java:多线程基础之Runnable、Callable与Thread
java:多线程基础之Runnable、Callable与Thread
java.lang包下有二个非常有用的东西：Runnable接口与Thread类，Thread实现了Runnable接口（可以认为Thread是Runnable的子类），利用它们可以实现最基本的多线程开发。
一、Runnable入门示例
1 public class RunnableDemo1 {
2
3 public static void main(String[] args) {
4 new Runnable() {
5 public void run() {
6 for (int i = 0; i < 5; i++) {
7 try {
8 Thread.sleep(100);
9 } catch (InterruptedException e) {
10 e.printStackTrace();
11 }
12 System.out.println("r1 -> i=" + i);
13 }
14
15 }
16 }.run();
17
18 new Runnable() {
19 public void run() {
20 for (int i = 0; i < 5; i++) {
21 try {
22 Thread.sleep(100);
23 } catch (InterruptedException e) {
24 e.printStackTrace();
25 }
26 System.out.println("r2 -> i=" + i);
27 }
28 }
29 }.run();
30
31 }
32
33 }代码很简单，每个线程依次输出0-4这5个数字，运行结果：
r1 -> i=0 r1 -> i=1 r1 -> i=2 r1 -> i=3 r1 -> i=4 r2 -> i=0 r2 -> i=1 r2 -> i=2 r2 -> i=3 r2 -> i=4
二、向Runnable传递参数
实际应用中，线程开始处理前，通常会有一些初始参数，如果要传入参数，可以参考下面的方法，先定义一个Runnable的子类
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 public class MyRunnable implements Runnable{
4
5 private String name;
6 private int max;
7
8 public MyRunnable(String name,int max){
9 this.name = name;
10 this.max = max;
11 }
12
13 public void run() {
14 for (int i = 1; i <= max; i++) {
15 try {
16 Thread.sleep(5);
17 System.out.println(name + ".i=" + i);
18 } catch (InterruptedException e) {
19 e.printStackTrace();
20 }
21 }
22 }
23
24 }然后这样使用：
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 public class RunnableDemo2 {
4
5 public static void main(String[] args) {
6
7 new MyRunnable("A", 5).run();
8
9 new MyRunnable("B", 5).run();
10 }
11
12 }运行结果：
A.i=1 A.i=2 A.i=3 A.i=4 A.i=5 B.i=1 B.i=2 B.i=3 B.i=4 B.i=5
三、利用Thread并行处理
刚才的二个例子，相当大家也发现了问题，虽然是有二个线程，但是始终是按顺序执行的，上一个线程处理完成前，下一个线程无法开始，这其实跟同步处理没啥二样，可以通过Thread类改变这种局面：
1 public class RunnableDemo3 {
2
3 public static void main(String[] args) {
4
5 Runnable r1 = new MyRunnable("A", 5);
6 Runnable r2 = new MyRunnable("B", 5);
7
8 Thread t1 = new Thread(r1);
9 Thread t2 = new Thread(r2);
10
11 t1.start();
12 t2.start();
13
14 }
15
16 }Thread通过start方法，可以让多个线程并行处理，运行结果如下：
B.i=1 A.i=1 B.i=2 A.i=2 B.i=3 A.i=3 B.i=4 A.i=4 B.i=5 A.i=5
从输出结果上看，二个线程已经在并行处理了。
四、通过在线抢购示例理解资源共享
双十一刚过，每到这个时候，通常是狼多肉少，下面的OrderRunnable类模拟这种抢购情况，假设产品数只有10个，抢购的客户却有100个
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 public class OrderRunnable implements Runnable{
4
5 String taskName;
6
7 public OrderRunnable(String taskName){
8 this.taskName=taskName;
9 }
10
11 private int productNum = 10;
12
13 private int customerNum = 100;
14
15 public void run() {
16
17 for (int i = 0; i < customerNum; i++) {
18 if (productNum > 0) {
19 try {
20 Thread.sleep(50);
21 } catch (InterruptedException e) {
22 e.printStackTrace();
23 }
24 System.out.println(taskName + " -> order success!");
25 productNum -= 1;
26 }
27 }
28
29 }
30
31 }现在想用二个线程来处理：
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 public class RunnableDemo4 {
4
5 public static void main(String[] args) {
6
7 Runnable r1 = new OrderRunnable("A");
8 Runnable r2 = new OrderRunnable("B");
9
10 new Thread(r1).start();
11 new Thread(r2).start();
12
13 }
14
15 }运行结果：
A -> order success! B -> order success! B -> order success! A -> order success! B -> order success! A -> order success! A -> order success! B -> order success! B -> order success! A -> order success! B -> order success! A -> order success! A -> order success! B -> order success! A -> order success! B -> order success! A -> order success! B -> order success! A -> order success! B -> order success!
