黑马程序员_Java5的并发线程Executor

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Java5 并发线程 Executors Thread

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所谓的任务，就是抽象，离散的工作单位。你可以简单理解为代码级别的 (Runnable接口）

大多数并发应用程序都是围绕着任务进行管理的.

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

/**
 * 顺序化的Web Server.
 * @author root
 * OS:Ubuntu 9.04
 * Date:2010-6-19
 */
public class SingleThreadWebServer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		ServerSocket server=new ServerSocket(8080);
		while(true){
			Socket socket=server.accept();
			handleRequest(socket);
		}
	}

	private static void handleRequest(Socket socket) {
		/**
		 * 做相关的处理……， 比如请求运算与I／O
		 *   这将会导致出现阻塞，  会延迟当前请求的处理，
		 *   而且会产生非常严重的后果，比如： 假死。
		 *    那样会极度考验用户的耐心，知道他忍无可忍的关闭浏览器。
		 *   同时，单线程在等待IO操作时，CPU处于闲置状态，这样也降低了资源的利用率 
		 *   
		 *  这样的服务器，缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。
		 */
	}
}

上面的代码是顺序地执行任务，主线程在不断接受连接与处理请求之间交替运行。
一个Web请求会做相关的处理……，比如请求运算与I／O
这将会导致出现阻塞，会延迟当前请求的处理，
而且会产生非常严重的后果，比如：假死。
那样会极度考验用户的耐心，知道他忍无可忍的关闭浏览器。
同时，单线程在等待IO操作时，CPU处于闲置状态，这样也降低了资源的利用率
这样的服务器，缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。

所以，基于上面代码的基础上，我们需要给他作些小许的改进：

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

public class ThreadPerTaskWebServer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		ServerSocket server=new ServerSocket(80);
		while(true){
			final Socket socket=server.accept();
			new Thread(new Runnable(){
				public void run() {
					handleRequest(socket);
				}
			}).start();
		}
	}

	protected static void handleRequest(Socket socket) {
		/**
		 *相比较而言，这样的处理方式有良好的改进：
		 * 1.执行人物的负载已经脱离主线程，让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
		 * 2.并发处理任务，多个请求可以同时得到处理，提高了吞吐性
		 * 3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。 
		 * 
		 * 这个程序可能在开发阶段运行良好，一旦部署，就可能出现致命的错误，
		 * 我们接着来分析：
		 */
	}
}

    相比较而言，这样的处理方式有良好的改进：
    1.执行人物的负载已经脱离主线程，让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
   2.并发处理任务，多个请求可以同时得到处理，提高了吞吐性
   3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。

这个程序可能在开发阶段运行良好，一旦部署，就可能出现致命的错误，
我们接着来分析：

我们看到，上面的代码中，是为每个请求的到来，创建一个新的线程来处理，那么这样就会有以下的问题出现：

无限创建线程的缺点：
1.线程生命周期的开销
1.1.线程的创建与关闭并非是免费的，实际的开销根据不同的OS有不同的处理.但是线程的创建的确需要时间，带来处理请求的延迟.一般的Web Server的请求是很频繁的，为每个请求创建一个线程，无非要耗费大量的资源.
2.资源消耗量
2.1. 活动的线程会消耗资源，尤其是内存.如果可运行的线程数多于可用的处理器数，线程将会空闲。大量的空闲线程占用更多的内存，给垃圾回收器带来压力，而且，线程在竞争CPU的同时，也会带来许多其他的性能开销。所以，建议在有足够多的线程让CPU忙碌时，不要再创建多余的线程.
3.应用的稳定性
3.1. 应该限制创建线程的数量，限制的数目根据不同的平台而定，同时也受到JVM的启动参数，Thread的构造函数中栈大小等因素的影响. 如果打破了这个限制，你很可能会得到一个OutOfMemoryError. 在一定范围内增加线程可以提高系统的吞吐量，但是一旦超过这个范围，再创建线程只会拖垮你的系统。甚至可能会导致应用程序的崩溃.

我们的解决办法：
   使用线程池，当然，你完全没有必要自己写一个线程池的实现（好吧，或许你跟我一样，也希望能从重复创造轮子中，找到自己想要了解的东西），你可以利用 Executor框架来帮你处理，java.util.concurrent提供了一个灵活的线程池实现。在新的java类库当中，任务执行的首要抽象不是Thread，而是Executor.
   Executor仅仅是一个简单的接口，但是它很强大，包括用于异步任务的执行，支持不同类型的任务执行策略，为任务提交和任务执行之间的解藕，提供了标准的方式等等，我们后续再重点讨论。
   Executor基于生产者－消费者模式。提交任务的是生产者，执行任务的是消费者。也就是说，采用Executor框架实现生产者－消费者模式，十分简单。

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。

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);

