Comment utiliser la fonction ExecutorCompletionService en Java pour la planification des tâches du pool de threads

Avec le développement de la technologie Internet, l'importance de la programmation multithread est devenue de plus en plus importante. Lors de l'écriture de programmes à haute concurrence, l'utilisation complète de la technologie multithread peut considérablement améliorer l'efficacité d'exécution du programme. Cependant, la programmation multithread elle-même implique de nombreux problèmes, tels que la communication entre les threads, la coopération en matière de synchronisation, etc. Afin de résoudre ces problèmes, Java fournit de nombreux frameworks de pools de threads, parmi lesquels ExecutorCompletionService en fait partie. Cet article présentera l'utilisation d'ExecutorCompletionService et comment utiliser cette fonction pour la planification des tâches du pool de threads.

1. Présentation d'ExecutorCompletionService

ExecutorCompletionService est une extension du framework Executor en Java. Il maintient un pool de threads pour exécuter un ensemble de tâches asynchrones et enregistre les résultats de ces tâches dans une file d'attente. ExecutorCompletionService nous permet d'obtenir des résultats dans les tâches terminées. ExecutorCompletionService fournit une méthode Future submit(Callable task) et une méthode Future take(). La première soumet la tâche au pool de threads et renvoie l'objet Future, et la seconde obtient la tâche terminée. le résultat de la file d'attente.

Le principal avantage d'ExecutorCompletionService est qu'il réduit le temps d'attente pour que toutes les tâches soient terminées. Lorsqu'une tâche est terminée, nous pouvons obtenir ses résultats immédiatement sans attendre la fin de toutes les autres tâches. De cette façon, nous pouvons traiter les tâches terminées le plus tôt possible sans attendre que toutes les tâches soient terminées avant de les traiter. Cette méthode peut améliorer efficacement l’efficacité d’exécution du programme.

2. Utilisation d'ExecutorCompletionService

Lors de l'utilisation d'ExecutorCompletionService, nous devons d'abord créer un objet ExecutorService. ExecutorService est un framework de pool de threads en Java qui peut gérer un ensemble de threads pour effectuer une série de tâches. Nous pouvons utiliser la méthode factory fournie par la classe Executors pour créer un objet ExecutorService. Voici un exemple de code pour créer un objet ExecutorService :

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

Un pool de threads de taille 10 est créé ici.

Ensuite, nous créons un objet ExecutorCompletionService et l'utilisons pour soumettre des tâches au pool de threads :

ExecutorCompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    final int taskId = i;
    completionService.submit(() -> {
        String result = doSomeTask(taskId);
        return result;
    });
}

Ici, 10 tâches sont soumises à l'aide d'une boucle for, chaque tâche est un objet de type Callable. Dans cet exemple, nous utilisons des expressions Lambda pour créer des objets Callable, qui est une nouvelle fonctionnalité introduite dans Java 8.

Dans la méthode submit, nous transmettons un objet Callable, exécutons une "tâche" hypothétique dans cet objet Callable et renvoyons un résultat. Dans des scénarios commerciaux réels, le traitement réel des données, les requêtes réseau et d'autres opérations peuvent être effectués ici.

Après avoir soumis la tâche, nous pouvons utiliser la méthode take pour obtenir les résultats des tâches terminées :

for (int i = 0; i < 10; i++) {
    Future<String> future = completionService.take();
    String result = future.get();
    System.out.println("Task " + i + " result: " + result);
}

Ici, une boucle for est utilisée pour obtenir les résultats des tâches terminées. Appelez la méthode take pour obtenir un objet Future. , et utilisez la méthode get. Peut obtenir les résultats de la tâche. Ici, les résultats sont affichés sur la console.

3. Réglage des performances du pool de threads

En plus d'utiliser ExecutorCompletionService pour simplifier le processus de soumission des tâches et d'acquisition des résultats, nous devons également prendre en compte le réglage des performances du pool de threads. Le nombre de threads dans le pool de threads et la taille de la file d'attente auront un impact sur les performances du programme.

L'augmentation directe du nombre de threads entraînera deux problèmes : premièrement, le changement de contexte entre les threads augmentera, ce qui affectera les performances du programme ; charge. MOO et d’autres problèmes surviennent. Par conséquent, nous devons ajuster la taille du pool de threads en fonction du scénario commercial réel.

La taille de la file d'attente affecte directement la capacité de traitement simultané du pool de threads. Si la taille de la file d'attente est trop petite, le pool de threads s'exécutera très rapidement et consommera rapidement les ressources système. Si la taille de la file d'attente est trop grande, le pool de threads s'exécutera très lentement et ne pourra pas maintenir le pool de threads. l'efficacité du programme. Par conséquent, nous devons ajuster la taille de la file d’attente en fonction du scénario commercial réel.

En bref, le réglage des performances du pool de threads doit être basé sur des scénarios commerciaux réels. Le simple fait d'augmenter la taille du pool de threads et la taille de la file d'attente ne garantit pas l'efficacité du programme. Nous devons procéder à des ajustements en fonction de la situation réelle.

4. Conclusion

Cet article présente l'utilisation de la fonction ExecutorCompletionService en Java et comment utiliser cette fonction pour la planification des tâches du pool de threads. Grâce à ExecutorCompletionService, nous pouvons soumettre des tâches et obtenir les résultats d'exécution des tâches plus facilement, améliorant ainsi l'efficacité de l'exécution du programme. Dans le même temps, cet article présente également brièvement le réglage des performances des pools de threads pour nous aider à mieux optimiser notre code.

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