淘宝面试题:如何充分利用多核CPU,计算很大的List中所有整数的和

来源:互联网 发布:java定义整型数组 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 05:40

一:分析题目 
从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写。具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和。 
二:具体分析和技术方案 
既然我们已经决定采用多线程(任务),并且还要分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,那么我们必须要等待所有的线程(任务)完成之后才能得到正确的结果,那么怎么才能保证“等待所有的线程(任务)完成之后输出结果呢”?这就要靠java.util.concurrent包中的CyclicBarrier类了。它是一个同步辅助类,它允许一组线程(任务)互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程(任务)的程序中,这些线程(任务)必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。简单的概括其适应场景就是:当一组线程(任务)并发的执行一件工作的时候,必须等待所有的线程(任务)都完成时才能进行下一个步骤。具体技术方案步骤如下:

  • 分割List,根据采用的线程(任务)数平均分配,即list.size()/threadCounts。
  • 定义一个记录“很大List”中所有整数和的变量sum,采用一个线程(任务)处理一个分割后的子List,计算子List中所有整数和(subSum),然后把和(subSum)累加到sum上。
  • 等待所有线程(任务)完成后输出总和(sum)的值。


示意图如下:

 

 

 

 

三:详细编码实现 
代码中有很详细的注释,这里就不解释了。

Java代码 
  1. /** 
  2.  * 计算List中所有整数的和<br> 
  3.  * 采用多线程,分割List计算 
  4.  * @author 飞雪无情 
  5.  * @since 2010-7-12 
  6.  */  
  7. public class CountListIntegerSum {  
  8.     private long sum;//存放整数的和  
  9.     private CyclicBarrier barrier;//障栅集合点(同步器)  
  10.     private List<Integer> list;//整数集合List  
  11.     private int threadCounts;//使用的线程数  
  12.     public CountListIntegerSum(List<Integer> list,int threadCounts) {  
  13.         this.list=list;  
  14.         this.threadCounts=threadCounts;  
  15.     }  
  16.     /** 
  17.      * 获取List中所有整数的和 
  18.      * @return 
  19.      */  
  20.     public long getIntegerSum(){  
  21.         ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);  
  22.         int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List  
  23.         //List中的数量没有线程数多(很少存在)  
  24.         if(len==0){  
  25.             threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素  
  26.             len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List  
  27.         }  
  28.         barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);  
  29.         for(int i=0;i<threadCounts;i++){  
  30.             //创建线程任务  
  31.             if(i==threadCounts-1){//最后一个线程承担剩下的所有元素的计算  
  32.                 exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len,list.size())));  
  33.             }else{  
  34.                 exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1))));  
  35.             }  
  36.         }  
  37.         try {  
  38.             barrier.await();//关键,使该线程在障栅处等待,直到所有的线程都到达障栅处  
  39.         } catch (InterruptedException e) {  
  40.             System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");  
  41.         } catch (BrokenBarrierException e) {  
  42.             System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");  
  43.         }  
  44.         exec.shutdown();  
  45.         return sum;  
  46.     }  
  47.     /** 
  48.      * 分割计算List整数和的线程任务 
  49.      * @author lishuai 
  50.      * 
  51.      */  
  52.     public class SubIntegerSumTask implements Runnable{  
  53.         private List<Integer> subList;  
  54.         public SubIntegerSumTask(List<Integer> subList) {  
  55.             this.subList=subList;  
  56.         }  
  57.         public void run() {  
  58.             long subSum=0L;  
  59.             for (Integer i : subList) {  
  60.                 subSum += i;  
  61.             }    
  62.             synchronized(CountListIntegerSum.this){//在CountListIntegerSum对象上同步  
  63.                 sum+=subSum;  
  64.             }  
  65.             try {  
  66.                 barrier.await();//关键,使该线程在障栅处等待,直到所有的线程都到达障栅处  
  67.             } catch (InterruptedException e) {  
  68.                 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");  
  69.             } catch (BrokenBarrierException e) {  
  70.                 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");  
  71.             }  
  72.             System.out.println("分配给线程:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为:/tSubSum:"+subSum);  
  73.         }  
  74.           
  75.     }  
  76.       
  77. }  

