开门见山的说，第一次接触到多线程处理同一个任务，是使用IO多线程下载文件，之后也一直没有再处理这一块的任务，直到前几天有同事问我，为什么多线程处理一个list集合会出现各种bug，以及如何使用多线程的方式处理同一个list集合。
第一、为什么会出现类似于重复处理某一个模块的问题？
我们都知道，在Java中，每个线程都有自己独立的工作内存，线程对共享变量的所有操作都必须在自己的工作内存中进行，不能直接从主内存中读写。
如果线程1的修改内容想被线程2得到，那么线程1工作内存中修改后的共享变量需要先刷新到主内存中，再把主内存中更新过的共享变量更新到工作内存2中。
这个时候一般我们是考虑使用java中各种同步化的方法，首先，因为是需要高效处理list集合，所以可以排除synchronized方法，于是我想到了使用CompletionService操作异步任务。
大家可以在这篇文章看到具体的详解：
【进阶之路】线程池拓展与CompletionService操作异步任务
一、CompletionService
首先，按照之前文章的方法自定义一个WeedThreadPool
public class WeedThreadPool extends ThreadPoolExecutor {
private final ThreadLocal<Long> startTime =new ThreadLocal<>();
private final Logger log =Logger.getLogger("WeedThreadPool");
//统计执行次数
private final AtomicLong numTasks =new AtomicLong();
//统计总执行时间
private final AtomicLong totalTime =new AtomicLong();
/**
* 这里是实现线程池的构造方法，我随便选了一个，大家可以根据自己的需求找到合适的构造方法
*/
public WeedThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
}
}
然后就是实现线程池处理list集合的方法
public class WeedExecutorServiceDemo {
BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
final static WeedThreadPool weedThreadPool = new WeedThreadPool(3, 10, 1, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(100));
// 开始时间
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
//记录任务开始时间
long start = System.currentTimeMillis();
CompletionService<List<Integer>> cs = new ExecutorCompletionService<>(weedThreadPool);
int tb=1;
//生成集合
List<List<Integer>> list1 =new ArrayList();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
List<Integer> list =new ArrayList();
//随机生成任务处理
int hb=tb;
tb =tb*2;
int finalTb = tb;
cs.submit(new Callable<List<Integer>>(){
@Override
public List<Integer> call() throws Exception {
for (int j = hb; j< finalTb; j++){
list.add(j);
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"["+list+"]");
return list;
}
});
}
//注意在处理完毕后结束任务
weedThreadPool.shutdown();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Future<List<Integer>> future = cs.take();
if (future != null) {
list1.add(future.get());
System.out.println(future.get());
}
}
System.err.println("执行任务消耗了 ：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
System.out.println("結果["+list1.size()+"]==="+list1);
}
}
处理结果：
从结果上来看，还是比较美好的，通过CompletionService能够比较快速地分段处理任务，我之前也有提过，合理的线程池大小设计有助于提高任务的处理效率，网上通用的设置方法一般是这样的：
进而得出
二、ForkJoinPool
当然，除了使用CompletionService之外，也可以使用ForkJoinPool来设计一个处理方法。
ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor都是继承自AbstractExecutorService抽象类，所以它和ThreadPoolExecutor的使用几乎没有多少区别。其核心思想是将大的任务拆分成多个小任务，然后在将多个小任务处理汇总到一个结果上。
ForkJoinPool框架通过初始化ForkJoinTask来执行任务，并提供了以下两个子类：
- RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
- RecursiveTask ：用于有返回结果的任务。
我们实现的过程中可以使用RecursiveTask方法来分段处理list集合。
public class RecursiveTaskDemo {
private static final ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(2, 3, 10, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue(10));
private static final int totalRow = 53000;
private static final int splitRow = 10000;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
long start = System.currentTimeMillis();
//先循环生成待待处理集合
List<Integer> list = new ArrayList<>(totalRow);
for (int i = 0; i < totalRow; i++) {
list.add(i);
}
//计算出需要创建的任务数
int loopNum = (int)Math.ceil((double)totalRow/splitRow);
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(loopNum);
ForkJoinTask<List> submit = pool.submit(new MyTask(list, 0, list.size()));
List<List<Integer>>list1=new ArrayList<>();
list1.add(submit.get());
System.err.println("执行任务消耗了 ：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
System.out.println("結果["+list1.size()+"]==="+list1);
}
//继承RecursiveTask
static class MyTask extends RecursiveTask<List> {
private List<Integer> list;
private int startRow;
private int endRow;
public MyTask(List<Integer> list, int startRow, int endRow) {
this.list = list;
this.startRow = startRow;
this.endRow = endRow;
}
/**
* 递归处理数据，计算
* @return
*/
@Override
protected List compute() {
if (endRow - startRow <= splitRow) {
List<Integer> ret = new ArrayList<>();
for (int i = startRow; i < endRow; i++) {
//递归处理数据
ret.add(list.get(i));
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"["+ret+"]");
return ret;
}
int loopNum = (int)Math.ceil((double)totalRow/splitRow);
int startRow = 0;
List<MyTask> myTaskList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < loopNum; i++) {
if (startRow > totalRow) {
break;
}
int endRow = Math.min(startRow + splitRow, totalRow);
System.out.println(String.format("startRow：%s, endRow:%s", startRow, endRow));
myTaskList.add(new MyTask(list, startRow, endRow));
startRow += splitRow;
}
//调用不同线程上独立执行的任务
invokeAll(myTaskList);
List<Integer> ret = new ArrayList<>();
//归并
for (MyTask myTask : myTaskList) {
ret.addAll(myTask.join());
}
return ret;
}
}
}
处理结果：
通过上文展示的方法，大家可以在不加锁的方式来增加任务处理的效率，遇到类似于爬虫数据处理、数据迁移等场景都可以采用，实测效果还不错。当然，根据处理结果来分析，CompletionService的效率大概更高一些~。