AbstractExecutorService任务提交<三>

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    最后来看两个invokeAny方法，这个方法和invokeAll的区别在于，invokeAll会阻塞直到所有任务执行完(完成 or 取消 or异常)才会返回（返回的是所有任务的结果），而invokeAny只需要任何一个方法执行完即返回（返回的时候最先执行完的那个任务的结果）。查看代码发现这两个invokeAny方法都是直接调用doInvokeAny方法实现的： 

 

public  T invokeAny(Collection> tasks)
        throws InterruptedException, ExecutionException {
        try {
            return doInvokeAny(tasks, false, 0);
        } catch (TimeoutException cannotHappen) {
            assert false;
            return null;
        }
    }

    public  T invokeAny(Collection> tasks,
                           long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        return doInvokeAny(tasks, true, unit.toNanos(timeout));
    }

 

        一个有超时限制，一个没有。所以主要代码还得看doInvokeAny方法，首先看签名： 

 

private  T doInvokeAny(Collection> tasks,
                            boolean timed, long nanos)

 

       第一个参数tasks就是一个Callable任务集，第二个参数表示是否有超时限制，第三个参数表示若有超时限制，则时间限制在nanos纳秒内。

再看具体实现部分： 

 

if (tasks == null)
            throw new NullPointerException();
        int ntasks = tasks.size();
        if (ntasks == 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        List> futures= new ArrayList>(ntasks);
        ExecutorCompletionService ecs =
            new ExecutorCompletionService(this);

        // For efficiency, especially in executors with limited
        // parallelism, check to see if previously submitted tasks are
        // done before submitting more of them. This interleaving
        // plus the exception mechanics account for messiness of main
        // loop.

        try {
            // Record exceptions so that if we fail to obtain any
            // result, we can throw the last exception we got.
            ExecutionException ee = null;
            long lastTime = (timed)? System.nanoTime() : 0;
            Iterator> it = tasks.iterator();

            // Start one task for sure; the rest incrementally
            futures.add(ecs.submit(it.next()));
            --ntasks;
            int active = 1;

            for (;;) {
                Future f = ecs.poll();
                if (f == null) {
                    if (ntasks > 0) {
                        --ntasks;
                        futures.add(ecs.submit(it.next()));
                        ++active;
                    }
                    else if (active == 0)
                        break;
                    else if (timed) {
                        f = ecs.poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
                        if (f == null)
                            throw new TimeoutException();
                        long now = System.nanoTime();
                        nanos -= now - lastTime;
                        lastTime = now;
                    }
                    else
                        f = ecs.take();
                }
                if (f != null) {
                    --active;
                    try {
                        return f.get();
                    } catch (InterruptedException ie) {
                        throw ie;
                    } catch (ExecutionException eex) {
                        ee = eex;
                    } catch (RuntimeException rex) {
                        ee = new ExecutionException(rex);
                    }
                }
            }

            if (ee == null)
                ee = new ExecutionException();
            throw ee;

        } finally {
            for (Future f : futures)
                f.cancel(true);
        }

 

    直接看主体（ try{…}finally{…} ）部分,　ntasks表示当前还有几个任务没有提交，active表示当前已经提交了的任务数。在try中先提交一个，紧接着是一个无穷循环for(;;)，一切就在这个无穷循环中了，分析这个无穷循环，可分两部分：

 

<一> 提交并执行任务，if (f == null)部分：

 

     1) 首先是提交任务，如果还有任务没有提交（即ntasks > 0）则提交一个任务；

　　2) 否则就检查是否有线程在执行（即active == 0），如果active==0成立则跳出这个无穷循环，这是异常分支，最终会抛出后续代码throw ee；

　   3) 若1) 2)两步都不成立了，就开始尝试获取结果：如果有时间限制即timed==true，则通过ecs.poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);获取，获取不到就抛TimeoutException；如果没有时间限制则直接ecs.take获取。

 

(Note:这里特别要注意，如果有任务没有提交的话，是不可能执行到2)和3)的，也就是说，一旦执行到3)说明所有任务已经都提交了，这就保证第三步获取的是所有任务中最先完成的那个任务的结果，是第三步可以阻塞获取的原因。)

