6. 任务执行

任务通常是一些抽象的且离散的工作单元。通过把应用程序的工作分解到多个任务中，可以简化程序的组织结构，提供一种自然的事务边界来优化错误恢复过程，以及提供一种自然的并行工作结构来提升并发性。

6.1 在线程中执行任务

• 当围绕“任务执行”来设计应用程序时，第一步是要找出清晰的任务边界。

• 在理想情况下，各个任务之间是相互独立的：任务不依赖其他任务的状态，结果或边界效应。
• 独立性有助于实现并发。
• 对于大多数服务器应用程序都以独立的客户请求作为边界。

6.1.1 串行地执行任务

class SingleThreadWebServer{
    public stati void main(String[] args) throws IOException{
        ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
        while (true){
            Socket connection = socket.accept();
            handleRequest(connection);
        }
    }
}

如上为串行的Web服务器实现，在理论上是正确的，但在实际应用上它的执行性能是非常糟糕的，因为它每次只能处理一个请求。

• 适用场景：
  当任务数量很少且执行时间很长时，或者当服务器只为单个用户提供服务，并且客户每次只发出一个请求时。

6.1.2 显式地为任务创建线程

class ThreadPerTaskWebServer{
    public stati void main(String[] args) throws IOException{
        ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
        while (true){
            final Socket connection = socket.accept();

            Runnable task = new Runnable(){
                public void run(){
                    handleRequest(connection);
                }
            };

            new Thread(task).start();
        }
    }
}

如上采用的是为每个请求创建一个新的线程来提供服务，从而实现更高的响应性。
但要注意的是这里的任务处理代码handleRequest方法必须是线程安全的，因为当有多个任务时会并发地调用这段代码。

6.1.3 无限制创建线程的不足

• 线程生命周期的开销非常高。线程的创建过程需要时间，延迟处理的请求，并且需要JVM和操作系统提供一些辅助帮助。如果请求的到达率非常高且请求的处理过程是轻量级的，那么为每个请求创建一个新线程会消耗大量的计算资源。

• 资源消耗。活跃的线程会消耗系统资源，尤其是内存。如果有大量的空闲线程，那么会占用许多内存，给垃圾回收器带来压力。如果大量线程在竞争CPU资源，再创建线程反而会降低性能。
• 稳定性。可创建线程的数量存在一个限制。这个限制值将随着平台的不同而不同。如果破坏了这些限制，那么很可能抛出OutOfMemoryError异常。

6.2 Executor框架

串行执行的问题在于其糟糕的响应性和吞吐量，而“为每个任务分配一个线程”的问题在于资源管理的复杂性。因此，为了提供了一种灵活的线程池来实现作为Executor框架的一部分，来简化线程的管理工作。

• Executor基于生产者-消费者模式，提交任务的操作相当于生产者，执行任务的线程则相当于消费者。

如下为基于线程池的Web服务器：

class ThreadPerTaskWebServer{
    //定义线程池大小
    private static final int NTHREAD = 100;
    //定义Executor
    private static final Executor exec = 
        Executors.newFixedThreadPool(NTHREAD);

    public static void main(String[] args) throws IOException{
        ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
        while (true){
            final Socket connection = socket.accept();

            Runnable task = new Runnable(){
                public void run(){
                    handleRequest(connection);
                }
            };
            //将任务添加到线程池中
            exec.execute(task);
        }
    }
}

6.2.2 执行策略

在定义执行策略时，需要考虑任务的“What，Where，When，How”等方面。

• 在什么（What）线程中执行任务？
• 任务按照（What）顺序执行（FIFO, LIFO，优先级）？
• 在队列中有多少个（How Many）任务在等待执行？
• 如果系统由于过载而需要拒绝一个任务，那么应该选择哪一个（Which）任务？另外如何（How）通知应用程序有任务被拒绝？
• 在执行一个任务之前或之后，应该进行哪些（What）动作？

