阻塞队列 Future 线程池 AtomicInteger简单示例

本文探讨了生产者消费者模式、多线程求和计算、并发编程与大数据处理技术的应用,涉及ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等阻塞队列的使用,以及如何利用Java线程池、Callable接口实现高效的大数据处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class Consumer implements Runnable{
	   private final BlockingQueue queue;
	   
	   public Consumer(BlockingQueue q) { 
		   queue = q; 
		   }
	   
	   public void run() {
	     try {
	      for(int i=0;i<100;i++){
	      consume(queue.take());
	      }
	     } catch (InterruptedException ex) {}
	   }
	   void consume(Object x) {
	   System.out.println("cousume"+x.toString());
	   }
}
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class Producer implements Runnable{
	   private final BlockingQueue queue;
	   public Producer(BlockingQueue q)
	   { 
		   queue = q; 
	   }
	   
	   public void run() {
	     try {
	      for(int i=0;i<100;i++){
	      queue.put(produce());
	      }
	      
	     } catch (InterruptedException ex) {}
	   }
	   
	   String produce() {
	   String temp=""+(char)('A'+(int)(Math.random()*26));
	   System.out.println("produce"+temp);
	   return temp;
	   }
}
//生产者 消费者 模式  ArrayBlockingQueue LinkedBlockingQueue 阻塞队列
    	BlockingQueue<String> queue1=new LinkedBlockingQueue<String>(5);
//    	
    	Producer p=new Producer(queue1);
    	Consumer c1=new Consumer(queue1);
    	Consumer c2=new Consumer(queue1);
    	
    	new Thread(p).start();
    	new Thread(c1).start();
    	new Thread(c2).start();

List<Callable<Long>> callList = new ArrayList<Callable<Long>>();add一些Callable的实现类,多线程求和计算。

int threadCounts = 19;// 使用的线程数
		long sum = 0;
		ExecutorService exec1 = 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 = exec1.invokeAll(callList);
		for (Future<Long> future : futureList) {
			sum += future.get();
		}
		exec1.shutdown();
		System.out.println(sum);

AtomicInteger的简单举例

// 阻塞队列,能容纳100个文件
        final BlockingQueue<File> queue = new LinkedBlockingQueue<File>(100);
        // 线程池
        final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(5);
        final File root = new File("D:\\jpg");
        // 完成标志
        final File exitFile = new File("");
        // 原子整型,读个数
        // AtomicInteger可以在并发情况下达到原子化更新,避免使用了synchronized,而且性能非常高。
        final AtomicInteger rc = new AtomicInteger();
        // 原子整型,写个数
        final AtomicInteger wc = new AtomicInteger();
        // 读线程
        Runnable read = new Runnable() {
            public void run() {
                scanFile(root);
                scanFile(exitFile);
            }

            public void scanFile(File file) {
                if (file.isDirectory()) {
                    File[] files = file.listFiles(new FileFilter() {
                        public boolean accept(File pathname) {
                            return pathname.isDirectory() || pathname.getPath().endsWith(".jpg");
                        }
                    });
                    for (File one : files)
                        scanFile(one);
                } else {
                    try {
                        // 原子整型的incrementAndGet方法,以原子方式将当前值加 1,返回更新的值
                        int index = rc.incrementAndGet();
                        System.out.println("Read0: " + index + " " + file.getPath());
                        // 添加到阻塞队列中
                        queue.put(file);
                    } catch (InterruptedException e) {

                    }
                }
            }
        };
        // submit方法提交一个 Runnable 任务用于执行,并返回一个表示该任务的 Future。
        exec.submit(read);

        // 四个写线程
        for (int index = 0; index < 4; index++) {
            // write thread
            final int num = index;
            Runnable write = new Runnable() {
                String threadName = "Write" + num;

                public void run() {
                    while (true) {
                        try {
                            Thread.sleep(randomTime());
                            // 原子整型的incrementAndGet方法,以原子方式将当前值加 1,返回更新的值
                            int index = wc.incrementAndGet();
                            // 获取并移除此队列的头部,在元素变得可用之前一直等待(如果有必要)。
                            File file = queue.take();
                            // 队列已经无对象
                            if (file == exitFile) {
                                // 再次添加"标志",以让其他线程正常退出
                                queue.put(exitFile);
                                break;
                            }
                            System.out.println(threadName + ": " + index + " " + file.getPath());
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }
                    }
                }

            };
            exec.submit(write);
        }
        exec.shutdown();
    }


















转载于:https://my.oschina.net/rouchongzi/blog/172448

### Java 自定义线程池工具类实现 在 Java 中,可以通过扩展 `ThreadPoolExecutor` 或者封装其功能来构建自定义线程池工具类。这种工具类能够提供更灵活的功能支持,弥补标准库中未涵盖的需求。 以下是基于现有引用内容以及专业知识设计的一个完整的自定义线程池工具类示例: #### 工具类代码 ```java import java.util.concurrent.*; public class CustomThreadPool { private final ThreadPoolExecutor executor; /** * 构造函数初始化线程池参数 * * @param corePoolSize 核心线程数量 * @param maxPoolSize 最大线程数量 * @param keepAliveTime 线程空闲时间 * @param timeUnit 时间单位 * @param workQueue 阻塞队列 */ public CustomThreadPool(int corePoolSize, int maxPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit timeUnit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this.executor = new ThreadPoolExecutor( corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, timeUnit, workQueue, new CustomThreadFactory("custom-pool"), // 使用自定义线程工厂设置线程名前缀 new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略:由调用方执行任务 ); } /** * 提交任务并返回 Future 对象以便后续处理结果 * * @param task 可运行的任务对象 * @return 返回表示异步计算的结果的 Future 对象 */ public Future<?> submit(Runnable task) { return executor.submit(task); } /** * 执行任务不关心返回值 * * @param task 要执行的任务 */ public void execute(Runnable task) { executor.execute(task); } /** * 停止线程池工作 */ public void shutdown() { executor.shutdown(); } /** * 强制关闭线程池,立即中断正在执行的任务 */ public void shutdownNow() { executor.shutdownNow(); } } ``` #### 自定义线程工厂 为了更好地管理线程属性(如命名规则),可以引入一个自定义线程工厂类: ```java class CustomThreadFactory implements ThreadFactory { private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1); private final String namePrefix; public CustomThreadFactory(String namePrefix) { this.namePrefix = namePrefix; } @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(r); t.setName(namePrefix + "-" + threadNumber.getAndIncrement()); t.setDaemon(false); // 默认非守护线程 t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); // 设置默认优先级 return t; } } ``` --- 上述代码实现了以下几个关键点[^3]: - **核心线程数与最大线程数配置**:通过构造器传入参数控制线程池规模。 - **阻塞队列设定**:指定任务排队方式,例如使用 `LinkedBlockingQueue` 来存储待处理任务。 - **线程工厂应用**:利用自定义线程工厂为每个线程分配唯一的名字前缀,方便调试和监控。 - **拒绝策略调整**:采用 `CallerRunsPolicy` 策略,在线程池满载时让提交任务的主线程自行执行该任务。 此工具类不仅提供了基本的线程管理和调度能力,还允许开发者根据实际需求进一步优化或扩展功能[^4]。 --- ### 问题
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