Java并发编程初探
package test; import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Test {
public static void getJavaFile(String currentpath,List<File> files){
File dir = new File(currentpath);
if(dir.exists()){
File temp[] = dir.listFiles();
if(temp != null)
{
for (File b: temp) {
if (b.isFile() && b.toString().endsWith(".java")) {
files.add(b);
}
else if(b.isDirectory()){
getJavaFile(b.toString(), files);
}
}
}
}
}
public final static float percent = (float) 0.9;
public final static int poolsize = (int) (Runtime.getRuntime().availableProcessors()/(1-percent));
public static void main(String[] args) throws Exception{
// TODO Auto-generated method stub
//初始化文件集合
String path = "G:"+File.separator+"src";
List<File> fs = new ArrayList<>();
getJavaFile(path, fs); //顺序执行
long start = System.currentTimeMillis();
int total = 0;
for(File s : fs){
int i = getCount(s);
//System.out.println(s.getName()+"长度为:"+i);
total+=i;
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("顺序执行的时间:"+(end-start)+"得出来的结果:"+total); final ExecutorService executorpool = Executors.newFixedThreadPool(poolsize);
final List<Callable<Integer>> partitions = new ArrayList<>();
for(final File f1 : fs){
partitions.add(new Callable<Integer>() { @Override
public Integer call() throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Integer i = getCount(f1);
//System.out.println(f1.getName()+"长度为:"+i);
return i;
}
});
}
long startbingfa = System.currentTimeMillis();
final List<Future<Integer>> nums = executorpool.invokeAll(partitions,5,TimeUnit.MINUTES);
int totalbingfa = 0;
for(final Future<Integer>i : nums){
totalbingfa = totalbingfa+i.get();
}
executorpool.shutdown();
long endbingfa = System.currentTimeMillis();
System.out.println("并发的时间:"+(endbingfa-startbingfa)+"得出来的结果:"+totalbingfa); } public static int getCount(File f) throws IOException{
int count = 0;
Reader br = new FileReader(f);
//String line = "";
int c;
while ((c = br.read()) != -1) {
if('a' == (char)c){
count++;
}
}
return count;
}
}
上面可以看到,我设置了大量的文件,然后使用并发和顺序执行,执行结果如下:
顺序执行的时间:140得出来的结果:14002
并发的时间:86得出来的结果:14002
可以看到,其实改进并不特别明显,究其原因就是,代码中的任务的IO密集型特征并不明显,但是就这个而言,时间仍然是有所改进的,采用的是线程池方式,首先定义一个任务集合partitions,
final List<Callable<Integer>> partitions = new ArrayList<>();
其中Integer表示的是任务的返回类型
然后给任务集定义任务,比如上面的就是一个读取文件并且返回一个Integer类型的数据.
然后定义任务服务
final ExecutorService executorpool =Executors.newFixedThreadPool(poolsize);
这里设置的是线程池的大小,也就是能够同时运行的任务数.
然后开始执行
final List<Future<Integer>> nums = executorpool.invokeAll(partitions,5,TimeUnit.MINUTES);
这里返回的是任务集合的全体的返回结果,然后我们遍历nums,用get方法去得到单个结果.
最后要关闭线程池
executorpool.shutdown();
线程池的大小并不是设置的越大越好,根据具体的环境而来,
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