6.2.3 线程池

线程池指的是管理一组同构工作线程的资源池。线程池往往与工作队列有关。在工作队列中保存了所有等待执行的任务。工作者线程从工作队列中获取一个任务，执行任务，然后返回线程池并等待下一个任务。

• 线程池的优点：通过重用现有的线程而不是创建新线程，可以避免线程创建和销毁的开销。并且当请求到达时，工作线程通常已经存在，减少了等待线程创建的时间，从而提高响应性。

• 几种常见创建线程池的静态工厂方法：
  a. newFixedThreadPool：创建一个固定长度的线程池，每提交一个任务就创建一个线程，直到达到线程的最大数量，则规模不再变化。
  b. newCachedThreadPool：创建一个可缓存的线程池，如果线程池的当前规模超过了处理需求，那么会回收空闲的线程，而当需求增加时，则可以添加新的线程，且线程池的规模没有限制。
  c. newSingleThreadPool：创建单个线程来执行任务，确保依照任务在工作队列中的顺序来串行执行。
  d. newScheduledThreadPool：创建一个固定长度的线程池，且以延迟或定时的方式来执行任务。

6.2.4 Executor的生命周期

Executor的实现通常会创建线程来执行任务，但JVM只有在所有（非守护线程）线程全部终止后才会退出。因此，如果无法正确地关闭Executor，那么JVM将无法结束。

• 为了解决执行服务的生命周期问题，Executor扩展了ExecutorService接口：

public interface ExecutorService extends Executor{
    void shutdown();
    List shutdownNow();
    boolean isShutdown();
    boolean isTerminated();
    boolean awaitTerminated(long timeout, TimeUtil unit)
        throws InterruptedException;
}

• ExecutorService的生命周期有3中状态：运行，关闭和已终止。
  a. ExecutorService在初始创建时处于运行状态。
  b. shutdown方法将执行平缓的关闭过程：不再接受新的任务，同时等待已经提交的任务执行完成-包括那些还未开始执行的任务。
  c. shutdownNow方法将执行粗暴的关闭过程：它将尝试取消所有运行中的任务，并且不再启动队列中尚未开始执行的任务。
  d. 等所有任务都完成后，ExecutorService将转入终止状态，可以调用awaitTermination来等待ExecutorService到达终止状态，或者通过调用isTerminated来轮询ExecutorService是否已经终止。

如下为支持关闭操作的Web服务器

class LifecycleWebServer{
    private final ExecutorService exec = ...;

    public static void main(String[] args) throws IOException{
        ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
        while (! exec.isShutdown()){
            try{
                final Socket connection = socket.accept();
                exec.execute(new Runnable(){
                    public void run() { handleRequest(connection); }
                })
            } catch (RejectedExecutionException e){
                if (!exec.isShutdown())
                    log("task submission rejected",e);
            }
        }
    }

    public void stop() { exec.shutdown(); }

    void handleRequest(Socket connection){
        Request req = readRequest(connection);
        //判断是否为请求关闭的指令
        if (isShutdownRequest(req))
            stop();
        else 
            dispatchRequest(req);
    }
}

假如我们需要关闭服务器，那么可以在程序中调用stop方法，或者以客户端请求形式向Web服务器发送一个特定格式的HTTP请求。

6.3 找出可利用的并行性

我们来实现一个浏览器的页面渲染功能，它的作用是将HTML页面绘制到图像缓存中，为了简单起见，我们假设HTML页面中只包含标签文本和图片。

• 方案一：串行地渲染页面元素

public class SingleThreadRenderer{
    void renderPage(CharSequence source){
        //加载文本
        renderText(source);
        List ImageData = new ArrayList();
        //下载图片
        for (ImageData imageInfo : scanForImageInfo(source))
            ImageData.add(imageInfo.downloadImage());
        //加载图片
        for (ImageData data : ImageData)
            renderImage(data);
    }
}

