Master-Worker设计模式介绍
Posted little飞(IT小猛男)
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Master-Worker设计模式介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Master-Worker模式是常用的并行设计模式。核心思想是,系统由两个角色组成,Master和Worker,Master负责接收和分配任务,Worker负责处理子任务。任务处理过程中,Master还负责监督任务进展和Worker的健康状态;Master将接收Client提交的任务,并将任务的进展汇总反馈给Client。各角色关系如下图
Master-Worker模式满足于可以将大任务划分为小任务的场景,是一种分而治之的设计理念。通过多线程或者多进程多机器的模式,可以将小任务处理分发给更多的CPU处理,降低单个CPU的计算量,通过并发/并行提高任务的完成速度,提高系统的性能。
具体细节如上图,Master对任务进行切分,并放入任务队列;然后,触发Worker处理任务。实际操作中,任务的分配有多种形式,如Master主动拉起Workder进程池或线程池,并将任务分配给Worker;或者由Worker主动领取任务,这样的Worker一般是常驻进程;还有一种解耦的方式,即Master指做任务的接收、切分和结果统计,指定Worker的数量和性能指标,但不参与Worker的实际管理,而是交由第三方调度监控和调度Worker。
代码实现Master-Worker模式:
Master代码:
1 package com.hjf.master_worker; 2 3 import java.util.HashMap; 4 import java.util.Map; 5 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; 6 import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; 7 8 /** 9 * Master 10 * @author huangjianfei 11 */ 12 public class Master 13 { 14 //1:应该有一个承载任务的集合 15 private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Task>(); 16 17 //2:使用hashmap去承载所有的worker对象 ThreadName------Worker 18 private HashMap<String,Thread> workers = new HashMap<>(); 19 20 //3:使用一个容器承载每一个worker并行执行任务的结果集 21 private ConcurrentHashMap<String,Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<String, Object>(); 22 23 //4:构造方法 24 public Master(Worker worker,int workerCount){ 25 //在worker中添加两个引用 workQueue用于任务的领取 resultMap用于任务的提交 26 worker.setWorkerQueue(this.workQueue); 27 worker.setResultMap(this.resultMap); 28 29 for (int i = 0; i < workerCount; i++) 30 { 31 workers.put("子节点 "+i, new Thread(worker)); 32 } 33 } 34 35 //5:提交方法 36 public void submit(Task task){ 37 workQueue.add(task); 38 } 39 40 //6:需要有一个执行的方法(启动应用程序 让所有的worker工作) 41 public void execute(){ 42 //遍历workers 分别去执行每一个worker 43 for (Map.Entry<String,Thread> me: workers.entrySet()) 44 { 45 me.getValue().start(); 46 } 47 } 48 49 /** 50 * 判断所有的worker是否执行完毕 51 */ 52 public boolean isCompleted() 53 { 54 //遍历所有的worker 只要有一个没有停止 那么就代表没有结束 55 for (Map.Entry<String,Thread> me: workers.entrySet()) 56 { 57 if(me.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED){ 58 return false; 59 } 60 } 61 return true; 62 } 63 64 /** 65 * 计算最终的结果集 66 * @return 67 */ 68 public int getResult(){ 69 int result = 0; 70 for (Map.Entry<String,Object> me : resultMap.entrySet()) 71 { 72 result += (Integer)me.getValue(); 73 } 74 return result; 75 } 76 }
Worker代码实现:
1 package com.hjf.master_worker; 2 3 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; 4 import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; 5 6 /** 7 * Worker 8 * @author huangjianfei 9 */ 10 public class Worker implements Runnable 11 { 12 private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue; 13 14 private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap; 15 16 public void setWorkerQueue(ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue) 17 { 18 this.workQueue = workQueue; 19 } 20 21 public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) 22 { 23 this.resultMap = resultMap; 24 } 25 26 @Override 27 public void run() 28 { 29 //处理一个个任务 30 while(true){ 31 //从队列中取出一个元素 32 Task input = this.workQueue.poll(); 33 if(null == input) break; 34 //真正的去做业务处理 35 Object outPut = handle(input); 36 //存放任务的结果 37 this.resultMap.put(String.valueOf(input.getId()), outPut); 38 } 39 } 40 41 //单独抽出来 给子类重写,更加灵活 42 public Object handle(Task input){ 43 return null; 44 } 45 46 47 /** 48 * 处理业务 应该抽象出来 子类去具体实现业务逻辑 49 * @param input 50 */ 51 // private Object handle(Task input) 52 // { 53 // Object outPut = null; 54 // if(null == input) return null; 55 // try 56 // { 57 // //表示处理task任务的耗时,可能是数据的加工,也可能是操作数据库 58 // Thread.sleep(5000); 59 // //模拟真实的业务场景 60 // outPut = input.getPrice(); 61 // } catch (InterruptedException e) 62 // { 63 // e.printStackTrace(); 64 // } 65 // return outPut; 66 // } 67 68 }
Task代码实现:
1 package com.hjf.master_worker; 2 /** 3 * 任务 4 * @author huangjianfei 5 */ 6 public class Task 7 { 8 private int id; 9 private String name; 10 private int price; 11 public int getId() 12 { 13 return id; 14 } 15 public void setId(int id) 16 { 17 this.id = id; 18 } 19 public String getName() 20 { 21 return name; 22 } 23 public void setName(String name) 24 { 25 this.name = name; 26 } 27 public int getPrice() 28 { 29 return price; 30 } 31 public void setPrice(int price) 32 { 33 this.price = price; 34 } 35 36 }
Worker子类,在以后的开发中可以按照自己的需求去设计相关的Worker的子类:
1 package com.hjf.master_worker; 2 3 public class MyWorker1 extends Worker 4 { 5 @Override 6 public Object handle(Task input) 7 { 8 Object outPut = null; 9 if(null == input) return null; 10 try 11 { 12 //表示处理task任务的耗时,可能是数据的加工,也可能是操作数据库 13 Thread.sleep(5000); 14 //模拟真实的业务场景 15 outPut = input.getPrice(); 16 } catch (InterruptedException e) 17 { 18 e.printStackTrace(); 19 } 20 return outPut; 21 } 22 }
Main测试类代码:
1 package com.hjf.master_worker; 2 3 import java.util.Random; 4 /** 5 * 主线程测试类 6 * @author huangjianfei 7 */ 8 public class Main 9 { 10 public static void main(String[] args) 11 { 12 System.out.println("我的机器可用的Processor数量:"+Runtime.getRuntime().availableProcessors()); 13 // 使用worker子类实现具体的业务,更加灵活 14 Master master = new Master(new MyWorker1(), Runtime.getRuntime().availableProcessors()); 15 Random r = new Random(); 16 //提交100个任务 17 for (int i = 0; i <= 100; i++) 18 { 19 Task t = new Task(); 20 t.setId(i); 21 t.setName("任务 "+i); 22 t.setPrice(r.nextInt(1000)); 23 master.submit(t); 24 } 25 26 //执行所有的worker 27 master.execute(); 28 29 long start = System.currentTimeMillis();//记录时间 30 31 32 while(true){ 33 //全部的worker执行结束的时候去计算最后的结果 34 if(master.isCompleted()){ 35 long end = System.currentTimeMillis() - start;//计算耗时 36 //计算结果集 37 int result = master.getResult(); 38 System.out.println("执行最终结果: "+result + " 执行耗时 "+end); 39 break; 40 } 41 } 42 43 } 44 45 }
以上是关于Master-Worker设计模式介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章