线程池：
   线程池管理着一个工作者线程的同构池，线程池是与工作队列紧密绑定的。工作队列的作用就是持有所有等待执行的任务，工作者队列只需要从工作队列中获取到下一个任务，执行，然后回来等待下一个线程。
   Java类库中提供了以下几种线程池：
1.newFixedThreadPool :创建定长的线程池，每当提交一个任务就创建一个线程，直到达到池的最大长度。
2.newCachedThreadPool：创建一个可缓存的线程池，如果当前线程池的长度超过了处理的需要，它可以灵活的收回空闲线程，当需求增加时，它可以灵活添加新的线程，而并不对池的长度做任何限制
3.newSingleThreadExecutor：创建单线程化的executor，它只创建唯一的工作者线程来执行任务，如果这个线程异常结束，会有另外一个线程来取代它.它会保证任务按照任务队列规定的顺序来执行。
4.NewScheduledThreadPool:创建一个定长的线程池，而且支持定时的，以及周期性的任务执行，类似Timer.

Executor的生命周期：
   它的创建已经说了，我们来看看它如何关闭， Executor 是为了执行任务而创建线程，而JVM通常会在所有非后台线程退出后才退出，如果它无法正确的关闭，则会影响到JVM的结束。
   这里需要提一下，在我们了解如何关闭Executor的一些疑惑，由于Executor是异步执行任务，那么这些任务的状态不是立即可见的，换句话说，在任务时间里，这些执行的任务中，有的可能已经完成，有的还可能在运行，其他的还可能在队列里面等待。为了解决这些问题， Java引入了另外一个接口，它扩展了Executor,并增加一些生命周期的管理方法： ExecutorService.

ExecutorService表示生命周期有三种状态：运行，关闭，终止。
   关闭和终止？怎么看上去是一个意思，这里我们先搁置着，留着后续来讨论。

ExecutorService最初创建后的初始状态就是运行状态；
   shutdown与shutdownNow方法，都是ExecutorService的关闭方法，区别在于：
   shutdown:
       会启动一个平稳的关闭过程，停止接受新任务，同时等待已经提交的任务完成（包括尚未开始执行的任务）
   shutdownNow:
       会启动一个强制关闭的过程：尝试取消所有运行中的任务和排在队列中尚未开始的任务。

   一旦所有任务全完成后，ExecutorService会转到终止状态， awaitTermination可以用来等待ExecutorService到达终止状态，也可以轮询isTerminated判断ExecutorService是否已经终止。

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.io.IOException;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;

/**
 * 线程池的生命周期是如何管理的？
 * @author root
 * OS:Ubuntu 9.04
 * Date:2010-6-19
 */
public class LifeCycleWebServer {
	private static final int NTHREADS=100;
	private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
	
	public void start() throws IOException{
		ServerSocket server=new ServerSocket(8011);
		while(exec.isShutdown()){
			try {
				final Socket socket=server.accept();
				exec.execute(new Runnable(){
					public void run() {
						handleRequest(socket);
					}
				});
			} catch (RejectedExecutionException e) {
				if(!exec.isShutdown()){
					//log.error(...)
				}
			}
		}
	}
	
	
	protected void handleRequest(Socket socket) {
		Request req=readRequest(socket);
		if(isShutDown(req)){
			stop();
		}else{
			dispatchRequest(req);
		}
	}

	public void stop(){
		exec.shutdown();
	}
	
	
	//~ Mock Object And Function..
	private static class Request{
		
	}
	
	private Request readRequest(Socket socket) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}


	private boolean isShutDown(Request req) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return false;
	}


	private void dispatchRequest(Request req) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}
	
}

OK，了解了线程池的使用，这里有必要介绍介绍执行策略，

执行策略：
简单来说，就是任务执行的”What,When,Where,How”,包括：
1.任务在什么线程中执行（what）
2.任务以什么顺序执行(fifo,lifo,优先级)?
3.可以有多少个任务并发执行？(how many)
4.可以有多少个任务进入等待执行队列
5.系统过载时，需要放弃一个任务，该挑选哪一个？如何通知应用程序知道？

另外，java类库中还提供有一种特别的任务，－－－－可携带结果的任务：
   Callable 和 Future
   Runnable 作为任务的基本表达形式只是个相当有限的抽象；它的局限在于，不能返回一个值或者抛出受检查的异常。
   通常，很多任务都会引起严重的计算延迟，比如执行数据库查询，从网络下载资源，进行复杂的计算。对于这样的任务，Callable是更佳的抽象：它在主进入点，等待返回值，并为可能抛出的异常预先作准备。
   Runnable与Callable描述的都是首相的计算型任务，这些任务通常都是有限的。，任务的所生命周期分为4个阶段：创建、提交、开始和完成。
   Future描述了任务的生命周期，并提供了相关的方法来获取任务的结果、取消任务以及检验任务是否已经完成或者被取消。
   Future的get方法取决于任务的状态，如果任务已经完成，get会立即返回或者抛出异常，如果任务没有完成，get会阻塞直到它的完成。

   创建Future的方法有很多， ExecutorService的submit会返回一个Future，你可以将一个Callable或者Runnable提交给executor，然后得到一个Future,用它来重新获得任务执行的结果，或者取消任务。
   你也可以显示的为给定的Callable和Runnable实例化一个FutureTask.

