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SurnameDictionary文章我没看完,现在懂了
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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。运用该框架能够很好的将任务分成一个个的子任务,使并发编程变得方便。该框架的类图(方法并没有都表示出来)如下:
创建线程池的介绍,摘自http://mshijie.iteye.com/blog/366591
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。
本文主要是用该Executor框架来完成一个任务:求出10000个随机数据中的top 100.
Note:本文只是用Executor来做一个例子,并不是用最好的办法去求10000个数中最大的100个数。
具体的实现如下:
1. 随机产生10000个数(范围1~9999),并存放在一个文件中。
2. 读取该文件的数值,并存放在一个数组中。
3. 采用Executor框架,进行并发操作,将10000个数据用10个线程来做,每个线程完成1000=(10000/10)个数据的top 100操作。
4. 将10个线程返回的各个top 100数据,重新计算,得出最后的10000个数据的top 100.
随机产生数和读取随机数文件的类如下:
package my.concurrent.demo; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; public class RandomUtil { private static final int RANDOM_SEED= 10000; private static final int SIZE = 10000; /** * 产生10000万个随机数(范围1~9999),并将这些数据添加到指定文件中去。 * * 例如: * * 1=7016 * 2=7414 * 3=3117 * 4=6711 * 5=5569 * ... ... * 9993=1503 * 9994=9528 * 9995=9498 * 9996=9123 * 9997=6632 * 9998=8801 * 9999=9705 * 10000=2900 */ public static void generatedRandomNbrs(String filepath) { Random random = new Random(); BufferedWriter bw = null; try { bw = new BufferedWriter(new FileWriter(new File(filepath))); for (int i = 0; i < SIZE; i++) { bw.write((i + 1) + "=" + random.nextInt(RANDOM_SEED)); bw.newLine(); } } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } finally { if (null != bw) { try { bw.close(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } finally { bw = null; } } } } /** * 从指定文件中提取已经产生的随机数集 */ public static int[] populateValuesFromFile(String filepath) { BufferedReader br = null; int[] values = new int[SIZE]; try { br = new BufferedReader(new FileReader(new File(filepath))); int count = 0; String line = null; while (null != (line = br.readLine())) { values[count++] = Integer.parseInt(line.substring(line .indexOf("=") + 1)); } } catch (FileNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (NumberFormatException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } finally { if (null != br) { try { br.close(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } finally { br = null; } } } return values; } }
编写一个Calculator 类, 实现Callable接口,计算指定数据集范围内的top 100.
package my.concurrent.demo; import java.util.Arrays; import java.util.concurrent.Callable; public class Calculator implements Callable<Integer[]> { /** 待处理的数据 */ private int[] values; /** 起始索引 */ private int startIndex; /** 结束索引 */ private int endIndex; /** * @param values * @param startIndex * @param endIndex */ public Calculator(int[] values, int startIndex, int endIndex) { this.values = values; this.startIndex = startIndex; this.endIndex = endIndex; } public Integer[] call() throws Exception { // 将指定范围的数据复制到指定的数组中去 int[] subValues = new int[endIndex - startIndex + 1]; System.arraycopy(values, startIndex, subValues, 0, endIndex - startIndex + 1); Arrays.sort(subValues); // 将排序后的是数组数据,取出top 100 并返回。 Integer[] top100 = new Integer[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { top100[i] = subValues[subValues.length - i - 1]; } return top100; } /** * @return the values */ public int[] getValues() { return values; } /** * @param values * the values to set */ public void setValues(int[] values) { this.values = values; } /** * @return the startIndex */ public int getStartIndex() { return startIndex; } /** * @param startIndex * the startIndex to set */ public void setStartIndex(int startIndex) { this.startIndex = startIndex; } /** * @return the endIndex */ public int getEndIndex() { return endIndex; } /** * @param endIndex * the endIndex to set */ public void setEndIndex(int endIndex) { this.endIndex = endIndex; } }
使用CompletionService实现
package my.concurrent.demo; import java.util.Arrays; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ConcurrentCalculator { private ExecutorService exec; private ExecutorCompletionService<Integer[]> completionService; private int availableProcessors = 0; public ConcurrentCalculator() { /* * 获取可用的处理器数量,并根据这个数量指定线程池的大小。 */ availableProcessors = populateAvailableProcessors(); exec = Executors.newFixedThreadPool(availableProcessors); completionService = new ExecutorCompletionService<Integer[]>(exec); } /** * 获取10000个随机数中top 100的数。 */ public Integer[] top100(int[] values) { /* * 用十个线程,每个线程处理1000个。 */ for (int i = 0; i < 10; i++) { completionService.submit(new Calculator(values, i * 1000, i * 1000 + 1000 - 1)); } shutdown(); return populateTop100(); } /** * 计算top 100的数。 * * 计算方法如下: 1. 初始化一个top 100的数组,数值都为0,作为当前的top 100. 2. 将这个当前的top * 100数组依次与每个线程产生的top 100数组比较,调整当前top 100的值。 * */ private Integer[] populateTop100() { Integer[] top100 = new Integer[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { top100[i] = new Integer(0); } for (int i = 0; i < 10; i++) { try { adjustTop100(top100, completionService.take().get()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } return top100; } /** * 将当前top 100数组和一个线程返回的top 100数组比较,并调整当前top 100数组的数据。 */ private void adjustTop100(Integer[] currentTop100, Integer[] subTop100) { Integer[] currentTop200 = new Integer[200]; System.arraycopy(currentTop100, 0, currentTop200, 0, 100); System.arraycopy(subTop100, 0, currentTop200, 100, 100); Arrays.sort(currentTop200); for (int i = 0; i < currentTop100.length; i++) { currentTop100[i] = currentTop200[currentTop200.length - i - 1]; } } /** * 关闭 executor */ public void shutdown() { exec.shutdown(); } /** * 返回可以用的处理器个数 */ private int populateAvailableProcessors() { return Runtime.getRuntime().availableProcessors(); } }
