.     }  
  82.   
  83.     public void close() {  
  84.         exec.shutdown();  
  85.     }  
  86. }  
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>>();  	// 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 ConcurrentCalculator() { 		cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); 		exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber); 	}  	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); 			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(); 	} }

 Main

Java代码
  1. int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11 };  
  2. ConcurrentCalculator calc = new ConcurrentCalculator();  
  3. Long sum = calc.sum(numbers);  
  4. System.out.println(sum);  
  5. calc.close();  
int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11 }; ConcurrentCalculator calc = new ConcurrentCalculator(); Long sum = calc.sum(numbers); System.out.println(sum); calc.close();

 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：

Java代码
  1. public class ConcurrentCalculator2 {  
  2.   
  3.     private ExecutorService exec;  
  4.     private CompletionService<Long> completionService;  
  5.   
  6.   
  7.     private int cpuCoreNumber;  
  8.   
  9.     // 内部类  
  10.     class SumCalculator implements Callable<Long> {  
  11.         ......  
  12.     }  
  13.   
  14.     public ConcurrentCalculator2() {  
  15.         cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
  16.         exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);  
  17.         completionService = new ExecutorCompletionService<Long>(exec);  
  18.   
  19.   
  20.     }  
  21.   
  22.     public Long sum(final int[] numbers) {  
  23.         // 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor  
  24.         for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {  
  25.             int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;  
  26.             int start = increment * i;  
  27.             int end = increment * i + increment;  
  28.             if (end > numbers.length)  
  29.                 end = numbers.length;  
  30.             SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);   
  31.             if (!exec.isShutdown()) {  
  32.                 completionService.submit(subCalc);  
  33.   
  34.   
  35.             }  
  36.               
  37.         }  
  38.         return getResult();  
  39.     }  
  40.   
  41.     /** 
  42.      * 迭代每个只任务，获得部分和，相加返回 
  43.      *  
  44.      * @return 
  45.      */  
  46.     public Long getResult() {  
  47.         Long result = 0l;  
  48.         for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {              
  49.             try {  
  50.                 Long subSum = completionService.take().get();  
  51.                 result += subSum;             
  52.             } catch (InterruptedException e) {  
  53.                 e.printStackTrace();  
  54.             } catch (ExecutionException e) {  
  55.                 e.printStackTrace();  
  56.             }  
  57.         }  
  58.         return result;  
  59.     }  
  60.   
  61.     public void close() {  
  62.         exec.shutdown();  
  63.     }  
  64. } 
posted @ 2011-01-06 14:07  留心_frankliujava  阅读(840)  评论(0)    收藏  举报