Java技术指南「并发编程专题」CompletionService框架基本使用和原理探究(基础篇)

前提概要

在开发过程中在使用多线程进行并行处理一些事情的时候,大部分场景在处理多线程并行执行任务的时候,可以通过List添加Future来获取执行结果,有时候我们是不需要获取任务的执行结果的,方便后面引出ExecutorCompletionService。

CompletionService的介绍

  • CompletionService 接口是一个独立的接口,并没有扩展ExecutorService 。 其默认实现类是ExecutorCompletionService。

  • 接口CompletionService 的功能是:以异步的方式一边执行未完成的任务,一边记录、处理已完成任务的结果。从而可以将任务的执行与处理任务的执行结果分离开来。

CompletionService的实现原理

  • CompletionService就是监视着 Executor线程池执行的任务,用BlockingQueue将完成的任务的结果存储下来。

  • 要不断遍历与每个任务关联的Future,然后不断去轮询,判断任务是否已经完成,功能比较繁琐。

public interface CompletionService {
    Future submit(Callable task);
    Future submit(Runnable task, V result);
    Future take() throws InterruptedException;
    Future poll();
    Future poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
}

方法摘要

提交一个 Callable 任务;一旦完成,便可以由take()、poll()方法获取

Future submit(Callable task):

提交一个 Runnable 任务,并指定计算结果;

Future submit(Runnable task, V result):

获取并移除表示下一个已完成任务的 Future,如果目前不存在这样的任务,则等待。

Future take() throws InterruptedException

获取并移除表示下一个已完成任务的 Future,如果不存在这样的任务,则返回 null。

Future poll()

获取并移除表示下一个已完成任务的 Future,如果目前不存在这样的任务,则将等待指定的时间(如果有必要)。

Future poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException

例子,程序提交了多个任务,但只要有一个任务完成并返回一个非空的结果,并可以忽略掉其余的任务。

 void eample(Executor e, Collection> solvers) throws InterruptedException {
     CompletionService completionService = new ExecutorCompletionService(e);
     int n = solvers.size();
     List> futures = new ArrayList>(n);
     Result result = null;
     try {
         //提交多个任务
         for (Callable s : solvers)
             futures.add(completionService.submit(s));
        //
         for (int i = 0; i < n; ++i) {
             try {
                 //等待获取一个已经完成的任务
                 Result r = completionService.take().get();
                 //判断返回结果是否为空
                 if (r != null) {
                     result = r;
                     break;
                 }
             } catch (ExecutionException ignore) {}
         }
     }
     finally {
         //取消所有任务
         for (Future f : futures)
               f.cancel(true);
         }
     if (result != null)
         use(result);
 }

ExecutorCompletionService的介绍

  • ExecutorCompletionService内部有一个先进先出的阻塞队列,用于保存已经执行完成的Future,通过调用它的take方法或poll方法可以获取到一个已经执行完成的Future,进而通过调用Future接口实现类的get方法获取最终的结果。

  • ExecutorCompletionService实现了CompletionService,内部通过Executor以及BlockingQueue来实现接口提出的规范,ExecutorCompletionService,提交任务后,可以按任务返回结果的先后顺序来获取各任务执行后的结果,该类实现了接口CompletionService

构造方法

  • 指定一个Executor来执行任务,存储完成的任务的完成队列是LinkedBlockingQueue ;
  • Executor由调用者传递进来,而Blocking可以使用默认的LinkedBlockingQueue,也可以由调用者传递。
ExecutorCompletionService(Executor executor):

指定了任务执行器Executor和已完成的任务队列completionQueue

ExecutorCompletionService(Executor executor, BlockingQueue completionQueue)
实现构造器
public ExecutorCompletionService(Executor executor) {
    if (executor == null)
        throw new NullPointerException();
    this.executor = executor;
    this.aes = (executor instanceof AbstractExecutorService) ?
        (AbstractExecutorService) executor : null;
    this.completionQueue = new LinkedBlockingQueue>();
}
  • 该接口定义了一系列方法:提交实现了Callable或Runnable接口的任务,并获取这些任务的结果。

  • 包装后提交任务的submit()方法,该类还会将提交的任务封装成QueueingFuture,这样就可以实现FutureTask.done()方法,以便于在任务执行完毕后,将结果放入阻塞队列中。

public Future submit(Callable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture f = newTaskFor(task);
        executor.execute(new QueueingFuture(f));
        return f;
}
QueueingFuture为内部类:

在提交任务时,将任务封装成QueueingFuture:

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

其中,done()方法就是在任务执行完毕后,将任务放入队列中。

  • 在调用take()、poll()方法时,会从阻塞队列中获取Future对象,以取得任务执行的结果。

  • 它继承自 FutureTask,并且重写了 done 方法,其方法把任务放到我们包装线程池创建的堵塞队列里面;就是当任务执行完成后,就会被放到队列里面去了。

  • 调用其take() 方法,就是阻塞等待,等到的一定是能够获取的结果的future,然后再调用get()方法获取执行结果;

最后,如果工作中并行处理任务不需要获取结果的,我们正常使用线程池提交就可以,任务技术只要适合工作的业务场景就是好的。

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