任务的批量提交invokeAll两种方法的区别

简介: 任务的批量提交invokeAll两种方法的区别

ExecutorService的invokeAll方法有两种用法:


1.exec.invokeAll(tasks)


2.exec.invokeAll(tasks, timeout, unit)


其中tasks是任务集合,timeout是超时时间,unit是时间单位


两者都会堵塞,必须等待所有的任务执行完成后统一返回,一方面内存持有的时间长;另一方面响应性也有一定的影响,毕竟大家都喜欢看看刷刷的执行结果输出,而不是苦苦的等待;


但是方法二增加了超时时间控制,这里的超时时间是针对的所有tasks,而不是单个task的超时时间。如果超时,会取消没有执行完的所有任务,并抛出超时异常。相当于将每一个future的执行情况用一个list集合保存,当调用future.get()方法取值时和设置的timeout比较,是否超时。


InvokeAll方法处理一个任务的容器(collection),并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构;


这里提交的任务容器列表和返回的Future列表存在顺序对应的关系。


invokeAll将Future添加到返回容器中,这样可以使用任务容器的迭代器,从而调用者可以将它表现的Callable与Future关联起来。


当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时,限时版本的invokeAll都会返回结果。超过时限后,任何尚未完成的任务都会被取消。


作为invokeAll的返回值,每个任务要么正常地完成,要么被取消。


invokeAll控制批量任务的时间期限的例子:

package com.thread;
import java.math.BigDecimal;
import java.sql.Time;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CancellationException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * 批量任务的限时 invokeAll(tasks) 批量提交不限时任务
 * 
 * invokeAll(tasks, timeout, unit) 批量提交限时任务
 * 
 * InvokeAll方法处理一个任务的容器(collection),并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构:
 * invokeAll将Future添加到返回的容器中,这样可以使用任务容器的迭代器,从而调用者可以将它表现的Callable与Future 关联起来。
 * 当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时,限时版本的invokeAll都会返回结果。 超过时限后,任务尚未完成的任务都会被取消。
 * 
 * @author hadoop
 *
 */
public class InvokeAllThread {
  // 固定大小的线程池,同时只能接受5个任务
  static ExecutorService mExecutor = Executors.newFixedThreadPool(5);
  /**
  * 计算价格的任务
  * @author hadoop
  *
  */
  private class QuoteTask implements Callable<BigDecimal> {
  public final double price;
  public final int num;
  public QuoteTask(double price, int num) {
    this.price = price;
    this.num = num;
  }
  @Override
  public BigDecimal call() throws Exception {
    Random r = new Random();
    long time = (r.nextInt(10) + 1) * 1000;
    Thread.sleep(time);
    BigDecimal d = BigDecimal.valueOf(price * num).setScale(2);
    System.out.println("耗时:" + time / 1000 + "s,单价是:" + price + ",人数是:"
      + num + ",总额是:" + d);
    return d;
  }
  }
  /**
  * 在预定时间内请求获得旅游报价信息
  * 
  * @return
  */
  public   void getRankedTravelQuotes() throws InterruptedException {
  List<QuoteTask> tasks = new ArrayList<QuoteTask>();
  // 模拟10个计算旅游报价的任务
  for (int i = 1; i <= 20; i++) {
    tasks.add(new QuoteTask(200, i) );
  }
  /**
   * 使用invokeAll方法批量提交限时任务任务 预期15s所有任务都执行完,没有执行完的任务会自动取消
   * 
   */
     List<Future<BigDecimal>> futures = mExecutor.invokeAll(tasks, 15, TimeUnit.SECONDS);
  // 报价合计集合
  List<BigDecimal> totalPriceList = new ArrayList<BigDecimal>();
  Iterator<QuoteTask> taskIter = tasks.iterator();
  for (Future<BigDecimal> future : futures) {
    QuoteTask task = taskIter.next();
    try {
    totalPriceList.add(future.get());
    } catch (ExecutionException e) {
    // 返回计算失败的原因
    // totalPriceList.add(task.getFailureQuote(e.getCause()));
    totalPriceList.add(BigDecimal.valueOf(-1));
     System.out.println("任务执行异常,单价是"+task.price+",人数是:"+task.num);
    } catch (CancellationException e) {
    // totalPriceList.add(task.getTimeoutQuote(e));
    totalPriceList.add(BigDecimal.ZERO);
     System.out.println("任务超时,取消计算,单价是"+task.price+",人数是:"+task.num);
    }
  }
  for (BigDecimal bigDecimal : totalPriceList) {
    System.out.println(bigDecimal);
  }
  mExecutor.shutdown();
  }
  public static void main(String[] args) {
  try {
    InvokeAllThread it = new InvokeAllThread();
    it.getRankedTravelQuotes();
  } catch (InterruptedException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    e.printStackTrace();
  }
  }
}


再来一个invokeAll不控制超时时间的小例子:

/**
 * 测试InvokeAll批量提交任务集
 * @throws InterruptedException 
 */
public  static void testInvokeAllThread() throws InterruptedException{
  ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
  List<Callable<Integer>> tasks = new ArrayList<Callable<Integer>>();
  Callable<Integer> task = null;
  for (int i = 0; i < 20; i++) {
  task = new Callable<Integer>() {
    @Override
    public Integer call() throws Exception {
    int ran = new Random().nextInt(1000);
    Thread.sleep(ran);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()
      + " 休息了 " + ran);
    return ran;
    }
  };
  tasks.add(task);
  }
  long s = System.currentTimeMillis();
  List<Future<Integer>> results = exec.invokeAll(tasks);
  System.out.println("执行任务消耗了 :" + (System.currentTimeMillis() - s)
    + "毫秒");
  for (int i = 0; i < results.size(); i++) {
  try {
    System.out.println(results.get(i).get());
  } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
  }
  }
  exec.shutdown();
}
目录
相关文章
|
7月前
|
消息中间件 架构师 数据处理
处理数据时点按钮,数据完数据时会自动执行的问题
处理数据时点按钮,数据完数据时会自动执行的问题
|
8月前
|
BI 数据处理 开发工具
【批量创建,删除工作表】
【批量创建,删除工作表】
|
12月前
|
SQL Java Spring
如何查询已经执行过的流程信息?
如何查询已经执行过的流程信息?
系统通信方式操作
系统通信方式操作
44 0
系统通信方式操作
|
NoSQL 程序员 Redis
事务操作的注意事项|学习笔记
快速学习事务操作的注意事项
84 0
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库学习-更新数据作业示例【带源码】
MySQL数据库 “更新数据” 习题示例,包含源码,能建立起对于如何更新数据的基本概念
125 0
数据库学习-更新数据作业示例【带源码】
|
SQL 存储 运维
FLIP-147:支持包含结束任务的 Checkpoint 操作与作业结束流程修正
为了完善流执行模式对有限数据流的支持,所进行的改动以及更详细的实现。
FLIP-147:支持包含结束任务的 Checkpoint 操作与作业结束流程修正
|
编解码 自然语言处理 监控