java并发框架Executor学习笔记

Java SE5的java.util.concurrent包中的执行器（Executor）将为你管理Thread对象，从而简化了并发编程。Executor在客户端和执行任务之间提供了一个间接层，Executor代替客户端执行任务。Executor允许你管理异步任务的执行，而无须显式地管理线程的生命周期。Executor在Java SE5/6中时启动任务的优选方法。Executor引入了一些功能类来管理和使用线程Thread，其中包括线程池，Executor，Executors，ExecutorService，CompletionService，Future，Callable等。

创建线程池

Executors类，提供了一系列工厂方法用于创先线程池，返回的线程池都实现了ExecutorService接口。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)

创建固定数目线程的线程池。

public static ExecutorService newCachedThreadPool()

创建一个可缓存的线程池，调用execute 将重用以前构造的线程（如果线程可用）。如果现有线程没有可用的，则创建一个新线程并添加到池中。终止并从缓存中移除那些已有 60 秒钟未被使用的线程。

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()

创建一个单线程化的Executor。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize)

创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池，多数情况下可用来替代Timer类。

见类图，接口Executor只有一个方法execute，接口ExecutorService扩展了Executor并添加了一些生命周期管理的方法，如shutdown、submit等。一个Executor的生命周期有三种状态，运行，关闭，终止。

Callable，Future用于返回结果

Future代表一个异步执行的操作，通过get()方法可以获得操作的结果，如果异步操作还没有完成，则，get()会使当前线程阻塞。FutureTask实现了Future和Runable。Callable代表一个有返回值得操作。

实例：并行计算求和：

    public class ConcurrentSum {  
private int coreCpuNum;  
private ExecutorService  executor;  
private List<FutureTask<Long>> tasks = new ArrayList<FutureTask<Long>>();  
public ConcurrentSum(){  
            coreCpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();  
            executor = Executors.newFixedThreadPool(coreCpuNum);  
        }  
class SumCalculator implements Callable<Long>{  
int nums[];  
int start;  
int end;  
public SumCalculator(final int nums[],int start,int end){  
this.nums = nums;  
this.start = start;  
this.end = end;  
            }  
            @Override  
public Long call() throws Exception {  
long sum =0;  
for(int i=start;i<end;i++){  
sum += nums[i];  
                }  
return sum;  
            }  
        }  
public long sum(int[] nums){  
int start,end,increment;  
// 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor 
for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
                increment = nums.length / coreCpuNum+1;  
                start = i*increment;  
                end = start+increment;  
if(end > nums.length){  
                    end = nums.length;   
                }  
                SumCalculator calculator = new SumCalculator(nums, start, end);  
                FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(calculator);  
                tasks.add(task);  
if(!executor.isShutdown()){  
                    executor.submit(task);  
                }  
            }  
return getPartSum();  
        }  
public long getPartSum(){  
long sum = 0;  
for(int i=0;i<tasks.size();i++){  
try {  
sum += tasks.get(i).get();  
                } catch (InterruptedException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                } catch (ExecutionException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                }  
            }  
return sum;  
        }  
public void close(){  
            executor.shutdown();  
        }  

public static void main(String[] args) {  
int arr[] = new int[]{1, 22, 33, 4, 52, 61, 7, 48, 10, 11 };  
long sum = new ConcurrentSum().sum(arr);  
            System.out.println("sum: " + sum);  
        }  
    }

CompletionService

在上述例子中，getResult()方法的实现过程中，迭代了FutureTask的数组，如果任务还没有完成则当前线程会阻塞，如果我们希望任意任务完成后就把其结果加到result中，而不用依次等待每个任务完成，可以使用CompletionService。

它与ExecutorService最主要的区别在于submit的task不一定是按照加入时的顺序完成的。CompletionService对ExecutorService进行了包装，内部维护一个保存Future对象的BlockingQueue。只有当这个Future对象状态是结束的时候，才会加入到这个Queue中，take()方法其实就是Producer-Consumer中的Consumer。它会从Queue中取出Future对象，如果Queue是空的，就会阻塞在那里，直到有完成的Future对象加入到Queue中。所以，先完成的必定先被取出。这样就减少了不必要的等待时间。

实例：并行计算求和

    public class ConcurrentSum2 {  
private int coreCpuNum;  
private ExecutorService  executor;  
private CompletionService<Long> completionService;  

public ConcurrentSum2(){  
//..... 
        }  
class SumCalculator implements Callable<Long>{  
//..... 
        }  
public long sum(int[] nums){  
int start,end,increment;  
// 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor 
for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
                increment = nums.length / coreCpuNum+1;  
                start = i*increment;  
                end = start+increment;  
if(end > nums.length){  
                    end = nums.length;   
                }  
                SumCalculator task = new SumCalculator(nums, start, end);  
if(!executor.isShutdown()){  
                    completionService.submit(task);  
                }  
            }  
return getPartSum();  
        }  
public long getPartSum(){  
long sum = 0;  
for(int i=0;i<coreCpuNum;i++){  
try {  
sum += completionService.take().get();  
                } catch (InterruptedException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                } catch (ExecutionException e) {  
                    e.printStackTrace();  
                }  
            }  
return sum;  
        }  
public void close(){  
            executor.shutdown();  
        }  
    }

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