Java并发--任务执行

大多数并发应用程序都是围绕着任务进行管理的.

 我们来看一小段代码：

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

/**
 * 顺序化的Web Server.
 * @author root
 * OS:Ubuntu 9.04
 * Date:2010-6-19
 */
public class SingleThreadWebServer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  ServerSocket server=new ServerSocket(8080);
  while(true){
   Socket socket=server.accept();
   handleRequest(socket);
  }
 }

 private static void handleRequest(Socket socket) {
  /**
   * 做相关的处理……， 比如请求运算与I／O
   *   这将会导致出现阻塞，  会延迟当前请求的处理，
   *   而且会产生非常严重的后果，比如： 假死。
   *    那样会极度考验用户的耐心，知道他忍无可忍的关闭浏览器。
   *   同时，单线程在等待IO操作时，CPU处于闲置状态，这样也降低了资源的利用率
   *  
   *  这样的服务器，缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。
   */
 }
}

 

上面的代码是顺序地执行任务，主线程在不断接受连接与处理请求之间交替运行。
一个Web请求会做相关的处理……， 比如请求运算与I／O
 这将会导致出现阻塞，  会延迟当前请求的处理，
 而且会产生非常严重的后果，比如： 假死。
 那样会极度考验用户的耐心，知道他忍无可忍的关闭浏览器。
 同时，单线程在等待IO操作时，CPU处于闲置状态，这样也降低了资源的利用率
 这样的服务器，缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。

所以，基于上面代码的基础上，我们需要给他作些小许的改进：

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

public class ThreadPerTaskWebServer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  ServerSocket server=new ServerSocket(80);
  while(true){
   final Socket socket=server.accept();
   new Thread(new Runnable(){
    public void run() {
     handleRequest(socket);
    }
   }).start();
  }
 }

 protected static void handleRequest(Socket socket) {
  /**
   *相比较而言，这样的处理方式有良好的改进：
   * 1.执行人物的负载已经脱离主线程，让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
   * 2.并发处理任务，多个请求可以同时得到处理，提高了吞吐性
   * 3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。
   *
   * 这个程序可能在开发阶段运行良好，一旦部署，就可能出现致命的错误，
   * 我们接着来分析：
   */
 }
}

 

    相比较而言，这样的处理方式有良好的改进：
    1.执行人物的负载已经脱离主线程，让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
     2.并发处理任务，多个请求可以同时得到处理，提高了吞吐性
     3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。
    
 这个程序可能在开发阶段运行良好，一旦部署，就可能出现致命的错误，
 我们接着来分析：

 我们看到，上面的代码中，是为每个请求的到来，创建一个新的线程来处理， 那么这样就会有以下的问题出现：

无限创建线程的缺点：
1.线程生命周期的开销
1.1.线程的创建与关闭并非是免费的，实际的开销根据不同的OS有不同的处理.但是线程的创建的确需要时间，带来处理请求的延迟.一般的Web Server的请求是很频繁的，为每个请求创建一个线程，无非要耗费大量的资源.
2.资源消耗量
2.1. 活动的线程会消耗资源，尤其是内存.如果可运行的线程数多于可用的处理器数，线程将会空闲。大量的空闲线程占用更多的内存，给垃圾回收器带来压力，而且，线程在竞争CPU的同时，也会带来许多其他的性能开销。所以，建议在有足够多的线程让CPU忙碌时，不要再创建多余的线程.
3.应用的稳定性
3.1. 应该限制创建线程的数量，限制的数目根据不同的平台而定，同时也受到JVM的启动参数，Thread的构造函数中栈大小等因素的影响. 如果打破了这个限制，你很可能会得到一个OutOfMemoryError. 在一定范围内增加线程可以提高系统的吞吐量，但是一旦超过这个范围，再创建线程只会拖垮你的系统。甚至可能会导致应用程序的崩溃.
  
我们的解决办法：
    使用线程池，当然，你完全没有必要自己写一个线程池的实现（好吧，或许你跟我一样，也希望能从重复创造轮子中，找到自己想要了解的东西），你可以利用 Executor框架来帮你处理，java.util.concurrent提供了一个灵活的线程池实现。在新的java类库当中，任务执行的首要抽象不是Thread，而是Executor.
    Executor仅仅是一个简单的接口，但是它很强大，包括用于异步任务的执行，支持不同类型的任务执行策略，为任务提交和任务执行之间的解藕，提供了标准的方式等等， 我们后续再重点讨论。
    Executor基于 生产者－消费者模式。提交任务的是生产者，执行任务的是消费者。 也就是说， 采用Executor框架实现 生产者－消费者模式，十分简单。

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;

public class TaskExecutionWebServer{
 private static final int NTHREADS=100;
 //使用线程池来避免 为每个请求创建一个线程。
 private static final Executor threadPool=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  ServerSocket server=new ServerSocket(8011);
  while(true){
   final Socket socket=server.accept();
   threadPool.execute(new Runnable(){
    public void run() {
     handleRequest(socket);
    }
   });
  }
 }

 protected static void handleRequest(Socket socket) {
  /**
   *
   */
  System.out.println(Thread.currentThread().getId());
  try {
   Thread.sleep(5000);
  } catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
 