OK, 前面介绍了很多关于并发的理论知识，下面我们来看看，如果寻找可强化的并发性。

首先，我们从一个例子开始，开始之前，简单介绍一下这个例子所要表达的事情：
   它的来源是浏览器程序中渲染页面的那部分功能，首先获取HTML，并将它渲染到图像缓存里。为了简单起见，我们假设HTML只有文本标签。 OK，开始吧。

   首先，如果按照一般的处理方式，我们会这样做:
1.遇到文本标签，将它渲染到图像缓存中
2.当遇到的是一个图片标签，我们通过网络获取它，再将它放到缓存里面。

   很明显，这是最简单的方式，它很容易实现，但是，问题在于，你这样做，是在考验用户的耐心，结果就是他会对着屏幕丢一句 ****.然后毫不犹豫的关掉浏览器.

    另外一种方法：
   它先渲染文本，并为图像预留出占位符；在完成第一趟文本处理后，程序返回开始，并下载图像，将它们绘制到占位符上去。但是这样的问题也很明显，需要最少2次的文档处理，其性能与效率稍有提升，但是还不足解决用户希望快速浏览页面的需求。

   为了使我们的渲染器具有更高的并发性，我们需要做的第一步就是，将渲染过程分为两部分：一个用来渲染文本，一个用来下载所有图像。（一个受限于CPU，另外一个受限于IO，即使在单CPU系统上，效率的提升也很明显。）
   Callable与Future可以用来表达所有协同工作的任务之间的交互。我们来看代码:

package com.ivan.concurrent.charpter6;

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 FutureRenderer {
	private static final int NTHREADS=100;
	private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
	
	void renderPage(CharSequence source){
		final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
		Callable<List<ImageData>> task=
				new Callable<List<ImageData>>(){
					public List<ImageData> call() throws Exception {
						List<ImageData> result=new ArrayList<ImageData>();
						for(ImageInfo imageinfo:imageinfos){
							result.add(imageinfo.downloadImage());
						}
						return result;
					}
			
		};
		
		
		Future<List<ImageData>> future=exec.submit(task);
		//保证渲染文本与下载图像数据并发执行。
		renderText(source);
		try {
			/**
			 * 到达需要所有图像的时间点时，主任务会等待future.get调用的结果，
			 *  幸运的话，我们请求的同时，下载已经完成，即使没有，下载也已经预先开始了。
			 *  
			 *  这里还有一定的局限性， 用户可能不希望等待所有图片下载完成后才可以看见，
			 *   他希望下载完成一张图片后，就可以立即看到。 …… 这里还待优化。
			 */
			List<ImageData> imageData=future.get();
			
			for(ImageData data:imageData){
				reanderImage(data);
			}
		} catch (InterruptedException e) {
			Thread.currentThread().interrupt();
			future.cancel(true);//取消任务
		}catch(ExecutionException e){
			e.printStackTrace();
			
		}
	}

	private void renderText(CharSequence source) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	private void reanderImage(ImageData data) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}
}

CompletionService: 当executorService遇到BlockingQueue
CompletionService整合了Executor和BlockingQueue的功能，你可以将Callable任务提交给它去执行，然后使用类似于队列中的take和poll方法，在结果完成可用时，获得这个结果，像一个打包的Future.
我们利用它来为我们的渲染器需要优化的地方做些处理，代码如下：

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class FutureRenderer2 {
	private static final int NTHREADS=100;
	private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
	
	void renderPage(CharSequence source){
		final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
		
		CompletionService<ImageData> completionService=new ExecutorCompletionService<ImageData>(exec);
		
		for(final ImageInfo imageinfo:imageinfos){
			completionService.submit(new Callable<ImageData>(){
				public ImageData call() throws Exception {
					//提高性能点一： 将顺序的下载，变成并发的下载，缩短下载时间
					return imageinfo.downloadImage();
				}
			});
		}
		renderText(source);
		try {
			for(int i=0;i<imageinfos.size();i++){
				Future<ImageData> f=completionService.take();
				//提高性能点二： 下载完成一张图片后，立刻渲染到页面。
				ImageData imagedata=f.get();
				reanderImage(imagedata);
			}
		} catch (InterruptedException e) {
			Thread.currentThread().interrupt();
		}catch(ExecutionException e){
			e.printStackTrace();
			
		}
	}

	private void renderText(CharSequence source) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	private void reanderImage(ImageData data) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}
}

本文是参考网上整理的资料.

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2011-11-14 11:32
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