【多线程高并发】多线程的设计模式

关键字：：多线程设计模式，Future模式，Master-Worker模式，生产者-消费者模型 
github 地址： https://github.com/zhaikaishun/concurrent_programming 
本篇文章代码在Multi_004 中

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多线程的设计模式

代码在Multi_004当中 
并行设计模式属于设计优化的一部分，他是对一些常用的多线程结构的总结和抽象，与串行程序相比，并行程序的结构通常更为复杂，因此合理的使用并行模式在多线程开发中更具有意义，在这里主要介绍Future, Master-Worker和生产者-消费者模型。

Future模式

Future模式类似于异步请求 
Future模式Java实现举例(其实JDK自带有实现，这里我先用java来实现) 
代码在： com.kaishun.height.design014 中 

main方法

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        FutureClient fc = new FutureClient();
        Data data = fc.request("请求参数");
        System.out.println("请求发送成功!");
        System.out.println("做其他的事情...");

        String result = data.getRequest();
        System.out.println(result);

    }
}

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FutureClient类 先返回一个futureData对象，不让主方法阻塞，然后再让这个引用去得到耗时的操作的结果

public class FutureClient {

    public Data request(final String queryStr){
        //1 我想要一个代理对象（Data接口的实现类）先返回给发送请求的客户端，告诉他请求已经接收到，可以做其他的事情
        final FutureData futureData = new FutureData();
        //2 启动一个新的线程，去加载真实的数据，传递给这个代理对象
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //3 这个新的线程可以去慢慢的加载真实对象，然后传递给代理对象
                RealData realData = new RealData(queryStr);
                futureData.setRealData(realData);
            }
        }).start();

        return futureData;
    }

}

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RealData类，构造方法是一个耗时的类的操作

public class RealData implements Data{

    private String result ;

    public RealData (String queryStr){
        System.out.println("根据'" + queryStr + "'进行查询，这是一个很耗时的操作..");
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("操作完毕，获取结果");
        result = "'查询结果'";
    }

    @Override
    public String getRequest() {
        return result;
    }

}

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FutureData类 setRealData(RealData realData)和getRequest()加了同步代码块synchronized, 线程之间通过wait/notify进行通信

public class FutureData implements Data{

    private RealData realData ;

    private boolean isReady = false;

    public synchronized void setRealData(RealData realData) {
        //如果已经装载完毕了，就直接返回
        if(isReady){
            return;
        }
        //如果没装载，进行装载真实对象
        this.realData = realData;
        isReady = true;
        //进行通知
        notify();
    }

    @Override
    public synchronized String getRequest() {
        //如果没装载好 程序就一直处于阻塞状态
        while(!isReady){
            try {
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //装载好直接获取数据即可
        return this.realData.getRequest();
    }

}

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Data接口

public interface Data {

    String getRequest();

}

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最终输出

请求发送成功!
做其他的事情...
根据'请求参数'进行查询，这是一个很耗时的操作..
操作完毕，获取结果
'查询结果'

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Master-Worker模式

Master-Worker模式是常用的并行计算模式。他的核心思想是系统由两类进程协作工作：Master进程和Worker进程.Maseter负责接收和分配任务, Worker负责处理子任务。当各个Worker子进行处理完成后，会将结果返回给Master，由Msster做归纳总结，好处是能将一个大任务分解成若干个小任务，并行执行，从而提高系统的吞吐量 

举例com.kaishun.height.design015

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Task任务类

public class Task {

    private int id;
    private int price ;
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public int getPrice() {
        return price;
    }
    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    } 

}

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Master类

    //1 有一个盛放任务的容器
    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Task>();

    //2 需要有一个盛放worker的集合
    private HashMap<String, Thread> workers = new HashMap<String, Thread>();

    //3 需要有一个盛放每一个worker执行任务的结果集合
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<String, Object>();

    //4 构造方法
    public Master(Worker worker , int workerCount){
        worker.setWorkQueue(this.workQueue);
        worker.setResultMap(this.resultMap);

        for(int i = 0; i < workerCount; i ++){
            this.workers.put(Integer.toString(i), new Thread(worker));
        }

    }

    //5 需要一个提交任务的方法
    public void submit(Task task){
        this.workQueue.add(task);
    }

    //6 需要有一个执行的方法，启动所有的worker方法去执行任务
    public void execute(){
        for(Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()){
            me.getValue().start();
        }
    }

    //7 判断是否运行结束的方法
    public boolean isComplete() {
        for(Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()){
            if(me.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED){
                return false;
            }
        }       
        return true;
    }

    //8 计算结果方法
    public int getResult() {
        int priceResult = 0;
        for(Map.Entry<String, Object> me : resultMap.entrySet()){
            priceResult += (Integer)me.getValue();
        }
        return priceResult;
    }

}

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Work类

public class Worker implements Runnable {

    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue;
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap;

    public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue) {
        this.workQueue = workQueue;
    }

    public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
        this.resultMap = resultMap;
    }

