java 如何写一个简单的多线程_java 手写多线程-优快云博客

该博客介绍了一种通过多线程提高数据处理效率的方法，提供了一个工具类，包括线程池的创建、任务分配以及结果整合。通过将数据切分并分配给多个线程进行计算，然后合并结果，显著提升了处理大量数据时的效率。适合对多线程编程不熟悉的开发者参考。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有些小伙伴不会写多线程，但是处理10w级以上的数据时候，单线程是肯定的大大影响效率的，这里给大家提供一个工具类

    private Map<String, Integer> getHeatData(List<EscortVo> stopLocList, int addCount) {
        Map<String, Integer> heatDataMap = new HashMap<>();
        try {
            if (stopLocList != null && stopLocList.size() > 0) {
                // 线程数
                int threadNum = 5;
                // 多余数量
                boolean special = stopLocList.size() % threadNum == 0;
                // 每条线程数据量
                int threadSize = stopLocList.size() / threadNum;
                // 热力图大小参数值
                int heatParamCount = addCount;

                // 创建一个线程池
                ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);
                // 定义一个任务集合
                List<Callable<Map<String, Integer>>> tasks = new ArrayList<>();
                Callable<Map<String, Integer>> task = null;
                // 确定每条线程的数据
                List<EscortVo> cutList = null;
                for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
                    if (i == threadNum - 1) {
                        if (special) {
                            break;
                        }
                        cutList = stopLocList.subList(threadSize * i, stopLocList.size());
                    } else {
                        cutList = stopLocList.subList(threadSize * i, threadSize * (i + 1));
                    }
                    final List<EscortVo> listStr = cutList;
                    task = new Callable<Map<String, Integer>>() {
                        Map<String, Integer> m = new HashMap<>();

                        @Override
                        public Map<String, Integer> call() {
                            m = calculateHeatData(listStr, heatParamCount);
                            return m;
                        }
                    };
                    // 这里提交的任务容器列表和返回的Future列表存在顺序对应的关系
                    tasks.add(task);
                }

                List<Future<Map<String, Integer>>> results = exec.invokeAll(tasks);
                for (Future<Map<String, Integer>> future : results) {
                    Map<String, Integer> m = future.get();
                    for (String key : m.keySet()) {
                        if (heatDataMap.containsKey(key)) {
                            heatDataMap.put(key, heatDataMap.get(key) + m.get(key));
                        } else {
                            heatDataMap.put(key, m.get(key));
                        }
                    }
                }
                // 关闭线程池
                exec.shutdown();
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return heatDataMap;
    }

具体使用方法如下

  // escortList  是你要操作的数据      
  stopHeatMap = getHeatData(escortList, addCount);



 //上面代码中 这个方法写你的业务逻辑

     @Override
                        public Map<String, Integer> call() {
                            m = calculateHeatData(listStr, heatParamCount);
                            return m;
                        }

线程数的设置需要根据实际场景，就写这么多。。。