 
}

 

线程池：
    线程池管理着一个工作者线程的同构池，线程池是与工作队列紧密绑定的。工作队列的作用就是持有所有等待执行的任务， 工作者队列只需要从工作队列中获取到下一个任务，执行，然后回来等待下一个线程。
    Java类库中提供了以下几种线程池：
1.newFixedThreadPool :创建定长的线程池，每当提交一个任务就创建一个线程，直到达到池的最大长度。
2.newCachedThreadPool：创建一个可缓存的线程池，如果当前线程池的长度超过了处理的需要，它可以灵活的收回空闲线程，当需求增加时，它可以灵活添加新的线程，而并不对池的长度做任何限制
3.newSingleThreadExecutor：创建单线程化的executor，它只创建唯一的工作者线程来执行任务，如果这个线程异常结束，会有另外一个线程来取代它.它会保证任务按照任务队列规定的顺序来执行。
4.NewScheduledThreadPool:创建一个定长的线程池，而且支持定时的，以及周期性的任务执行，类似Timer.

Executor的生命周期：
    它的创建已经说了，我们来看看它如何关闭， Executor 是为了执行任务而创建线程，而JVM通常会在所有非后台线程退出后才退出，如果它无法正确的关闭，则会影响到JVM的结束。
    这里需要提一下，在我们了解如何关闭Executor的一些疑惑，  由于Executor是异步执行任务，那么这些任务的状态不是立即可见的，换句话说，在任务时间里，这些执行的任务中，有的可能已经完成，有的还可能在运行，其他的还可能在队列里面等待。 为了解决这些问题， Java引入了另外一个接口，它扩展了Executor,并增加一些生命周期的管理方法： ExecutorService.

ExecutorService表示生命周期有三种状态：  运行，关闭，终止。
    关闭和终止？ 怎么看上去是一个意思， 这里我们先搁置着，留着后续来讨论。
    
ExecutorService最初创建后的初始状态就是运行状态；
    shutdown与shutdownNow方法，都是ExecutorService的关闭方法，区别在于：
    shutdown:
        会启动一个平稳的关闭过程， 停止接受新任务，同时等待已经提交的任务完成（包括尚未开始执行的任务）
    shutdownNow:
        会启动一个强制关闭的过程：尝试取消所有运行中的任务和排在队列中尚未开始的任务。

    一旦所有任务全完成后，ExecutorService会转到终止状态， awaitTermination可以用来等待ExecutorService到达终止状态，也可以轮询isTerminated判断ExecutorService是否已经终止。

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.io.IOException;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;

/**
 * 线程池的生命周期是如何管理的？
 * @author root
 * OS:Ubuntu 9.04
 * Date:2010-6-19
 */
public class LifeCycleWebServer {
 private static final int NTHREADS=100;
 private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
 
 public void start() throws IOException{
  ServerSocket server=new ServerSocket(8011);
  while(exec.isShutdown()){
   try {
    final Socket socket=server.accept();
    exec.execute(new Runnable(){
     public void run() {
      handleRequest(socket);
     }
    });
   } catch (RejectedExecutionException e) {
    if(!exec.isShutdown()){
     //log.error(...)
    }
   }
  }
 }
 
 
 protected void handleRequest(Socket socket) {
  Request req=readRequest(socket);
  if(isShutDown(req)){
   stop();
  }else{
   dispatchRequest(req);
  }
 }

 public void stop(){
  exec.shutdown();
 }
 
 
 //~ Mock Object And Function..
 private static class Request{
  
 }
 
 private Request readRequest(Socket socket) {
  // TODO Auto-generated method stub
  return null;
 }

 private boolean isShutDown(Request req) {
  // TODO Auto-generated method stub
  return false;
 }

 private void dispatchRequest(Request req) {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }
 
}

 

OK，了解了线程池的使用，这里有必要介绍介绍执行策略，

执行策略：
    简单来说，就是任务执行的”What,When,Where,How”,包括：
1.任务在什么线程中执行（what）
2.任务以什么顺序执行(fifo,lifo,优先级)?
3.可以有多少个任务并发执行？(how many)
4.可以有多少个任务进入等待执行队列
5.系统过载时，需要放弃一个任务，该挑选哪一个？ 如何通知应用程序知道？

 

另外，java类库中还提供有一种特别的任务，－－－－可携带结果的任务：
    Callable 和 Future
    Runnable 作为任务的基本表达形式只是个相当有限的抽象； 它的局限在于，不能返回一个值或者抛出受检查的异常。
    通常，很多任务都会引起严重的计算延迟，比如执行数据库查询，从网络下载资源，进行复杂的计算。对于这样的任务，Callable是更佳的抽象： 它在主进入点，等待返回值，并为可能抛出的异常预先作准备。
    Runnable与Callable描述的都是首相的计算型任务，这些任务通常都是有限的。，任务的所生命周期分为4个阶段： 创建、提交、开始和完成。
    Future描述了任务的生命周期，并提供了相关的方法来获取任务的结果、取消任务以及检验任务是否已经完成或者被取消。
    Future的get方法取决于任务的状态， 如果任务已经完成，get会立即返回或者抛出异常，如果任务没有完成，get会阻塞直到它的完成。
    
    创建Future的方法有很多， ExecutorService的submit会返回一个Future，你可以将一个Callable或者Runnable提交给executor，然后得到一个Future,用它来重新获得任务执行的结果，或者取消任务。
    你也可以显示的为给定的Callable和Runnable实例化一个FutureTask.