    @Override
    public void run() {
        while(true){
            Task input = this.workQueue.poll();
            if(input == null) break;
            Object output = handle(input);
            this.resultMap.put(Integer.toString(input.getId()), output);
        }
    }

    private Object handle(Task input) {
        Object output = null;
        try {
            //处理任务的耗时。。 比如说进行操作数据库。。。
            Thread.sleep(500);
            output = input.getPrice();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return output;
    }
}

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Main方法

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        Master master = new Master(new Worker(), 20);

        Random r = new Random();
        // 100 个任务
        for(int i = 1; i <= 100; i++){
            Task t = new Task();
            t.setId(i);
            t.setPrice(r.nextInt(1000));
            master.submit(t);
        }

        master.execute();
        long start = System.currentTimeMillis();

        while(true){
            if(master.isComplete()){
                long end = System.currentTimeMillis() - start;
                int priceResult = master.getResult();
                System.out.println("最终结果：" + priceResult + ", 执行时间：" + end);
                break;
            }
        }

    }
}

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最终输出结果

最终结果：48098, 执行时间：2500

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1.4 生产者-消费者模式

生产者和消费者也是一个非常经典的多线程模式，我们在实际中开发应用非常广泛的思想理念。在生产-消费模式中:通常由两类线程，即若干个生产者和若干个消费者的线程。生产者负责提交用户数据，消费者负责具体处理生产者提交的任务，在生产者和消费者之间通过共享内存缓存区进行通信。

示例： 
现在就来模拟一下上面的图示 
main方法

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //内存缓冲区
        BlockingQueue<Data> queue = new LinkedBlockingQueue<Data>(10);
        //生产者
        Provider p1 = new Provider(queue);
        Provider p2 = new Provider(queue);
        Provider p3 = new Provider(queue);
        //消费者
        Consumer c1 = new Consumer(queue);
        Consumer c2 = new Consumer(queue);
        Consumer c3 = new Consumer(queue);
        //创建线程池运行,这是一个缓存的线程池，可以创建无穷大的线程，没有任务的时候不创建线程。空闲线程存活时间为60s（默认值）

        ExecutorService cachePool = Executors.newCachedThreadPool();
        cachePool.execute(p1);
        cachePool.execute(p2);
        cachePool.execute(p3);
        cachePool.execute(c1);
        cachePool.execute(c2);
        cachePool.execute(c3);

        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        p1.stop();
        p2.stop();
        p3.stop();
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }       
//      cachePool.shutdown(); 
//      cachePool.shutdownNow();

    }

}

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Provider

public class Provider implements Runnable{

    //共享缓存区
    private BlockingQueue<Data> queue;
    //多线程间是否启动变量，有强制从主内存中刷新的功能。即时返回线程的状态
    private volatile boolean isRunning = true;
    //id生成器
    private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    //随机对象
    private static Random r = new Random(); 

    public Provider(BlockingQueue queue){
        this.queue = queue;
    }

    @Override
    public void run() {
        while(isRunning){
            try {
                //随机休眠0 - 1000 毫秒 表示获取数据(产生数据的耗时) 
                Thread.sleep(r.nextInt(1000));
                //获取的数据进行累计...
                int id = count.incrementAndGet();
                //比如通过一个getData方法获取了
                Data data = new Data(Integer.toString(id), "数据" + id);
                System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName() + ", 获取了数据，id为:" + id + ", 进行装载到公共缓冲区中...");
                if(!this.queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)){
                    System.out.println("提交缓冲区数据失败....");
                    //do something... 比如重新提交
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public void stop(){
        this.isRunning = false;
    }

}

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Consumer

public class Consumer implements Runnable{

    private BlockingQueue<Data> queue;

    public Consumer(BlockingQueue queue){
        this.queue = queue;
    }

    //随机对象
    private static Random r = new Random(); 

    @Override
    public void run() {
        while(true){
            try {
                //获取数据
                Data data = this.queue.take();
                //进行数据处理。休眠0 - 1000毫秒模拟耗时
                Thread.sleep(r.nextInt(1000));
                System.out.println("当前消费线程：" + Thread.currentThread().getName() + "， 消费成功，消费数据为id: " + data.getId());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

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Data类

public final class Data {

    private String id;
    private String name;

    public Data(String id, String name){
        this.id = id;
        this.name = name;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString(){
        return "{id: " + id + ", name: " + name + "}";
    }

}

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输出

当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:1, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 1
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:2, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:3, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 2
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:4, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:5, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 4
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 3
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:6, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:7, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 5
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 7
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:8, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:9, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:10, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 6
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:11, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:12, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 10
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 8
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:13, 进行装载到公共缓冲区中...
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:14, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 12
当前线程:pool-1-thread-1, 获取了数据，id为:15, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-4， 消费成功，消费数据为id: 9
当前线程:pool-1-thread-2, 获取了数据，id为:16, 进行装载到公共缓冲区中...
当前消费线程：pool-1-thread-6， 消费成功，消费数据为id: 13
当前消费线程：pool-1-thread-5， 消费成功，消费数据为id: 11
当前线程:pool-1-thread-3, 获取了数据，id为:17, 进行装载到公共缓冲区中...
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