java线程安全之多线程的设计模式（十四）
多线程的设计模式
并行设计模式属于设计优化的一部分，它是对一些常用的多线程结构的总结和抽象。与串行程序相比，并行程序的结构通常更为复杂。因此合理的使用并行模式在多线程开发中更具有意义，在这里主要介绍Future、Master-Worker和生产者-消费者模型。
Future 模式
Future模式有点类似于商品订单。比如在网购时，当看重某一件商品事，就可以提交订单，当订单处理完成后，在家里等待商品送货上门即可。或者说更形象的我们发送Ajax请求的时候，页面是异步的进行后台处理，用户无须一直等待请求的结果，可以继续浏览或操作其他内容。
Future 模式图：
案例：
Data.java
public interface Data {
String getRequest();
}RealData.java
public class RealData implements Data{
private String result ;
public RealData (String queryStr){
System.out.println("根据" + queryStr + "进行查询，这是一个很耗时的操作..");
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("操作完毕，获取结果");
result = "查询结果";
}
@Override
public String getRequest() {
return result;
}
}FutureData.java
public class FutureData implements Data{
private RealData realData ;
private boolean isReady = false;
public synchronized void setRealData(RealData realData) {
//如果已经装载完毕了，就直接返回
if(isReady){
return;
}
//如果没装载，进行装载真实对象
this.realData = realData;
isReady = true;
//进行通知
notify();
}
@Override
public synchronized String getRequest() {
//如果没装载好 程序就一直处于阻塞状态
while(!isReady){
try {
wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//装载好直接获取数据即可
return this.realData.getRequest();
}
}FutureClient.java
public class FutureClient {
public Data request(final String queryStr){
//1 我想要一个代理对象（Data接口的实现类）先返回给发送请求的客户端，告诉他请求已经接收到，可以做其他的事情
final FutureData futureData = new FutureData();
//2 启动一个新的线程，去加载真实的数据，传递给这个代理对象
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//3 这个新的线程可以去慢慢的加载真实对象，然后传递给代理对象
RealData realData = new RealData(queryStr);
futureData.setRealData(realData);
}
}).start();
return futureData;
}
}Main.java
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
FutureClient fc = new FutureClient();
Data data = fc.request("请求参数");
System.out.println("请求发送成功!");
System.out.println("做其他的事情...");
String result = data.getRequest();
System.out.println(result);
}
}打印结果：
请求发送成功!
做其他的事情...
根据请求参数进行查询，这是一个很耗时的操作..
操作完毕，获取结果
查询结果源代码：https://github.com/hfbin/Thread_Socket/tree/master/Thread/Future%E6%A8%A1%E5%BC%8F
Master-worker模式
Master-worker模式是常用的并行计算模式。它的核心思想是系统由两类进程协作工作：Master进程和Worker进程。Master负责接收和分配任务，Worker负责处理子任务。当各个Worker子进程处理完成后，会将结果返回给Master，由Master做归纳和总结。其好处是能将一个大任务分解成若干个小任务，并行执行，从而提高系统的吞吐量。
Master-worker模式关系图：
案例
Task.java
public class Task {
private int id;
private int price ;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public int getPrice() {
return price;
}
public void setPrice(int price) {
this.price = price;
}
}Worker.java
public class Worker implements Runnable {
private ConcurrentLinkedQueue workQueue;
private ConcurrentHashMap resultMap;
public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue workQueue) {
this.workQueue = workQueue;
}
public void setResultMap(ConcurrentHashMap resultMap) {
this.resultMap = resultMap;
}
@Override
public void run() {
while(true){
Task input = this.workQueue.poll();
if(input == null) break;
Object output = handle(input);
this.resultMap.put(Integer.toString(input.getId()), output);
}
}
private Object handle(Task input) {
Object output = null;
try {
//处理任务的耗时。。 比如说进行操作数据库。。。
Thread.sleep(500);
output = input.getPrice();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return output;
}
} Master.java
public class Master {
//1 有一个盛放任务的容器
private ConcurrentLinkedQueue workQueue = new ConcurrentLinkedQueue();
//2 需要有一个盛放worker的集合
private HashMap workers = new HashMap();
//3 需要有一个盛放每一个worker执行任务的结果集合
private ConcurrentHashMap resultMap = new ConcurrentHashMap();
//4 构造方法
public Master(Worker worker , int workerCount){
worker.setWorkQueue(this.workQueue);
worker.setResultMap(this.resultMap);
for(int i = 0; i < workerCount; i ++){
this.workers.put(Integer.toString(i), new Thread(worker));
}
}
//5 需要一个提交任务的方法
public void submit(Task task){
this.workQueue.add(task);
}
//6 需要有一个执行的方法，启动所有的worker方法去执行任务
public void execute(){
for(Map.Entry me : workers.entrySet()){
me.getValue().start();
}
}
//7 判断是否运行结束的方法
public boolean isComplete() {
for(Map.Entry me : workers.entrySet()){
if(me.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED){
return false;
}
}
return true;
}
//8 计算结果方法
public int getResult() {
int priceResult = 0;
for(Map.Entry me : resultMap.entrySet()){
priceResult += (Integer)me.getValue();
}
return priceResult;
}
} Main.java
public class Main {
public static void main(String[] args) {
//第二个参数是创建worker的个数
Master master = new Master(new Worker(), 20);
Random r = new Random();
for(int i = 1; i <= 100; i++){
Task t = new Task();
t.setId(i);
t.setPrice(r.nextInt(1000));
master.submit(t);
}
master.execute();
long start = System.currentTimeMillis();
while(true){
if(master.isComplete()){
long end = System.currentTimeMillis() - start;
int priceResult = master.getResult();
System.out.println("最终结果：" + priceResult + ", 执行时间：" + end);
break;
}
}
}
}
打印结果：
最终结果：50072, 执行时间：2521Master-worker模式案例分析图：
源代码：https://github.com/hfbin/Thread_Socket/tree/master/Thread/Master-worker%E6%A8%A1%E5%BC%8F
生产者与消费者模式
生产者和消费者也是一个非常经典的多线程模式，我们在实际开发中应用非常广泛的思想理念·在生产-消费模式中：通常由两类线程，即若干个生产者的线程和若干个消费者的线程。生产者线程负责提交用户请求，消费者线程则负责具体处理生产者提交的任务，在生产者和消费者之间通过共享内存缓存区进行通信。
