三分钟写一个 Java 多线程

FoamValue

修改于 2020-08-31 17:28:27

4390

修改于 2020-08-31 17:28:27

文章被收录于专栏：FoamValue

作为一个`老`程序员，我本身是很少会使用多线程去实现业务逻辑的。原因主要有以下两点：

需处理的业务数据体量不大
- 几百几千的数据量，单线程运行耗时在1s以内。如果使用多线程可以缩短10倍的话，那么也只是从1000ms变成100ms。0.9s的提升是很难于被人感受到的。
对程序员技术要求较高
- 线程的无限等待、死锁等。
- 某一线程的失败会涉及复杂的补偿机制。

虽然我很少使用多线程，但是并不是说不去了解她

。

本文，提供一个简化的案例来展示如何快速使用多线程，即使用线程池。

简单案例

1. 线程池与业务数据准备

public class MultiDemo {

  public void test() {
    // 准备10个线程的线程组
    ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
    List<Future<Boolean>> rst = new ArrayList<>();
    
    // 业务数据准备，省略。。。
    // 将业务数据分100分，放入线程组中。
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
      Future<Boolean> future = service.submit(new CallableDemo(i));
      rst.add(future);
    }
    service.shutdown();
    
    // 线程组处理结果处理
    Boolean flag;
    for (Future<Boolean> future : rst) {
      try {
        flag = future.get();
        if (flag == null || !flag) {
          System.out.println("处理失败 flag: " + flag);
          // 业务数据补偿逻辑
        } else {
          System.out.println("处理成功 flag: " + flag);
        }
      } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }

  }
}

2. 业务数据处理逻辑

public class CallableDemo implements Callable<Boolean> {

  private int i;

  public CallableDemo(int i) {
    // 拆分后需要处理的业务数据
    this.i = i;
  }

  @Override
  public Boolean call() throws Exception {
    // 业务数据处理逻辑
    Thread.sleep(100L);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " i: " + i);
    return true;
  }
}

3. 运行结果

pool-1-thread-3 i: 90
pool-1-thread-5 i: 96
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
pool-1-thread-7 i: 92
pool-1-thread-9 i: 98
pool-1-thread-6 i: 97
pool-1-thread-2 i: 95
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
处理成功 flag: true
pool-1-thread-8 i: 99
处理成功 flag: true

注意事项

非常简单的案例，适用于简单的大量数据清理工作。

可能存在的问题：

无限等待
- future.get(3,TimeUnit.SECONDS);
异常未关闭线程池
- 将 service.shutdown(); 放入 finally 语句块中
部分线程执行失败
- 部分失败即全部失败的情况，触发数据库事务回滚。
- 部分失败不影响其他已经成功的情况，将失败数据放入新的线程池中重试，并设置重试次数。
  - 失败次数超过重试次数后，进行人工干预。
数据表行锁
- 线程池业务数据拆分要符合数据库表设计
  - 满足主键、唯一约束、分库键等规则进行拆分

小结

时间管理很重要！！！

这个周末，又一次成功“强迫”自己学习。

感谢各位小伙伴的阅读，这里是一个技术人的学习与分享。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2020-05-31，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

编程算法