评价：该中方式在图片下载过程中大部分时间都是在等待I/O操作执行完成，在这期间CPU几乎不做任何工作，使得用户在看到最终页面之前要等待很长的时间。

• 方案二：使用Future等待图片下载

Future表示一个任务的生命周期，并提供了相应的方法判断是否已经完成或取消，以及获取任务的结果和取消任务等。

public interface Future {
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    boolean isCancelled();
    boolean isDone();
    V get() throws InterruptedException,ExecutionException,
            CancellationException;
    //限时获取
    V get(long timeout, TimeUtil unit) throws InterruptedException,
        ExecutionException, CancellationException, TimeoutException;
}

使用Future实现页面渲染器：

public class FutureRenderer {
    private final ExecutorService exec = ....;

    void renderPage(CharSequence source){
        //获取图片信息
        final List imageInfos = scanForImageInfo(source);
        //定义图片下载任务
        Callable> task = 
            new Callable>() {
                //通过call方法返回结果
                public List call(){
                    public List result 
                        = new ArrayList();
                    for (ImageInfo imageInfo : imageInfos)
                        result.add(imageInfo.downloadImage());
                    return result;
                }

            };
        //将任务添加到线程池中
        Future> future = exec.submit(task);
        //加载文本信息
        renderText(source);

        try{
            //获取图片结果，并加载图片
            List imageData = future.get();
            for (ImageData data : imageData)
                renderImage(data);
        } catch (InterruptedException e){
            //重新设置线程的中断状态
            Thread.currentThread().interrupt();
            //取消任务
            future.cancel(true);
        } catch (ExecutionException e){
            throw launderThrowable(e.getCause());
        }
    }
}

如上，我们将渲染过程分解为文本渲染和图片渲染，使得两者并发执行。

6.3.4 在异构任务并行化中存在的局限

• 在上面的FutureRender中使用了两个任务，一个是负责渲染文本，一个是负责渲染图片。如果渲染文本的速度远远高于渲染图片的速度，那么程序的最终性能与串行执行的性能差别并不大，而代码却变复杂了。

• 因此，只有当大量相互独立且同构的任务可以并发进行处理时，才能体现出将程序的工作负载分配到多个任务中带来的真正性能。

• 将所有的图片下载任务分解为若干个独立的下载任务并发进行

public class FutureRenderer {
    private final ExecutorService exec = ....;

    void renderPage(CharSequence source){
        //获取图片信息
        final List imageInfos = scanForImageInfo(source);
        //定义任务结果
        final List> futures = new ArrayList>();

        for (ImageInfo imageInfo : imageInfos){
            //定义任务
            Callable task = new Callable(){
                public ImageData call(){
                    return imageInfo.downloadImage();
                }
            }
            //添加到线程池中
            futures.add(exec.submit(task));
        }

        //遍历任务结果
        for (Future future : futures){
            try {
                //获取图片信息，并加载
                ImageData imageData = future.get();
                renderImage(imageData);
            }catch (InterruptedException e){
                //重新设置线程的中断状态
                Thread.currentThread().interrupt();
                //取消任务
                future.cancel(true);
            } catch (ExecutionException e){
                throw launderThrowable(e.getCause());
            }
        }
    }
}

如上，我们为每张图片都创建一个任务执行。但这里存在一个缺陷，我们在最后遍历futures时，调用get方法获取图片，我们直到这个的get方法若任务已经完成，那么会直接获取到图片，若任务还未完成，那么会阻塞，直到任务完成。那么存在这么个问题：若第一张图未下载完毕，而第二张下载完毕，这时候第二张会因为第一张未下载完成而导致被阻塞获取到。

• 为了解决这个问题，我们提供了CompletionService来更好地实现。

CompletionService的实现是维护一个保存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。

