Java实现限定方法执行时间,如果该任务能在限制时间内完成则返回任务执行结果,否则返回null

使用Future类执行超时处理。
代码如下:

import java.util.concurrent.*;

public class CheckTimeOut {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(method(3, 2));
    }

    /**
     * @param threadNum 线程池的数量
     * @param timeOut   超时时限
     * @return 返回执行结果
     */
    public static String method(int threadNum, int timeOut) {

        // 获取线程池
        ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(threadNum);

        // Future用于执行多线程的执行结果
        Future<String> future = es.submit(() -> {
            String s = "程序执行代码";
            return s;
        });

        try {
            // futrue.get()测试被执行的程序是否能在timeOut时限内返回字符串
            return future.get(timeOut, TimeUnit.SECONDS);//任务处理超时时间设为 1 秒
        } catch (Exception ex) {
            System.out.println("输出异常:" + ex.getMessage());
        } finally {
            // 关闭线程池
            es.shutdown();
        }
        return null;
    }

}

private String startDetectiontask(DetectionTask detectionTask) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); detectionTask.setCreateTime(sdf.format(new Date())); String[] rtspUrls = new String[1]; rtspUrls[0] = createdetectiontaskService.selectvideostream(detectionTask.getCameraPosition()); List<AiModels> list = createdetectiontaskService.selectModel(detectionTask.getIds()); String[] modelPaths = new String[list.size()]; for (int i = 0; i < list.size(); i++) { modelPaths[i] = list.get(i).getModelLocation() + "/" + list.get(i).getModel(); } // 生成 taskId 并插入检测任务 detectionTask.setTaskId(generateCameraId()); int insertResult = createdetectiontaskService.insertDetectiontask(detectionTask); if (insertResult <= 0) { return JSON.toJSONString(Result.success("创建任务失败", 0, null)); } // 获取插入的检测任务的 ID String taskId = detectionTask.getTaskId(); // 调用 streamService.startStream 传递 taskId String taskTagging = streamService.startStream(rtspUrls, modelPaths, taskId,detectionTask.getFrameSelect(),detectionTask.getFrameBoxs(),500,detectionTask.getFrameInterval()); // 解析 JSON 字符串 JSONObject jsonObject = new JSONObject(taskTagging); // 提取 "thread_name" 字段的值 String threadName = jsonObject.getString("thread_name"); detectionTask.setTaskTagging(threadName); if (detectionTask.getTaskTagging() != null && detectionTask.getTaskTagging().length() > 0) { detectionTask.setStatus(detectionTask.getStatus()); detectionTask.setStartTime(sdf.format(new Date())); detectionTask.setId(createdetectiontaskService.selectId(taskId)); int updateResult = createdetectiontaskService.updateDetectiontasktag(detectionTask); if (updateResult > 0) { return JSON.toJSONString(Result.success("创建任务成功", 1, null)); } } return JSON.toJSONString(Result.success("创建任务失败", 0, null)); } 请把这个函数实现绘制一个函数流程图
最新发布
04-04
<think>好的,我现在需要帮用户分析他们提供的Java方法,并绘制对应的函数流程图。首先,我得仔细阅读这段代码,理解它的每个步骤和逻辑结构。 首先,这个方法的名称是startDetectiontask,接收一个DetectionTask对象作为参数,返回一个字符串。看起来像是启动一个检测任务,并将结果以JSON格式返回。接下来,我需要逐行分析代码的执行流程。 代码开始部分,创建了一个SimpleDateFormat对象,用于设置检测任务的创建时间。然后设置rtspUrls数组,从服务层获取视频流地址。这里数组长度是1,可能目前只支持单个视频流。接着通过服务层selectModel方法获取选中的AI模型列表,并将模型路径存入modelPaths数组。 然后生成taskId,并插入检测任务到数据库。如果插入失败,直接返回创建任务失败的JSON响应。成功的话,继续获取taskId,调用streamService的startStream方法,传递相关参数,包括rtspUrls、modelPaths、taskId等。这里需要注意参数是否正确传递,比如frameSelect、frameBoxs、frameInterval等可能影响视频流处理的配置。 接下来解析返回的taskTagging(应该是JSON字符串),提取thread_name字段,更新检测任务的taskTagging和状态。如果更新成功,返回创建成功的响应,否则返回失败。 接下来,我需要考虑如何将这些步骤转化为流程图。流程图通常包括开始、结束、处理步骤、判断节点等。