共同学习Java源代码-多线程与并发-AbstractExecutorService类(三)

本文解析了 ExecutorService 接口中的 invokeAll 方法,包括无时间限制与带时间限制两个版本,介绍了如何提交多个 Callable 任务,并等待它们全部完成。
    public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
        throws InterruptedException {
        if (tasks == null)
            throw new NullPointerException();
        ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
        boolean done = false;
        try {
            for (Callable<T> t : tasks) {
                RunnableFuture<T> f = newTaskFor(t);
                futures.add(f);
                execute(f);
            }
            for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++) {
                Future<T> f = futures.get(i);
                if (!f.isDone()) {
                    try {
                        f.get();
                    } catch (CancellationException ignore) {
                    } catch (ExecutionException ignore) {
                    }
                }
            }
            done = true;
            return futures;
        } finally {
            if (!done)
                for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++)
                    futures.get(i).cancel(true);
        }
    }

这个方法是调用所有任务的方法

判断参数任务集合如果为空 就抛出异常 

创建一个ArrayList长度为参数集合的长度 名为futures

创建布尔变量done为false

遍历参数任务集合 将所有任务包装成RunnableFuture 然后添加进futures 然后执行RunnableFuture任务

然后遍历futures 挨个取出刚才的任务 

判断每个任务如果没有完成 就再次调用get方法 

跳出循环后将done设为true 

返回futures

在finally块中 如果done还是false 就遍历所有任务 并调用cancel方法结束任务




    public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                                         long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {
        if (tasks == null)
            throw new NullPointerException();
        long nanos = unit.toNanos(timeout);
        ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
        boolean done = false;
        try {
            for (Callable<T> t : tasks)
                futures.add(newTaskFor(t));


            final long deadline = System.nanoTime() + nanos;
            final int size = futures.size();


            // Interleave time checks and calls to execute in case
            // executor doesn't have any/much parallelism.
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                execute((Runnable)futures.get(i));
                nanos = deadline - System.nanoTime();
                if (nanos <= 0L)
                    return futures;
            }


            for (int i = 0; i < size; i++) {
                Future<T> f = futures.get(i);
                if (!f.isDone()) {
                    if (nanos <= 0L)
                        return futures;
                    try {
                        f.get(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
                    } catch (CancellationException ignore) {
                    } catch (ExecutionException ignore) {
                    } catch (TimeoutException toe) {
                        return futures;
                    }
                    nanos = deadline - System.nanoTime();
                }
            }
            done = true;
            return futures;
        } finally {
            if (!done)
                for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++)
                    futures.get(i).cancel(true);
        }

    }

这个方法和上面的类似 就是加上了截止时间 

AbstractExecutorService讲解完毕

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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