淘宝面试题：如何充分利用多核CPU，计算很大的List中所有整数的和

一：分析题目
从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”，这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写。具体怎么做呢？大概的思路就是分割List，每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和，最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和。
二：具体分析和技术方案
既然我们已经决定采用多线程(任务)，并且还要分割List，每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和，那么我们必须要等待所有的线程(任务)完成之后才能得到正确的结果，那么怎么才能保证“等待所有的线程(任务)完成之后输出结果呢”？这就要靠java.util.concurrent包中的CyclicBarrier类了。它是一个同步辅助类，它允许一组线程(任务)互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程(任务)的程序中，这些线程(任务)必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。简单的概括其适应场景就是：当一组线程(任务)并发的执行一件工作的时候，必须等待所有的线程(任务)都完成时才能进行下一个步骤。具体技术方案步骤如下：

• 分割List，根据采用的线程(任务)数平均分配，即list.size()/threadCounts。
• 定义一个记录“很大List”中所有整数和的变量sum，采用一个线程(任务)处理一个分割后的子List，计算子List中所有整数和(subSum)，然后把和(subSum)累加到sum上。
• 等待所有线程(任务)完成后输出总和(sum)的值。

示意图如下：

三：详细编码实现
代码中有很详细的注释，这里就不解释了。

/**
 * 计算List中所有整数的和<br>
 * 采用多线程，分割List计算
 * @author 飞雪无情
 * @since 2010-7-12
 */
public class CountListIntegerSum {
	private long sum;//存放整数的和
	private CyclicBarrier barrier;//障栅集合点(同步器)
	private List<Integer> list;//整数集合List
	private int threadCounts;//使用的线程数
	public CountListIntegerSum(List<Integer> list,int threadCounts) {
		this.list=list;
		this.threadCounts=threadCounts;
	}
	/**
	 * 获取List中所有整数的和
	 * @return
	 */
	public long getIntegerSum(){
		ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
		int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
		//List中的数量没有线程数多（很少存在）
		if(len==0){
			threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素
			len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
		}
		barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);
		for(int i=0;i<threadCounts;i++){
			//创建线程任务
			if(i==threadCounts-1){//最后一个线程承担剩下的所有元素的计算
				exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len,list.size())));
			}else{
				exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1))));
			}
		}
		try {
			barrier.await();//关键，使该线程在障栅处等待，直到所有的线程都到达障栅处
		} catch (InterruptedException e) {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
		} catch (BrokenBarrierException e) {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
		}
		exec.shutdown();
		return sum;
	}
	/**
	 * 分割计算List整数和的线程任务
	 * @author lishuai
	 *
	 */
	public class SubIntegerSumTask implements Runnable{
		private List<Integer> subList;
		public SubIntegerSumTask(List<Integer> subList) {
			this.subList=subList;
		}
		public void run() {
			long subSum=0L;
			for (Integer i : subList) {
				subSum += i;
			}  
			synchronized(CountListIntegerSum.this){//在CountListIntegerSum对象上同步
				sum+=subSum;
			}
			try {
				barrier.await();//关键，使该线程在障栅处等待，直到所有的线程都到达障栅处
			} catch (InterruptedException e) {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
			} catch (BrokenBarrierException e) {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
			}
			System.out.println("分配给线程："+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为：\tSubSum:"+subSum);
		}
		
	}
	
}

 有人可能对barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);//创建的线程数和主线程main有点不解，不是采用的线程(任务)数是threadCounts个吗？怎么为CyclicBarrier设置的给定数量的线程参与者比我们要采用的线程数多一个呢？答案就是这个多出来的一个用于控制main主线程的，主线程也要等待，它要等待其他所有的线程完成才能输出sum值，这样才能保证sum值的正确性，如果main不等待的话，那么结果将是不可预料的。

/**
 * 计算List中所有整数的和测试类
 * @author 飞雪无情
 * @since 2010-7-12
 */
public class CountListIntegerSumMain {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
		int threadCounts = 10;//采用的线程数
		//生成的List数据
		for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
			list.add(i);
		}
		CountListIntegerSum countListIntegerSum=new CountListIntegerSum(list,threadCounts);
		long sum=countListIntegerSum.getIntegerSum();
		System.out.println("List中所有整数的和为:"+sum);
	}

}

  四：总结
本文主要通过一个淘宝的面试题为引子，介绍了并发的一点小知识，主要是介绍通过CyclicBarrier同步辅助器辅助多个并发任务共同完成一件工作。Java SE5的java.util.concurrent引入了大量的设计来解决并发问题，使用它们有助于我们编写更加简单而健壮的并发程序。

附mathfox提到的ExecutorService.invokeAll()方法的实现
这个不用自己控制等待，invokeAll执行给定的任务，当所有任务完成时，返回保持任务状态和结果的 Future 列表。sdh5724也说用了同步，性能不好。这个去掉了同步，根据返回结果的 Future 列表相加就得到总和了。

/**
 * 使用ExecutorService的invokeAll方法计算
 * @author 飞雪无情
 *
 */
public class CountSumWithCallable {

	/**
	 * @param args
	 * @throws InterruptedException 
	 * @throws ExecutionException 
	 */
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
		int threadCounts =19;//使用的线程数
		long sum=0;
		ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
		List<Callable<Long>> callList=new ArrayList<Callable<Long>>();
		//生成很大的List
		List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
		for (int i = 0; i <= 1000000; i++) {
			list.add(i);
		}
		int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
		//List中的数量没有线程数多（很少存在）
		if(len==0){
			threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素
			len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
		}
		for(int i=0;i<threadCounts;i++){
			final List<Integer> subList;
			if(i==threadCounts-1){
				subList=list.subList(i*len,list.size());
			}else{
				subList=list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1));
			}
			//采用匿名内部类实现
			callList.add(new Callable<Long>(){
				public Long call() throws Exception {
					long subSum=0L;
					for(Integer i:subList){
						subSum+=i;
					}
					System.out.println("分配给线程："+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为：\tSubSum:"+subSum);
					return subSum;
				}
			});
		}
		List<Future<Long>> futureList=exec.invokeAll(callList);
		for(Future<Long> future:futureList){
			sum+=future.get();
		}
		exec.shutdown();
		System.out.println(sum);
	}

}

 源于 http://flysnow.iteye.com/blog/711162