使用Callable,Future计算结果
package my.concurrent.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; 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 ConcurrentCalculator2 { private List<Future<Integer[]>> tasks = new ArrayList<Future<Integer[]>>(); private ExecutorService exec; private int availableProcessors = 0; public ConcurrentCalculator2() { /* * 获取可用的处理器数量,并根据这个数量指定线程池的大小。 */ availableProcessors = populateAvailableProcessors(); exec = Executors.newFixedThreadPool(availableProcessors); } /** * 获取10000个随机数中top 100的数。 */ public Integer[] top100(int[] values) { /* * 用十个线程,每个线程处理1000个。 */ for (int i = 0; i < 10; i++) { FutureTask<Integer[]> task = new FutureTask<Integer[]>( new Calculator(values, i * 1000, i * 1000 + 1000 - 1)); tasks.add(task); if (!exec.isShutdown()) { exec.submit(task); } } shutdown(); return populateTop100(); } /** * 计算top 100的数。 * * 计算方法如下: 1. 初始化一个top 100的数组,数值都为0,作为当前的top 100. 2. 将这个当前的top * 100数组依次与每个Task产生的top 100数组比较,调整当前top 100的值。 * */ private Integer[] populateTop100() { Integer[] top100 = new Integer[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { top100[i] = new Integer(0); } for (Future<Integer[]> task : tasks) { try { adjustTop100(top100, task.get()); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } return top100; } /** * 将当前top 100数组和一个线程返回的top 100数组比较,并调整当前top 100数组的数据。 */ private void adjustTop100(Integer[] currentTop100, Integer[] subTop100) { Integer[] currentTop200 = new Integer[200]; System.arraycopy(currentTop100, 0, currentTop200, 0, 100); System.arraycopy(subTop100, 0, currentTop200, 100, 100); Arrays.sort(currentTop200); for (int i = 0; i < currentTop100.length; i++) { currentTop100[i] = currentTop200[currentTop200.length - i - 1]; } } /** * 关闭executor */ public void shutdown() { exec.shutdown(); } /** * 返回可以用的处理器个数 */ private int populateAvailableProcessors() { return Runtime.getRuntime().availableProcessors(); } }
测试包括了三部分:
1. 没有用Executor框架,用Arrays.sort直接计算,并从后往前取100个数。
2. 使用CompletionService计算结果
3. 使用Callable和Future计算结果
测试代码如下:
package my.concurrent.demo; import java.util.Arrays; public class Test { private static final String FILE_PATH = "D:\\RandomNumber.txt"; public static void main(String[] args) { test(); } private static void test() { /* * 如果随机数已经存在文件中,可以不再调用此方法,除非想用新的随机数据。 */ //generateRandomNbrs(); process1(); process2(); process3(); } private static void generateRandomNbrs() { RandomUtil.generatedRandomNbrs(FILE_PATH); } private static void process1() { long start = System.currentTimeMillis(); System.out.println("没有使用Executor框架,直接使用Arrays.sort获取top 100"); printTop100(populateTop100(RandomUtil.populateValuesFromFile(FILE_PATH))); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println((end - start) / 1000.0); } private static void process2() { long start = System.currentTimeMillis(); System.out.println("使用ExecutorCompletionService获取top 100"); ConcurrentCalculator calculator = new ConcurrentCalculator(); Integer[] top100 = calculator.top100(RandomUtil .populateValuesFromFile(FILE_PATH)); for (int i = 0; i < top100.length; i++) { System.out.println(String.format("top%d = %d", (i + 1), top100[i])); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println((end - start) / 1000.0); } private static void process3() { long start = System.currentTimeMillis(); System.out.println("使用FutureTask 获取top 100"); ConcurrentCalculator2 calculator2 = new ConcurrentCalculator2(); Integer[] top100 = calculator2.top100(RandomUtil .populateValuesFromFile(FILE_PATH)); for (int i = 0; i < top100.length; i++) { System.out.println(String.format("top%d = %d", (i + 1), top100[i])); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println((end - start) / 1000.0); } private static int[] populateTop100(int[] values) { Arrays.sort(values); int[] top100 = new int[100]; int length = values.length; for (int i = 0; i < 100; i++) { top100[i] = values[length - 1 - i]; } return top100; } private static void printTop100(int[] top100) { for (int i = 0; i < top100.length; i++) { System.out.println(String.format("top%d = %d", (i + 1), top100[i])); } } }
测试结果如下:
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