JUC - 29 CompletionService

本文对CompletionService异步获取并行任务执行结果进行源码分析。构造方法初始化阻塞队列存储已完成任务,submit方法将callable包装成QueueFuture,最终执行FutureTask的run方法。执行结束后,通过finishCompletion()方法将结果添加到队列,利用队列先进先出特性实现异步非阻塞获取结果。

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CompletionService异步获取并行任务执行结果

源码分析

首先看下构造方法

public ExecutorCompletionService(Executor executor) {
    if (executor == null)
        throw new NullPointerException();
    this.executor = executor;
    this.aes = (executor instanceof AbstractExecutorService) ?
        (AbstractExecutorService) executor : null;
     //创建阻塞队列
    this.completionQueue = new LinkedBlockingQueue<Future<V>>();
}

 构造方法用来初始化一个阻塞对垒, 用来存储已完成的task 任务

然后看下submit 方法

public Future<V> submit(Callable<V> task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<V> f = newTaskFor(task);
    //将我们的callable任务包装成QueueingFuture
    executor.execute(new QueueingFuture(f));
    return f;
}

 submit 方法可以看出 callable 被包装成了QueueFuture ,而QueueingFutrue 继承  FutureTask ,所以最终执行了FutureTask 中的run 方法

 

public void run() {
 //判断执行状态,保证callable任务只被运行一次
    if (state != NEW ||
        !UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset,
                                     null, Thread.currentThread()))
        return;
    try {
        Callable<V> c = callable;
        if (c != null && state == NEW) {
            V result;
            boolean ran;
            try {
            //这里回调我们创建的callable对象中的call方法
                result = c.call();
                ran = true;
            } catch (Throwable ex) {
                result = null;
                ran = false;
                setException(ex);
            }
            if (ran)
            //处理执行结果
                set(result);
        }
    } finally {
        runner = null;
        // state must be re-read after nulling runner to prevent
        // leaked interrupts
        int s = state;
        if (s >= INTERRUPTING)
            handlePossibleCancellationInterrupt(s);
    }
}

在run 方法中, 最终回调自定义的callable 中的call 方法, 执行结束后,通过 set 方法执行结果

 

protected void set(V v) {
    if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)) {
    //设置执行结果v,并标记线程执行状态为:NORMAL
        outcome = v;
        UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, NORMAL); 
        //完成执行,将执行结果添加到队列
        finishCompletion();
    }
}

 我们在看下 finishCompletion() 方法, 在该方法中我们找到 done()

protected void done() { completionQueue.add(task); }

该方法将执行结束的task 添加到队列中, 只要队列中有元素, 我们调用 take() 方法就可以获取执行的结果,异步非阻塞获取执行结果的实现原理,其实就是通过队列来实现的, FutureTask将执行结果放到队列中, 先进先出, 线程执行结束的顺序就是获取结果的顺序。 

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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