使用线程池测试cpu的并发计算能力
接到一个需求是测试一下cpu并发计算能力,针对int和float求和单位时间能执行几次的问题。可能是服务器选型用到的参数。
开始使用的是fork-join,但是发现fork-join每次得到的结果值波动很明显不稳定(可能和fork-join的实现有关系,抽空研究一下),所以用了线程池的思路来实现
ps:
当然你可以把这篇文章作为线程池和Callable结合并发计算的一个demo来看
代码如下:
package com.company; import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit; /**
* @author nf
* 多线程累加求和
*
*/
public class CpuTestByThreadPool{
private ThreadPoolExecutor pool = null;
public void init(int poolCount) {
pool = new ThreadPoolExecutor(
poolCount,
poolCount*2,
30,
TimeUnit.MINUTES,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10));
}
public void destory() {
if(pool != null) {
pool.shutdownNow();
}
}
private class Sum implements Callable<Integer>{
private int subMin;
private int subMax;
private int[] arr;
public Sum(int subMin,int subMax,int[] arr){
this.subMin = subMin;
this.subMax = subMax;
this.arr = arr;
}
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for(int i = subMin;i <= subMax;i++){
sum += arr[i];
}
return sum;
}
} /**
* 求和范围是 min ~ max
* @param min
* @param max
* @param threadNum
* @return
*/
public Integer getSum(int min, int max,int[] arr, int threadNum){
int subMin;
int subMax;
List<FutureTask<Integer>> taskList = new ArrayList<>();
int sumCounts = max - min;
int subCounts = sumCounts/threadNum;
int remainder = sumCounts%threadNum;
int mark = min;
for(int i = 0;i<threadNum;i++){
subMin = mark;
if(remainder!=0&&remainder>i){
subMax = subMin + subCounts;
}else{
subMax = mark + subCounts - 1;
}
mark = subMax + 1;
FutureTask<Integer> task = new FutureTask<Integer>(new Sum(subMin,subMax,arr));
taskList.add(task);
pool.execute(new Thread(task));
}
int sum = taskListSum(taskList);
return sum;
} private Integer taskListSum(List<FutureTask<Integer>> taskList){
int sum = 0;
for(FutureTask<Integer> task : taskList){
try {
sum += task.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return sum;
} private class SumFloat implements Callable<Float>{
private int subMin;
private int subMax;
private Float[] arr;
public SumFloat(int subMin,int subMax,Float[] arr){
this.subMin = subMin;
this.subMax = subMax;
this.arr = arr;
}
@Override
public Float call() throws Exception {
Float sum = 0f;
for(int i = subMin;i <= subMax;i++){
sum += arr[i];
}
return sum;
}
} /**
* 求和范围是 min ~ max
* @param min
* @param max
* @param threadNum
* @return
*/
public Float getSumFloat(int min, int max,Float[] arr, int threadNum){
int subMin;
int subMax;
List<FutureTask<Float>> taskList = new ArrayList<>();
int sumCounts = max - min;
int subCounts = sumCounts/threadNum;
int remainder = sumCounts%threadNum;
int mark = min;
for(int i = 0;i<threadNum;i++){
subMin = mark;
if(remainder!=0&&remainder>i){
subMax = subMin + subCounts;
}else{
subMax = mark + subCounts - 1;
}
mark = subMax + 1;
FutureTask<Float> task = new FutureTask<Float>(new SumFloat(subMin,subMax,arr));
taskList.add(task);
pool.execute(new Thread(task));
}
Float sum = taskListSumFloat(taskList);
return sum;
} private Float taskListSumFloat(List<FutureTask<Float>> taskList){
Float sum = 0f;
for(FutureTask<Float> task : taskList){
try {
sum += task.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return sum;
} /**
* @param args
* 测试
* @throws InterruptedException
*/
public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
//修改这三个参数
final int arrSize = 2800000,sleeptime=10000;
final int poolCount = 10;
int[] arr = new int[arrSize];
for (int i = 0; i < arrSize; i++) {
arr[i] = i + 1;
} Float[] arrFloat = new Float[arrSize];
for (int i = 0; i < arrSize; i++) {
arrFloat[i] = i + (((float)i) / 3f);
}
CpuTestByThreadPool sumCalculator = new CpuTestByThreadPool(); sumCalculator.init(poolCount);
long startTime = 0L;
long endTime = 0L;
long countL=0L,countF=0L;
startTime = System.nanoTime();
while ((endTime-startTime)<10000000000L) {//10秒
sumCalculator.getSum(0, arrSize,arr, poolCount);
endTime = System.nanoTime();
countL++;
}
System.out.println(countL);
Thread.sleep(sleeptime);
endTime = 0L;
startTime = System.nanoTime();
while ((endTime-startTime)<10000000000L) {
sumCalculator.getSumFloat(0, arrSize, arrFloat, poolCount);
endTime = System.nanoTime();
countF++;
}
System.out.println(countF);
sumCalculator.destory(); System.out.println("TPCC= " + (countL+countF)/2 + "tpmC");
} }
可以通过修改arrSize = 2800000;poolCount = 10;这两个参数匹配自己的机器(让运行时cpu内核占满就行了)
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