    
OK, 前面介绍了很多关于并发的理论知识，下面我们来看看，如果寻找可强化的并发性。

首先，我们从一个例子开始， 开始之前，简单介绍一下这个例子所要表达的事情：
    它的来源是浏览器程序中渲染页面的那部分功能， 首先获取HTML，并将它渲染到图像缓存里。为了简单起见，我们假设HTML只有文本标签。 OK， 开始吧。

    首先，如果按照一般的处理方式，我们会这样做:
1.遇到文本标签，将它渲染到图像缓存中
2.当遇到的是一个图片标签，我们通过网络获取它，再将它放到缓存里面。
    
    很明显，这是最简单的方式， 它很容易实现，但是，问题在于，你这样做，是在考验用户的耐心，结果就是他会对着屏幕丢一句 ****.然后毫不犹豫的关掉浏览器.

    另外一种方法：
     它先渲染文本，并为图像预留出占位符；在完成第一趟文本处理后，程序返回开始，并下载图像，将它们绘制到占位符上去。 但是这样的问题也很明显， 需要最少2次的文档处理， 其性能与效率稍有提升，但是还不足解决用户希望快速浏览页面的需求。

    为了使我们的渲染器具有更高的并发性，我们需要做的第一步就是， 将渲染过程分为两部分： 一个用来渲染文本，一个用来下载所有图像。（一个受限于CPU，另外一个受限于IO， 即使在单CPU系统上，效率的提升也很明显。）
    Callable与Future可以用来表达所有协同工作的任务之间的交互。我们来看代码:

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

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.Future;

public class FutureRenderer {
 private static final int NTHREADS=100;
 private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
 
 void renderPage(CharSequence source){
  final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
  Callable<List<ImageData>> task=
    new Callable<List<ImageData>>(){
     public List<ImageData> call() throws Exception {
      List<ImageData> result=new ArrayList<ImageData>();
      for(ImageInfo imageinfo:imageinfos){
       result.add(imageinfo.downloadImage());
      }
      return result;
     }
   
  };
  
  
  Future<List<ImageData>> future=exec.submit(task);
  //保证渲染文本与下载图像数据并发执行。
  renderText(source);
  try {
   /**
    * 到达需要所有图像的时间点时，主任务会等待future.get调用的结果，
    *  幸运的话，我们请求的同时，下载已经完成，即使没有，下载也已经预先开始了。
    * 
    *  这里还有一定的局限性， 用户可能不希望等待所有图片下载完成后才可以看见，
    *   他希望下载完成一张图片后，就可以立即看到。 …… 这里还待优化。
    */
   List<ImageData> imageData=future.get();
   
   for(ImageData data:imageData){
    reanderImage(data);
   }
  } catch (InterruptedException e) {
   Thread.currentThread().interrupt();
   future.cancel(true);//取消任务
  }catch(ExecutionException e){
   e.printStackTrace();
   
  }
 }

 private void renderText(CharSequence source) {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }

 private void reanderImage(ImageData data) {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }

 private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
  // TODO Auto-generated method stub
  return null;
 }
}

 

CompletionService: 当executorService遇到BlockingQueue
    CompletionService整合了Executor和BlockingQueue的功能，你可以将Callable任务提交给它去执行，然后使用类似于队列中的take和poll方法，在结果完成可用时，获得这个结果，像一个打包的Future.
  我们利用它来为我们的渲染器需要优化的地方做些处理，代码如下：

 

package com.ivan.concurrent.charpter6;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class FutureRenderer2 {
 private static final int NTHREADS=100;
 private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
 
 void renderPage(CharSequence source){
  final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
  
  CompletionService<ImageData> completionService=new ExecutorCompletionService<ImageData>(exec);
  
  for(final ImageInfo imageinfo:imageinfos){
   completionService.submit(new Callable<ImageData>(){
    public ImageData call() throws Exception {
     //提高性能点一： 将顺序的下载，变成并发的下载，缩短下载时间
     return imageinfo.downloadImage();
    }
   });
  }
  renderText(source);
  try {
   for(int i=0;i<imageinfos.size();i++){
    Future<ImageData> f=completionService.take();
    //提高性能点二： 下载完成一张图片后，立刻渲染到页面。
    ImageData imagedata=f.get();
    reanderImage(imagedata);
   }
  } catch (InterruptedException e) {
   Thread.currentThread().interrupt();
  }catch(ExecutionException e){
   e.printStackTrace();
   
  }
 }

 private void renderText(CharSequence source) {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }

 private void reanderImage(ImageData data) {
  // TODO Auto-generated method stub
  
 }

 private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
  // TODO Auto-generated method stub
  return null;
 }
}