生产者与消费者模式关系图：
案例
Data.java
public final class Data {
private String id;
private String name;
public Data(String id, String name){
this.id = id;
this.name = name;
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String toString(){
return "{id: " + id + ", name: " + name + "}";
}
}Provider.java (生产者)
public class Provider implements Runnable{
//共享缓存区
private BlockingQueue queue;
//多线程间是否启动变量，有强制从主内存中刷新的功能。即时返回线程的状态
private volatile boolean isRunning = true;
//id生成器
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();
//随机对象
private static Random r = new Random();
public Provider(BlockingQueue queue){
this.queue = queue;
}
@Override
public void run() {
while(isRunning){
try {
//随机休眠0 - 1000 毫秒 表示获取数据(产生数据的耗时)
Thread.sleep(r.nextInt(1000));
//获取的数据进行累计...
int id = count.incrementAndGet();
//比如通过一个getData方法获取了
Data data = new Data(Integer.toString(id), "数据" + id);
System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName() + ", 获取了数据，id为:" + id + ", 进行装载到公共缓冲区中...");
if(!this.queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)){
System.out.println("提交缓冲区数据失败....");
//do something... 比如重新提交
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public void stop(){
this.isRunning = false;
}
}
Consumer.java (消费者)
public class Consumer implements Runnable{
private BlockingQueue queue;
public Consumer(BlockingQueue queue){
this.queue = queue;
}
//随机对象
private static Random r = new Random();
@Override
public void run() {
while(true){
try {
//获取数据
Data data = this.queue.take();
//进行数据处理。休眠0 - 1000毫秒模拟耗时
Thread.sleep(r.nextInt(1000));
System.out.println("当前消费线程：" + Thread.currentThread().getName() + "， 消费成功，消费数据为id: " + data.getId());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
Main.java
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//内存缓冲区
BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue(10);
//生产者
Provider p1 = new Provider(queue);
Provider p2 = new Provider(queue);
Provider p3 = new Provider(queue);
//消费者
Consumer c1 = new Consumer(queue);
Consumer c2 = new Consumer(queue);
Consumer c3 = new Consumer(queue);
//创建线程池运行,这是一个缓存的线程池，可以创建无穷大的线程，没有任务的时候不创建线程。空闲线程存活时间为60s（默认值）
ExecutorService cachePool = Executors.newCachedThreadPool();
cachePool.execute(p1);
cachePool.execute(p2);
cachePool.execute(p3);
cachePool.execute(c1);
cachePool.execute(c2);
cachePool.execute(c3);
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
p1.stop();
p2.stop();
p3.stop();
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// cachePool.shutdown();
// cachePool.shutdownNow();
}
}打印结果：
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:1, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:2, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:3, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:4, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 2
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 4
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:5, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:6, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 1
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 5
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:7, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 3
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:8, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:9, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:10, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:11, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 6
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 7
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:12, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:13, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:14, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 8
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:15, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:16, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 10
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 9
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 11
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:17, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:18, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 13
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 12
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 14
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 15
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:19, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:20, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 17
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 16
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 20
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 18
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 19源代码：https://github.com/hfbin/Thread_Socket/tree/master/Thread/%E7%94%9F%E4%BA%A7%E8%80%85%E4%B8%8E%E6%B6%88%E8%B4%B9%E8%80%85%E6%A8%A1%E5%BC%8F