一步步优化页面渲染功能                                                          

本节将模拟一个简单的页面渲染功能,它的作用是将HTML页面绘制到图像缓存中,为了简便,假设HTML文件只包含标签文本以及预订大小的图片和URL。

1、串行的页面渲染器

最简单的实现方式是对HTML文档进行串行处理:先绘制文本,然后绘制图像,串行处理:

public class SingleThreadRenderer {
void renderPage(CharSequence source) {
renderText(source);
List<ImageData> imageData = new ArrayList<ImageData>();
for (ImageInfo imageInfo : scanForImageInfo(source))
imageData.add(imageInfo.downloadImage());
for (ImageData data : imageData)
renderImage(data);
}
}

  这种实现方式有个问题,因为图像下载过程的大部分时间都是在等待I/O操作执行完成,在这期间CPU几乎不做任何工作。因此,这种执行方式没有充分地利用CPU,使得用户在看到最终页面之前要等待过长时间。通过将问题分解为多个独立的任务并发执行,能够活得更高的CPU利用率和响应灵敏度。

2、使用Future实现页面渲染器

为了使页面渲染器实现更高的并发性,首先将渲染过程分解为两个任务,一个是渲染所有的文本,另一个是下载所有的图像(一个是CPU密集型,一个是I/O密集型)。Callable和Future有助于表示这种协同任务的交互,以下代码首先创建一个Callable来下载所有的图像,当主任务需要图像时,它会等待Future.get的调用结果。如果幸运的话,图像可能已经下载完成,即使没有,至少也已经提前开始下载。

public class FutureRenderer {
private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); void renderPage(CharSequence source) {
final List<ImageInfo> imageInfos = scanForImageInfo(source);
Callable<List<ImageData>> task =
new Callable<List<ImageData>>() {
public List<ImageData> call() {
List<ImageData> result = new ArrayList<ImageData>();
for (ImageInfo imageInfo : imageInfos)
result.add(imageInfo.downloadImage());
return result;
}
}; Future<List<ImageData>> future = executor.submit(task);
renderText(source); try {
List<ImageData> imageData = future.get();
for (ImageData data : imageData)
renderImage(data);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
future.cancel(true);
} catch (ExecutionException e) {
throw launderThrowable(e.getCause());
}
}
}

  当然,我们还可以优化,用户其实不需要等待所有图像下载完成,我们可以每下载完一张图像就立刻显示出来。

3、使用CompletionService实现页面渲染器

要实现下载完一张就立刻绘制,我们需要及时知道图片下载完成,对于这种场景,CompletionService十分符合需求。CompletionService将生产新的异步任务与使用已完成任务的结果分离开来的服务。生产者 submit 执行的任务,使用者 take 已完成的任务,并按照完成这些任务的顺序处理它们的结果。下面的代码使用CompletionService改写了页面渲染器的实现:

public abstract class Renderer {
private final ExecutorService executor; Renderer(ExecutorService executor) {
this.executor = executor;
} void renderPage(CharSequence source) {
final List<ImageInfo> info = scanForImageInfo(source);
CompletionService<ImageData> completionService =
new ExecutorCompletionService<ImageData>(executor);
for (final ImageInfo imageInfo : info)
completionService.submit(new Callable<ImageData>() {
public ImageData call() {
return imageInfo.downloadImage();
}
}); renderText(source); try {
for (int t = 0, n = info.size(); t < n; t++) {
Future<ImageData> f = completionService.take();
ImageData imageData = f.get();
renderImage(imageData);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (ExecutionException e) {
throw launderThrowable(e.getCause());
}
}
}

为任务设置时限                                                                       

有时候,如果某个任务无法在指定时间内完成,那么将不再需要它的结果,此时可以放弃这个任务。例如,某个Web应用程序从外部的广告服务器上获取广告信息,但是如果该应用程序在两秒内得不到响应,那么将显示一个默认的广告页,这样即使不能活得广告信息,也不会降低站点的响应性能,对于这种需求,Future.get方法可以实现:

    Page renderPageWithAd() throws InterruptedException {
long endNanos = System.nanoTime() + TIME_BUDGET;
Future<Ad> f = exec.submit(new FetchAdTask());
// Render the page while waiting for the ad
Page page = renderPageBody();
Ad ad;
try {
// Only wait for the remaining time budget
long timeLeft = endNanos - System.nanoTime();
ad = f.get(timeLeft, NANOSECONDS);
} catch (ExecutionException e) {
ad = DEFAULT_AD;
} catch (TimeoutException e) {
ad = DEFAULT_AD;
f.cancel(true);
}
page.setAd(ad);
return page;
}

  这种"预订时间"的方法可以很容易地扩展到任意数量的任务上,考虑这样一个旅行网站:用户输入旅行日期及要求,网站通过多种途径获取结果,此时,不应该让页面的响应时间受限于最慢的途径,而应该只显示在指定时间内收到的消息,我们可以通过使用支持限时的invokeAll,将多个任务提交到一个ExecutorService的方式实现这个需求:

public class TimeBudget {
private static ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); public List<TravelQuote> getRankedTravelQuotes(TravelInfo travelInfo, Set<TravelCompany> companies,
Comparator<TravelQuote> ranking, long time, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
List<QuoteTask> tasks = new ArrayList<QuoteTask>();
for (TravelCompany company : companies)
tasks.add(new QuoteTask(company, travelInfo)); List<Future<TravelQuote>> futures = exec.invokeAll(tasks, time, unit); List<TravelQuote> quotes =
new ArrayList<TravelQuote>(tasks.size());
Iterator<QuoteTask> taskIter = tasks.iterator();
for (Future<TravelQuote> f : futures) {
QuoteTask task = taskIter.next();
try {
quotes.add(f.get());
} catch (ExecutionException e) {
quotes.add(task.getFailureQuote(e.getCause()));
} catch (CancellationException e) {
quotes.add(task.getTimeoutQuote(e));
}
} Collections.sort(quotes, ranking);
return quotes;
} } class QuoteTask implements Callable<TravelQuote> {
private final TravelCompany company;
private final TravelInfo travelInfo; public QuoteTask(TravelCompany company, TravelInfo travelInfo) {
this.company = company;
this.travelInfo = travelInfo;
} TravelQuote getFailureQuote(Throwable t) {
return null;
} TravelQuote getTimeoutQuote(CancellationException e) {
return null;
} public TravelQuote call() throws Exception {
return company.solicitQuote(travelInfo);
}
} interface TravelCompany {
TravelQuote solicitQuote(TravelInfo travelInfo) throws Exception;
} interface TravelQuote {
} interface TravelInfo {
}

例子来自:《Java并发编程实战》

  

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