 

四:总结 
本文主要通过一个淘宝的面试题为引子,介绍了并发的一点小知识,主要是介绍通过CyclicBarrier同步辅助器辅助多个并发任务共同完成一件工作。Java SE5的java.util.concurrent引入了大量的设计来解决并发问题,使用它们有助于我们编写更加简单而健壮的并发程序。 

附mathfox提到的ExecutorService.invokeAll()方法的实现 
这个不用自己控制等待,invokeAll执行给定的任务,当所有任务完成时,返回保持任务状态和结果的 Future 列表。sdh5724也说用了同步,性能不好。这个去掉了同步,根据返回结果的 Future 列表相加就得到总和了。

 

Java代码 
  1. /** 
  2.  * 使用ExecutorService的invokeAll方法计算 
  3.  * @author 飞雪无情 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public class CountSumWithCallable {  
  7.   
  8.     /** 
  9.      * @param args 
  10.      * @throws InterruptedException  
  11.      * @throws ExecutionException  
  12.      */  
  13.     public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {  
  14.         int threadCounts =19;//使用的线程数  
  15.         long sum=0;  
  16.         ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);  
  17.         List<Callable<Long>> callList=new ArrayList<Callable<Long>>();  
  18.         //生成很大的List  
  19.         List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();  
  20.         for (int i = 0; i <= 1000000; i++) {  
  21.             list.add(i);  
  22.         }  
  23.         int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List  
  24.         //List中的数量没有线程数多(很少存在)  
  25.         if(len==0){  
  26.             threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素  
  27.             len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List  
  28.         }  
  29.         for(int i=0;i<threadCounts;i++){  
  30.             final List<Integer> subList;  
  31.             if(i==threadCounts-1){  
  32.                 subList=list.subList(i*len,list.size());  
  33.             }else{  
  34.                 subList=list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1));  
  35.             }  
  36.             //采用匿名内部类实现  
  37.             callList.add(new Callable<Long>(){  
  38.                 public Long call() throws Exception {  
  39.                     long subSum=0L;  
  40.                     for(Integer i:subList){  
  41.                         subSum+=i;  
  42.                     }  
  43.                     System.out.println("分配给线程:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为:/tSubSum:"+subSum);  
  44.                     return subSum;  
  45.                 }  
  46.             });  
  47.         }  
  48.         List<Future<Long>> futureList=exec.invokeAll(callList);  
  49.         for(Future<Long> future:futureList){  
  50.             sum+=future.get();  
  51.         }  
  52.         exec.shutdown();  
  53.         System.out.println(sum);  
  54.     }  
  55.   
  56. }  

 

 

 

一些感言 
这篇文章是昨天夜里11点多写好的,我当时是在网上看到了这个题目,就做了一下分析,写了实现代码,由于水平有限,难免有bug,这里感谢xifo等人的指正。这些帖子从发表到现在不到24小时的时间里创造了近9000的浏览次数,回复近100,这是我没有想到的,javaeye很久没这么疯狂过啦。这不是因为我的算法多好,而是因为这个题目、这篇帖子所体现出的意义。大家在看完这篇帖子后不光指正错误,还对方案进行了改进,关键是思考,人的思维是无穷的,只要我们善于发掘,善于思考,总能想出一些意想不到的方案。 

从算法看,或者从题目场景对比代码实现来看,或许不是一篇很好的帖子,但是我说这篇帖子是很有意义的,方案也是在很多场景适用,有时我们可以假设这不是计算和,而是把数据写到一个个的小文件里,或者是分割进行网络传输等等,都有一定的启发,特别是回帖中的讨论。 

单说一下回帖,我建议进来的人尽量看完所有的回帖,因为这里是很多人集思广益的精华,这里有他们分析问题,解决问题的思路,还有每个人提到的解决方案,想想为什么能用?为什么不能用?为什么好?为什么不好? 


我一直相信:讨论是解决问题、提高水平的最佳方式! 

 

原贴地址:http://caoruntao.javaeye.com/blog/712155

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