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项目场景
问题描述
解决方案：
方法一：没有返回值，直接在任务里完成计算
方法二：有返回值
最后
项目场景
前台通过模板批量上传数据到后台
问题描述
后台使用常规方法处理数据，效率低下
解决方案：
使用多线程线程池实现
方法一：没有返回值，直接在任务里完成计算
package com.lwk.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建一个包含 10 个线程的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 创建一个包含 10000 个元素的 List
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10001; i++) {
list.add(i);
}
// 将 List 分成 10 个子 List，每个子 List 包含 1000 个元素
List<List<Integer>> subLists = new ArrayList<>();
int subListSize = 1000;
for (int i = 0; i < list.size(); i += subListSize) {
subLists.add(list.subList(i, Math.min(i + subListSize, list.size())));
}
// 提交每个子 List 的处理任务给线程池
for (List<Integer> subList : subLists) {
executorService.submit(new Task(subList));
}
// 等待线程池中所有任务执行完毕
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
// 打印处理结果
System.out.println("List size: " + list.size());
System.out.println("Sum of elements: " + Task.getSum());
}
static class Task implements Runnable {
private List<Integer> list;
private static long sum = 0;
public Task(List<Integer> list) {
this.list = list;
}
@Override
public void run() {
long subSum = 0;
for (int i : list) {
subSum += i;
}
synchronized (Task.class) {
sum += subSum;
}
}
public static long getSum() {
return sum;
}
}
}
方法二：有返回值
除了创建线程池和分割 List 的过程外，主要的变化是将 Task 类改为实现 Callable 接口，并返回子 List 的和。使用 CompletionService 提交任务和获取任务执行结果，从而减少了线程池的等待时间，提高了执行效率。最后，将每个子 List 的和累加起来，打印处理结果。
package com.lwk.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
public class ThreadPoolExample2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
// 创建一个包含 10 个线程的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 创建一个 CompletionService，用于提交任务和获取任务执行结果
CompletionService<Long> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executorService);
// 创建一个包含 10000 个元素的 List
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10001; i++) {
list.add(i);
}
// 将 List 分成 10 个子 List，每个子 List 包含 1000 个元素
List<List<Integer>> subLists = new ArrayList<>();
int subListSize = 1000;
for (int i = 0; i < list.size(); i += subListSize) {
subLists.add(list.subList(i, Math.min(i + subListSize, list.size())));
}
// 提交每个子 List 的处理任务给 CompletionService
for (List<Integer> subList : subLists) {
completionService.submit(new Task(subList));
}
// 获取每个任务的执行结果，并将结果累加起来
long sum = 0;
for (int i = 0; i < subLists.size(); i++) {
Future<Long> future = completionService.take();
sum += future.get();
}
// 打印处理结果
System.out.println("List size: " + list.size());
System.out.println("Sum of elements: " + sum);
// 关闭线程池
executorService.shutdown();
}
static class Task implements Callable<Long> {
private List<Integer> list;
public Task(List<Integer> list) {
this.list = list;
}
@Override
public Long call() throws Exception {
long subSum = 0;
for (int i : list) {
subSum += i;
}
return subSum;
}
}
}
最后
如果改为项目中使用的话，需要将 【创建一个包含 10000 个元素的 List】改为自己的数据集即可!
需要注意的是：在使用线程池时，需要选择合适的线程池大小，以避免创建过多的线程导致系统资源耗尽！
还有一点：也不要盲目的去开多个线程。如果你的服务器是单cpu单核开多线程反而会增加上下文损耗，从而降低程序执行效率。能开多少个线程，理论是这样计算的：逻辑cpu个数 = (物理cpu个数 * 每个cpu的核心数 * 超线程数)，命令见如下：
1.查看物理cpu个数，也就是实物cpu的个数
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
2.查看每个cpu的core，也就是常说的核心数
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-482943.html
今天的分享就到这里了，如果问题欢迎留言指正！ 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-482943.html
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