futuretask用法及使用场景介绍
FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask,直接调用其run方法或者放入线程池执行,之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果,因此,FutureTask非常适合用于耗时的计算,主线程可以在完成自己的任务后,再去获取结果。另外,FutureTask还可以确保即使调用了多次run方法,它都只会执行一次Runnable或者Callable任务,或者通过cancel取消FutureTask的执行等。
1. FutureTask执行多任务计算的使用场景
利用FutureTask和ExecutorService,可以用多线程的方式提交计算任务,主线程继续执行其他任务,当主线程需要子线程的计算结果时,在异步获取子线程的执行结果。
package futuretask; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.FutureTask; public class FutureTaskForMultiCompute { public static void main(String[] args) { FutureTaskForMultiCompute inst=new FutureTaskForMultiCompute(); // 创建任务集合 List<FutureTask<Integer>> taskList = new ArrayList<FutureTask<Integer>>(); // 创建线程池 ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 10; i++) { // 传入Callable对象创建FutureTask对象 FutureTask<Integer> ft = new FutureTask<Integer>(inst.new ComputeTask(i, ""+i)); taskList.add(ft); // 提交给线程池执行任务,也可以通过exec.invokeAll(taskList)一次性提交所有任务; exec.submit(ft); } System.out.println("所有计算任务提交完毕, 主线程接着干其他事情!"); // 开始统计各计算线程计算结果 Integer totalResult = 0; for (FutureTask<Integer> ft : taskList) { try { //FutureTask的get方法会自动阻塞,直到获取计算结果为止 totalResult = totalResult + ft.get(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } // 关闭线程池 exec.shutdown(); System.out.println("多任务计算后的总结果是:" + totalResult); } private class ComputeTask implements Callable<Integer> { private Integer result = 0; private String taskName = ""; public ComputeTask(Integer iniResult, String taskName){ result = iniResult; this.taskName = taskName; System.out.println("生成子线程计算任务: "+taskName); } public String getTaskName(){ return this.taskName; } @Override public Integer call() throws Exception { // TODO Auto-generated method stub for (int i = 0; i < 100; i++) { result =+ i; } // 休眠5秒钟,观察主线程行为,预期的结果是主线程会继续执行,到要取得FutureTask的结果是等待直至完成。 Thread.sleep(5000); System.out.println("子线程计算任务: "+taskName+" 执行完成!"); return result; } } }
2. FutureTask在高并发环境下确保任务只执行一次
在很多高并发的环境下,往往我们只需要某些任务只执行一次。这种使用情景FutureTask的特性恰能胜任。举一个例子,假设有一个带key的连接池,当key存在时,即直接返回key对应的对象;当key不存在时,则创建连接。对于这样的应用场景,通常采用的方法为使用一个Map对象来存储key和连接池对应的对应关系,典型的代码如下面所示:
private Map<String, Connection> connectionPool = new HashMap<String, Connection>(); private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); public Connection getConnection(String key){ try{ lock.lock(); if(connectionPool.containsKey(key)){ return connectionPool.get(key); } else{ //创建 Connection Connection conn = createConnection(); connectionPool.put(key, conn); return conn; } } finally{ lock.unlock(); } } //创建Connection private Connection createConnection(){ return null; }
在上面的例子中,我们通过加锁确保高并发环境下的线程安全,也确保了connection只创建一次,然而确牺牲了性能。改用ConcurrentHash的情况下,几乎可以避免加锁的操作,性能大大提高,但是在高并发的情况下有可能出现Connection被创建多次的现象。这时最需要解决的问题就是当key不存在时,创建Connection的动作能放在connectionPool之后执行,这正是FutureTask发挥作用的时机,基于ConcurrentHashMap和FutureTask的改造代码如下:
private ConcurrentHashMap<String,FutureTask<Connection>>connectionPool = new ConcurrentHashMap<String, FutureTask<Connection>>(); public Connection getConnection(String key) throws Exception{ FutureTask<Connection>connectionTask=connectionPool.get(key); if(connectionTask!=null){ return connectionTask.get(); } else{ Callable<Connection> callable = new Callable<Connection>(){ @Override public Connection call() throws Exception { // TODO Auto-generated method stub return createConnection(); } }; FutureTask<Connection>newTask = new FutureTask<Connection>(callable); connectionTask = connectionPool.putIfAbsent(key, newTask); if(connectionTask==null){ connectionTask = newTask; connectionTask.run(); } return connectionTask.get(); } } //创建Connection private Connection createConnection(){ return null; }
经过这样的改造,可以避免由于并发带来的多次创建连接及锁的出现。
总结
以上就是本文关于futuretask用法及使用场景介绍的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以参阅:浅谈Java多线程处理中Future的妙用(附源码)、Java利用future及时获取多线程运行结果、Java多线程ForkJoinPool实例详解等,有什么问题可以随时留言,欢迎各位参阅本站其他相关专题。