简介
- Callable
Callable 是类似 Runnable 的类,主要区别在于 Callable 是可以返回结果,而 Runnable 不会。
- FutureTask
简单说 FutureTask 的作用是可以启用、取消、并且判断线程是否完成,可以搭配 Callable 和 Runnable 使用。和 Callable 一起使用时,可以实现在线程完成任务后获取返回结果。
应用
众所周知,为什么要使用多线程,无非是为了加快任务的处理速度。比如现在需要你计算某个目录下的文件数量,你可以选择单线程遍历统计,也可以考虑使用多线程遍历查询。
public class FileCountCallableTest {public static void main(String[] args){
// 填写你想统计的文件夹目录
File root = new File("D:\\");
countByConcurrent(root);
countBySingle(root);
}
/**
* 多线程计算文件数量
*
* 获取目标目录下的子目录, 并把每个子目录生成新线程任务达到加快计算目的
*
* @param targetDir
*/
static void countByConcurrent(File targetDir){
try {long t1 = System.currentTimeMillis();
File[] files = targetDir.listFiles();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(4);
List<FutureTask> futureTaskList = new ArrayList<FutureTask>();
int sumCount = 0;
for(File file:files){if(file.isDirectory()){
// 每个目录生成新线程任务
FileCountCallable fileCountCallable = new FileCountCallable(file.getPath());
FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask(fileCountCallable);
es.submit(futureTask);
futureTaskList.add(futureTask);
}else{sumCount++;}
}
// 把每个任务的计算结果相加,得出最终结果
for(FutureTask<Integer> futureTask:futureTaskList){sumCount += futureTask.get();
}
es.shutdown();
System.out.println("sumCount:"+sumCount);
System.out.println("countByConcurrent finish takes:"+(System.currentTimeMillis() - t1));
}catch (Exception e){e.printStackTrace();
}
}
/**
* 单线程计算文件数量
*
* @param targetDir
*/
static void countBySingle(File targetDir){
try {long t1 = System.currentTimeMillis();
int sumCount = FileHelper.searchFiles(targetDir);
System.out.println("sumCount:"+sumCount);
System.out.println("countBySingle finish takes:"+(System.currentTimeMillis() - t1));
}catch (Exception e){e.printStackTrace();
}
}
}
public class FileCountCallable implements Callable<Integer>{
private File root;
public Integer call() {long t1 = System.currentTimeMillis();
int count = FileHelper.searchFiles(root);
return count;
}
public FileCountCallable(String pathName) {root = new File(pathName);
}
}
代码比较简单, 比如一个目录下有 x、y、z 三个文件夹,我可以一个线程去遍历计算,也可以启用 3 个线程分别去计算,最终把 3 个线程的结果相加就是最终结果。
最终我在本机上测试的结果:
sumCount:155963
countByConcurrent finish takes:7793 ms
sumCount:155963
countBySingle finish takes:9608 ms
采用多线程任务的方式,节省了 18.9% 的时间,相差并不是很大,主要是因为我的文件分布不均匀,采取以上策略时有的任务工作量大、有的很小,如果是分布比较均匀的话节省时间可以达到 50%。当然要根据实际的需求调整多任务的策略,尽量使每个任务的工作量相差并不大。
还有在我们实际项目中可以使用的场景:
- http 请求:比如某个功能,需要你去 5 个 api 去获取数据。
- 文件处理: 比如图片压缩、水印
- 数据库:多个 sql 查询
最后祝大家早日發財
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