 

<二> 获取任务,if (f != null)部分　　

　　进入循环先是提交一个任务(有任务可提交的前提下)，紧接着就会检查f是否为null，若部位null，那么就说明已经有任务执行完了，恭喜，不用做额外的任务了。这里有个极端的情况，假如第一个任务(在for循环外第２４行提交的)在第一次for循环第２９行就获得了结果，那么第二个任务根本就不会提交。同样可以分析，如果在第３次进循环时候获得了结果，那么获得的结果就是前三个任务中最快的结果，后面的任务压根就不执行。

     至于获取结果就简单了，直接通过future.get()获取结果，这个结果可能是正常结果也可能是抛出一个异常。获得正常结果就return，否则在后续代码抛异常。测试例子比较简单就不贴出来了。

 

      最后在finally中取消所有任务。

 

      这里还是需要进一步分析，这边提交任务不再是当前的AbstractExecutorService对象，而是将当前的线程执行器对象封装到ExecutorCompletionService中：

 

ExecutorCompletionService ecs = new ExecutorCompletionService(this);

        通过这个ecs来提交任务和获取结果，所以再查看ExecutorCompletionService，特别是当前方法中用到的其submit(task), poll(),poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS),take()方法。从构造方法看，它hold了一个线程执行器Executor就是AbstractExecutorService传过来的this对象，有一个任务完成的队列completionQueue是LinkedBlockingQueue对象。仿佛已经很明朗了，不管是take()还是poll()，在获取完成的任务的时候，通过这个阻塞队列获取即可。查看代码果然如此：

 

public Future take() throws InterruptedException {
        return completionQueue.take();
    }

    public Future poll() {
        return completionQueue.poll();
    }

    public Future poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        return completionQueue.poll(timeout, unit);
    }

 

        那任务执行完是如何放到这个阻塞队列的呢？在细看，发现提交任务的时候，这个类中会把RunnableFuture对象进一步包装成QueueingFuture，而再看这个QueueingFuture继承自FutureTask，显然QueueingFuture作为一个FutureTask需要做额外的事情了，还记得上一篇“AbstractExecutorService之异步任务RunnableFuture ”末尾提到：

 

“当然你想若是想在cancel时做一些自己的事情，可以通过重写FutureTask的done()方法，因为在cancel返回之前会调用该方法，这个方法默认不做任何事情”

 

      这里补充一下，其实除了cancel之外，在执行出现异常进行设置innerSetException、或执行正常结束设置结果值innerSet时，也都会调用done()方法。所以想在任务执行结束后做一点自己的事情，都可以通过重写这个done()方法。查看QueueingFuture代码，果然不出所料：

 

private class QueueingFuture extends FutureTask {
        QueueingFuture(RunnableFuture task) {
            super(task, null);
            this.task = task;
        }
        protected void done() { completionQueue.add(task); }
        private final Future task;
    }

 

      可以看到，当任务执行完（完成 or 取消 or异常）后调用上面的done方法会把当前任务加入到这个阻塞队列中。这下明朗了，呵呵！

再细看那三个获取第一个执行完任务的方法，completionQueue.poll()会去获取队头对象，若队列空就返回null，这个方法不会阻塞；completionQueue.poll(timeout, unit)会阻塞时间timeout，若这段时间还是一个空队列，则返回null；completionQueue.take()会一直阻塞直到队列中有东西可以返回为止。

重新回到AbstractExecutorService. doInvokeAny方法，再次看那个无限循环部分代码，先尝试获取一次结果，这次是非阻塞获取，没有结果就马上提交下一个任务，提交完就本次循环结束。直到所有任务都提交了，循环会进入到阻塞获取结果部分的代码：有时间限制就使用poll(timeout, unit)在允许的时间范围内阻塞，否则就用take()永久阻塞方式获取。 而阻塞的逻辑实现就交给了阻塞队列了。

      这部分也记录完，感觉有点乱，不知道写的是否明白。