显然，这个结果不正确，只有10个产品，却生成了20个订单！
正确的做法，让多个Thread共同使用一个Runnable：
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 public class RunnableDemo5 {
4
5 public static void main(String[] args) {
6
7 Runnable r1 = new OrderRunnable("A");
8
9 new Thread(r1).start();
10 new Thread(r1).start();
11
12 }
13
14 }A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success! A -> order success!
五、ThreadPoolExecutor
如果有大量线程，建议使用线程池管理，下面是ThreadPoolExecutor的示例用法：
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
4 import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
5 import java.util.concurrent.TimeUnit;
6
7 public class RunnableDemo7 {
8
9 public static void main(String[] args) {
10
11 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 10, 1,
12 TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3));
13
14 for (int i = 0; i < 6; i++) {
15 threadPool.execute(new MyRunnable("R"+i, 5));
16 }
17
18 }
19
20 }运行结果：
R5.i=1 R0.i=1 R1.i=1 R5.i=2 R1.i=2 R0.i=2 R5.i=3 R1.i=3 R0.i=3 R5.i=4 R1.i=4 R0.i=4 R5.i=5 R0.i=5 R1.i=5 R2.i=1 R3.i=1 R4.i=1 R2.i=2 R3.i=2 R4.i=2 R2.i=3 R3.i=3 R4.i=3 R2.i=4 R4.i=4 R3.i=4 R2.i=5 R4.i=5 R3.i=5
agapple在ITeye上有一篇旧贴子，写得很好，推荐大家去看看，特别是下面这张图：
还有这篇 http://jiaguwen123.iteye.com/blog/1017636，也值得参考
六、ThreadPoolTaskExecutor 终于轮到我大Spring出场了，Spring框架提供了org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor类，可以用注入的形式生成线程池
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
3 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
4 xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:jdbc="http://www.springframework.org/schema/jdbc"
5 xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
6 xsi:schemaLocation="
7 http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
8 http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
9 http://www.springframework.org/schema/jdbc http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd
10 http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
11 http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"
12 default-autowire="byName">
13
14 <bean id="threadPoolTaskExecutor"
15 class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
16 <property name="corePoolSize" value="2" />
17 <property name="maxPoolSize" value="10" />
18 <property name="queueCapacity" value="1000" />
19 <property name="keepAliveSeconds" value="15" />
20 <property name="rejectedExecutionHandler">
21 <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
22 </property>
23 </bean>
24
25 </beans>配置好以后，就可以直接使用了
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 import org.springframework.context.ApplicationContext;
4 import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
5 import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
6
7 public class RunnableDemo8 {
8
9 @SuppressWarnings("resource")
10 public static void main(String[] args) {
11
12 ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
13 "spring.xml");
14 ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = applicationContext.getBean(
15 "threadPoolTaskExecutor", ThreadPoolTaskExecutor.class);
16
17 for (int i = 0; i < 6; i++) {
18 taskExecutor.execute(new MyRunnable("R" + i, 5));
19 }
20
21 }
22
23 }七、FutureTask<T>
如果某些线程的处理非常耗时，不希望它阻塞其它线程，可以考虑使用FutureTask，正如字面意义一样，该线程启用后，马上开始，但是处理结果将在"未来"某一时刻，才真正需要，在此之前，其它线程可以继续处理自己的事情
1 package com.cnblogs.yjmyzz;
2
3 import java.util.concurrent.Callable;
4 import java.util.concurrent.ExecutionException;
5 import java.util.concurrent.FutureTask;
6
7 public class RunnableDemo9 {
8
9 public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
10 ExecutionException {
11
12 FutureTask<String> task = new FutureTask<String>(
13 new Callable<String>() {
14 public String call() throws InterruptedException {
15 System.out.println("FutureTask开始处理...");
16 Thread.sleep(1000);
17 return "hello world";
18 }
19 });
20 System.out.println("FutureTask准备开始...");
21 new Thread(task).start();
22 System.out.println("其它处理开始...");
23 Thread.sleep(1000);
24 System.out.println("其它处理完成...");
25 System.out.println("FutureTask处理结果：" + task.get());
26 System.out.println("全部处理完成");
27 }
28
29 }二个注意点：
a) FutureTask使用Callable接口取得返回值，因为结果可能并不需要立刻返回，而是等到未来真正需要的时候，而Runnable并不提供返回值
b) FutureTask通过Thread的start()调用后，马上就开始处理，但并不阻塞后面的线程，在真正需要处理结果的时候，调用get()方法，这时如果FutureTask本身的处理尚未完成，才会阻塞，等待处理完成
刚才的运行结果：
FutureTask准备开始... FutureTask开始处理... 其它处理开始... 其它处理完成... FutureTask处理结果：hello world 全部处理完成
可以看到，“其它处理”并未被FutureTask阻塞，但FutureTask其实已经在后台处理了。