需要确定每个关键步骤和条件分支。 可能的流程节点包括: 1. 设置创建时间 2. 获取视频流地址 3. 获取模型路径 4. 生成taskId并插入任务 5. 检查插入是否成功 6. 调用startStream 7. 解析返回结果,提取thread_name 8. 更新任务状态 9. 检查更新是否成功 10. 返回相应结果 判断节点主要在插入数据库和更新数据库时,需要处理成功或失败的分支。例如,插入失败直接返回失败,否则继续执行。同样,更新失败也会返回失败。 需要注意的是,各个步骤之间的顺序和依赖关系。例如,必须先获取视频流和模型路径后才能生成taskId并插入任务,之后才能调用startStream。此外,解析返回结果和更新状态是后续步骤。 在绘制流程图时,可能需要使用不同的形状,比如矩形表示处理步骤,菱形表示判断,箭头表示流程方向。同时,确保每个判断节点都有两个出口(成功/失败),并连接到相应的后续步骤。 另外,需要考虑异常处理,但代码中似乎没有显式的try-catch块,可能异常由上层处理。不过用户提供的代码中,如果服务层方法抛出异常,这里可能会影响流程,但根据现有代码,可能暂时不需要在流程图中体现异常处理,除非用户特别要求。 最后,确保流程图的逻辑与代码完全一致,包括所有条件判断和返回路径。这有助于用户清晰理解代码的执行过程,方便后续维护或优化。</think>以下是用中文描述的 `startDetectiontask` 方法流程图及结构化说明: ```plaintext 流程图结构说明: ________________________________________________________ | 开始 | | 设置检测任务创建时间 detectionTask.setCreateTime() | |_______________________________________________________| ↓ ________________________________________________________ | 获取视频流地址: | | createdetectiontaskService.selectvideostream() | |_______________________________________________________| ↓ ________________________________________________________ | 获取AI模型列表: | | createdetectiontaskService.selectModel() | | 遍历模型列表构建modelPaths数组 | |_______________________________________________________| ↓ ________________________________________________________ | 生成taskId并插入数据库: | | generateCameraId() → detectionTask.setTaskId() | | createdetectiontaskService.insertDetectiontask() | |_______________________________________________________| ↓ |‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾| | 插入失败?(insertResult ≤ 0) | → 是 → 返回失败JSON |_____________________________| ↓ 否 ________________________________________________________ | 调用视频流处理服务: | | streamService.startStream() | | 参数包含rtspUrls/modelPaths/taskId/配置参数 | |_______________________________________________________| ↓ ________________________________________________________ | 解析返回结果: | | JSONObject解析 → 提取thread_name字段 | |_______________________________________________________| ↓ ________________________________________________________ | 更新任务状态: | | 设置taskTagging/startTime/status/id | | createdetectiontaskService.updateDetectiontasktag() | |_______________________________________________________| ↓ |‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾| | 更新成功?(updateResult > 0) | → 是 → 返回成功JSON |_____________________________| ↓ 否 返回失败JSON ``` ### 关键流程说明 1. **初始化阶段** - 使用 `SimpleDateFormat` 设置任务创建时间 - 通过服务层方法获取 **单路RTSP视频流地址**(当前实现限定为单路) 2. **模型加载阶段** - 根据传入的 `detectionTask.getIds()` 获取多个AI模型路径 - 构建模型路径数组时采用 **路径拼接** 方式:`模型位置 + "/" + 模型名称` 3. **任务持久化** - 通过 `generateCameraId()` 生成唯一任务ID - **数据库插入操作** 是后续流程的前提条件,失败立即终止 4. **视频流处理** - 调用 `streamService.startStream()` 时传递的 **核心参数**: - `rtspUrls`: 视频流地址数组 - `modelPaths`: 模型路径数组 - `taskId`: 任务唯一标识 - `frameSelect/frameBoxs/frameInterval`: 帧处理配置 5. **异步结果处理** - 解析返回的JSON获取 `thread_name` 字段,表明服务采用了 **线程级任务管理** - 最终通过更新 `taskTagging` 字段实现 **任务状态绑定** ### 架构特点 1. **分层设计** 方法体现了典型的三层架构: ```mermaid graph TD A[控制层] -->|调用| B[服务层] B -->|数据操作| C[持久层] ``` 2. **异步处理机制** `streamService.startStream()` 的返回值包含 `thread_name`,暗示视频分析任务通过 **独立线程/进程** 实现,符合实时流处理场景需求 3. **配置驱动** 参数如 `frameInterval`(帧间隔)、`frameBoxs`(检测区域)等通过数据库配置,增强了系统灵活性 ### 潜在优化点 1. **多视频流支持** 当前硬编码 `String[] rtspUrls = new String[1]` 限制了单路流处理,可改为动态数组 2. **事务管理** 插入任务记录与状态更新操作建议增加事务控制,保证数据一致性 3. **异常处理** 可添加 try-catch 块对服务调用进行异常捕获,提升系统健壮性 是否需要进一步解释特定代码段或流程图实现细节?
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