• CompletionService采取的是BlockingQueue>无界队列来管理Future。若有一个线程执行完毕把返回结果放到BlockingQueue>里面，就可以通过completionServcie.take().get()取出结果。

public class Renderer {
    private final ExecutorService exec;

    Renderer(ExecutorService exec) { this.exec = exec; }

    void renderPage(CharSequence source){
        //获取图片信息
        final List imageInfos = scanForImageInfo(source);
        //定义CompletionService
        CompletionService completionService = 
            new ExecutorCompletionService(exec);
        //将每张图片封装为任务
        for (final ImageInfo imageInfo : imageInfos){
            completionService.submit(new Callable(){
                public ImageData call(){
                    return imageInfo.downloadImage();
                }
            })
        }

        renderText(source);
        //获取图片信息
        for (int t = 0; t < imageInfos.size(); i ++){
            try {
                Future f = completionService.take();
                ImageData imageData = f.get();
                renderImage(imageData);
            }catch (InterruptedException e){
                //重新设置线程的中断状态
                Thread.currentThread().interrupt();
            } catch (ExecutionException e){
                throw launderThrowable(e.getCause());
            }
            
        }

    }
}

如上，为每一张图下载都创建一个独立任务，并在线程池中执行它们，从而将串行的下载过程转换为并行的过程，这将减少下载所有图片的总时间。

6.3.7 为任务设置时限

如果某个任务无法在指定时间内完成，那么将不再需要它的结果，此时可以放弃这个任务。但要注意，当这些任务超时后应该立即停止，从而避免浪费计算不必要的资源。

我们设置一个获取广告的机制，若在规定时间内获取到广告，则加载广告，否则设置默认广告。

Page renderPageWithAd() thorws InterruptedException{
    //设定结束时间
    long endNanos = System.nanoTime() + TIME_BUGGET；
    //提交任务
    Future f = exec.submit(new FetchAdTask());
    //加载主界面
    Page page = renderPageBody();
    Ad ad;
    try {
        //在限定时间内获取广告，若线程异常或超时则设置为默认的广告
        long timeleft = endNanos - System.nanoTime();
        ad = f.get(timeleft, NANOSECONDS);
    } catch (ExecutionException e) {
        ad = DEFAULT_AD;
    } catch (TimeoutException e){
        ad = DEFAULT_AD;
        //超时后，取消任务
        f.cancel(true);
    }
    page.setAd(ad);
    return page;
}

• ExecutorService的invokeAll方法也能批量执行任务，并批量返回结果，但有个很致命的缺点，必须等待所有的任务执行完成后统一返回，一方面内存持有的时间长；另一方面响应性也有一定的影响，毕竟大家都喜欢看看刷刷的执行结果输出，而不是苦苦的等待；

public class InvokeAllTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
        List> tasks = new ArrayList<>();
        Callable task = null;
        for (int i = 0; i < 10; i ++){
            task = new Callable() {
                @Override
                public Integer call() throws Exception {
                    int random = new Random().nextInt(1000);
                    Thread.sleep(random);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "休眠了 " + random);
                    return random;
                }
            };
            tasks.add(task);
        }
        long s = System.currentTimeMillis();
        List> results = exec.invokeAll(tasks);
        System.out.println("执行任务消耗了：" + (System.currentTimeMillis() - s) + "ms");
        for (int i = 0; i < results.size(); i ++){
            try {
                System.out.println(results.get(i).get());
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

输出结果：
pool-1-thread-5休眠了 276
pool-1-thread-1休眠了 426
pool-1-thread-8休眠了 479
pool-1-thread-10休眠了 561
pool-1-thread-4休眠了 641
pool-1-thread-6休眠了 760
pool-1-thread-9休眠了 780
pool-1-thread-3休眠了 854
pool-1-thread-2休眠了 949
pool-1-thread-7休眠了 949
执行任务消耗了：974ms
426
949
854
641
276
760
949
479
780
561

如上，我们可以看到最后任务结果的输出是按照顺序输出的。