🎉工作场景中遇到这样一个需求：根据主机的 IP 地址联动更新其他模型的相关信息。需求很简单，只涉及一般的数据库联动查询以及更新操作，然而在编码实现过程中发现，由于主机的数量很多，导致循环遍历查询、更新时花费很长的时间，调用一次接口大概需要 30-40 min 时间才能完成操作。
💡因此，为了有效缩短接口方法的执行时间，便考虑使用多线程并发编程方法，利用多核处理器并行执行的能力，通过异步处理数据的方式，便可以大大缩短执行时间，提高执行效率。
📍这里使用可重用固定线程数的线程池 FixedThreadPool，并使用 CountDownLatch 并发工具类提供的并发流程控制工具作为配合使用，保证多线程并发编程过程中的正常运行：
首先，通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获取运行机器的 CPU 线程数，用于后续设置固定线程池的线程数量。
其次，判断任务的特性，如果为计算密集型任务则设置线程数为 CPU 线程数+1，如果为 IO 密集型任务则设置线程数为 2 * CPU 线程数，由于在方法中需要与数据库进行频繁的交互，因此属于 IO 密集型任务。
之后，对数据进行分组切割，每个线程处理一个分组的数据，分组的组数与线程数保持一致，并且还要创建计数器对象 CountDownLatch，调用构造函数，初始化参数值为线程数个数，保证主线程等待所有子线程运行结束后，再进行后续的操作。
然后，调用 executorService.execute() 方法，重写 run 方法编写业务逻辑与数据处理代码，执行完当前线程后记得将计数器减1操作。
最后，当所有子线程执行完成后，关闭线程池。
✨在省略工作场景中的业务逻辑代码后，通用的处理方法示例如下所示：
public ResponseData updateHostDept() { // ... List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host"); // split the hostMapList for the following multi-threads task // return the number of logical CPUs int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks, // if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical CPUs) + 1 int threadNum = processorsNum * 2; // the number of each group data int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum; List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < threadNum; i++) { int start = i * eachGroupNum; if (i == threadNum - 1) { int end = mapList.size(); groupList.add(hostMapList.subList(start, end)); } else { int end = (i+1) * eachGroupNum; groupList.add(hostMapList.subList(start, end)); } } // update data by using multi-threads asynchronously ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadNum/2); CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum); for (List<Map> group : groupList) { executorService.execute(()->{ try { for (Map map : group) { // update the data in mongodb } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // let counter minus one countDownLatch.countDown(); } }); } try { // main thread donnot execute until all child threads finish countDownLatch.await(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // remember to shutdown the threadPool executorService.shutdown(); return ResponseData.success(); }
🎉那么在使用多线程异步更新的策略后，从当初调用接口所需的大概时间为 30-40 min 下降到了 8-10 min，大大提高了执行效率。
💡需要注意的是，这里使用的 newFixedThreadPool 创建线程池，它有一个缺陷就是，它的阻塞队列默认是一个无界队列，默认值为 Integer.MAX_VALUE 极有可能会造成 OOM 问题。因此，一般可以使用 ThreadPoolExecutor 来创建线程池，自己可以指定等待队列中的线程个数，避免产生 OOM 问题。
public ResponseData updateHostDept() { // ... List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host"); // split the hostMapList for the following multi-threads task // return the number of logical CPUs int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks, // if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical CPUs) + 1 int threadNum = processorsNum * 2; // the number of each group data int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum; List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < threadNum; i++) { int start = i * eachGroupNum; if (i == threadNum - 1) { int end = mapList.size(); groupList.add(hostMapList.subList(start, end)); } else { int end = (i+1) * eachGroupNum; groupList.add(hostMapList.subList(start, end)); } } // update data by using multi-threads asynchronously ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 8, 30L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100)); CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum); for (List<Map> group : groupList) { executor.execute(()->{ try { for (Map map : group) { // update the data in mongodb } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // let counter minus one countDownLatch.countDown(); } }); } try { // main thread donnot execute until all child threads finish countDownLatch.await(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // remember to shutdown the threadPool executor.shutdown(); return ResponseData.success(); }
在上述的代码中，核心线程数和最大线程数分别为 5 和 8，并没有设置的很大的值，因为如果如果设置的很大，线程间频繁的上下文切换也会增加时间消耗，反而不能最大程度上发挥多线程的优势。至于如何选择合适的参数，需要根据机器的参数以及任务的类型综合考虑决定。
🎉最后补充一点，如果想要通过非编码的方式获取机器的 CPU 线程个数也很简单，windows 系统通过任务管理器，选择 “性能”，便可以查看 CPU 线程个数的情况，如下图所示：
🎉从上图可以看到，我的机器中内核是八个 CPU，但是通过超线程技术一个物理的 CPU 核心可以模拟成两个逻辑 CPU 线程，因此我的机器是支持8核16线程的。
