在学习多线程的过程中，我们形成了一种思维习惯。那就是对于某个耗时操作不再做同步操作，让他分裂成一个线程之后执行下一步，而线程执行耗时操作。并且我们希望在我们需要它返回的时候再去调用它的结果集。好比我们把米饭和水放进了电饭煲，转头就去炒菜了，等到菜完成之后，转头去查看饭是否完成。多线程造成了并行计算的现象，有时候它们是真的多核计算而有时候只是单核的切换。
FutureTask表示的是一种，异步操作的典范。我提交了任务，在未来我要拿到结果。
考虑一种简单的场景，A问B一个问题，B一时回答不了，B要去考虑一段时间，等到有结果了，再告诉A。
这时，我们需要类A，类B。
package Future; //调用端
public class CallA implements CallBack{
private CallB b;
public CallA(CallB b){
this.b = b;
} public void submitProblem(String problem){
System.out.println("a 提交问题:"+problem);
new Thread(){
public void run(){
b.execute(CallA.this, problem);
}
}.start();
System.out.println("a 提交问题完毕");
} @Override
public void result(String result) {
System.out.println(result);
} }
package Future; //执行处理
public class CallB {
public void execute(CallBack callBack,String problem){
System.out.println("接受问题："+problem);
System.out.println("开始处理");
try{
Thread.sleep(2000);
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
callBack.result("问题处理结果:abcdefg...");
}
}
类的结构是，A中保留它作用对象B的一个引用，在触发询问问题的时候，A向B提交了一个方法调用，并且同时开启了一个线程，这是它不阻塞的原因。
为“提问题”做一个面向对象的接口。
//回调接口
public interface CallBack {
public void result(String result);
}
他们执行的主流程，十分简单。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
CallB b = new CallB();
CallA a = new CallA(b);
a.submitProblem("英文字母");
}
}
熟悉了这个过程，JDK提供了FutureTask的接口。
package Future;
import java.util.concurrent.Callable;
public class RealData implements Callable<String>{
private String data;
public RealData(String data){
this.data = data;
}
@Override
public String call() throws Exception {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for(int i=0;i<10;i++){
sb.append(data);
try{
Thread.sleep(1500);
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return sb.toString();
}
}
实现这个Callable接口，重写call方法，在未来调用get的时候将返回运算结果。
package Future; import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.FutureTask; //jdk future框架
public class FutureMain {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
FutureTask<String> future = new FutureTask<String>(new RealData("a"));
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
executor.submit(future);
System.out.println("请求完毕");
try{
Thread.sleep(1000);
}catch (Exception e) {
}
System.out.println("future task 返回："+future.get());
}
}
多线程的优势体现在并行计算中，虽然某大佬说研究并行计算是在浪费时间，但是作为一种由多线程产生的技术来说，先了解一下特点。
JDK为我们提供了一套Join/Fork框架，考虑下面这个例子。
package ForkAndJoin;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;
public class PrintTask extends RecursiveAction{
private final int Max = 50;
private int start;
private int end;
public PrintTask(int start,int end){
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected void compute() {
if((end - start)<Max){
for(int i=start;i<end;i++){
System.out.println("当前线程："+Thread.currentThread().getName()+" i :"+i);
}
}else{
int middle = (start+end)/2;
PrintTask left = new PrintTask(start, middle);
PrintTask right = new PrintTask(middle, end);
left.fork();
right.fork();
}
}
}
package ForkAndJoin; import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ForkJoinPoolTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ForkJoinPool forkJoin = new ForkJoinPool();
forkJoin.submit(new PrintTask(0,200));
forkJoin.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);
forkJoin.shutdown();
}
}
在compute方法中写主要的任务处理，这是一个并行计算的小例子。
J/F的模式很像map-reduce模式，将任务分小，然后各个处理。