多线程并发快速处理数据

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多线程并发快速处理数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

方法1

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 LargSumWithCallable {
    
    static int threadCounts =10;//使用的线程数  
    static long sum=0;
    
  public static void main(String []args) throws InterruptedException, ExecutionException{
    
         
     
    ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);  
    List<Callable<Long>> callList=new ArrayList<Callable<Long>>();  
 
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    
    for (int j = 0; j <= 1000000;j++)  {  
        list.add(j);  
    }
     
    int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List  
    //List中的数量没有线程数多(很少存在)  
    if(len==0){  
        threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素  
        len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List  
    }  
    for(int i=0;i<threadCounts;i++){  
        final List<Integer> subList;  
        if(i==threadCounts-1){  
            subList=list.subList(i*len,list.size());  
        }else{  
            subList=list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1));  
        }  
        //采用匿名内部类实现  
        callList.add(new Callable<Long>(){  
            public Long call() throws Exception {  
                long subSum=0L;  
                for(Integer i:subList){  
                    subSum+=i;  
                }  
                System.out.println("分配给线程:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为:\tSubSum:"+subSum);  
                return subSum;  
            }  
        });  
    }  
    List<Future<Long>> futureList=exec.invokeAll(callList);  
    for(Future<Long> future:futureList){  
        sum+=future.get();  
    }  
    exec.shutdown();  
    System.out.println(sum);
  }
 }
   

 

方法2

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;


public class LargeListIntegerSum {
 
        private long sum;//存放整数的和  
        private CyclicBarrier barrier;//障栅集合点(同步器)  
        private List<Integer> list;//整数集合List  
        private int threadCounts;//使用的线程数  
        public LargeListIntegerSum(List<Integer> list,int threadCounts) {  
            this.list=list;  
            this.threadCounts=threadCounts;  
        }  
        /**
         * 获取List中所有整数的和
         * @return
         */  
        public long getIntegerSum(){  
            ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);  
            int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List  
            //List中的数量没有线程数多(很少存在)  
            if(len==0){  
                threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素  
                len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List  
            }  
            barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);  
            for(int i=0;i<threadCounts;i++){  
                //创建线程任务  
                if(i==threadCounts-1){//最后一个线程承担剩下的所有元素的计算  
                    exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len,list.size())));  
                }else{  
                    exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1))));  
                }  
            }  
            try {  
                barrier.await();//关键,使该线程在障栅处等待,直到所有的线程都到达障栅处  
            } catch (InterruptedException e) {  
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");  
            } catch (BrokenBarrierException e) {  
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");  
            }  
            exec.shutdown();  
            return sum;  
        }  
        /**
         * 分割计算List整数和的线程任务
         
         *
         */  
        public class SubIntegerSumTask implements Runnable{  
            private List<Integer> subList;  
            public SubIntegerSumTask(List<Integer> subList) {  
                this.subList=subList;  
            }  
            public void run() {  
                long subSum=0L;  
                for (Integer i : subList) {  
                    subSum += i;  
                }    
                synchronized(LargeListIntegerSum.this){//在LargeListIntegerSum对象上同步  
                    sum+=subSum;  
                }  
                try {  
                    barrier.await();//关键,使该线程在障栅处等待,直到所有的线程都到达障栅处  
                } catch (InterruptedException e) {  
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");  
                } catch (BrokenBarrierException e) {  
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");  
                }  
                System.out.println("分配给线程:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为:\tSubSum:"+subSum);  
            }  
              
        }  
    
        
        public static void main(String[] args) {  
            List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();  
            int threadCounts = 10;//采用的线程数  
           
            for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {  
                list.add(i);  
            }  
            
            long start=  System.currentTimeMillis();
            LargeListIntegerSum countListIntegerSum=new LargeListIntegerSum(list,threadCounts);
          
            long sum=countListIntegerSum.getIntegerSum();          
            System.out.println("List中所有整数的和为:"+sum);
            long end=  System.currentTimeMillis();     
            System.out.println(end-start);  
        }  
    
}

以上是关于多线程并发快速处理数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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