Callable+Future+newFixedThreadPool的应用

　　最近在处理很多的数据，数据量比较大，但是处理的相对简单一些，没有什么复杂的业务逻辑，然后就使用了多线程去处理。因为一直停留在Thread和Runnable的知识中，项目中使用Callable，刚好可以学习新的东西，就使用了Callable和Future结合加上Executors.newFixedThreadPool()。

一、Callable和Future基础知识

　　Thread和Runnable这2个很多人都知道并且使用过，可能Callable相对陌生一些，future应该更加陌生，他们2个一个生成结果一个接受结果。Thread和Runnable实现的线程不会返回结果，Callable相对特殊一些，他会返回结果，这个结果可以被Future拿到，也就是说，Future可以拿到异步执行任务的结果。我们先看一下Callable类:

package java.util.concurrent;

/**
 *一个带有返回结果并可能引发异常的任务.实现定义了一个没有调用参数
 *的方法call。
 *Callable接口类似于{@link java.lang.Runnable}，因为它们都是为其
 *实例可能被另一个线程执行的类设计的。然而，Runnable不返回结果，
 *也不能抛出被检查的异常。{@link Executors}类包含从其他常用形式
 *转换为Callable类的实用程序方法。
  */
public interface Callable<V> {

    /**
    * 计算一个结果，如果不能这样做，就会抛出一个异常。.
    *
    * @return 结算结果
    * @throws 如果无法计算结果，则抛出异常
    */
    V call() throws Exception;
}

　　Future表示一个任务的生命周期，并提供了方法来判断是否已经完成或取消，以及获取任务的结果和取消任务等。Future接口：

public interface Future<V> {

    /**
    * 尝试取消执行此任务。 如果任务已经完成，已经被取消或由于某种其他原因而无法取消，则此尝试将失败。
    * 如果成功，并且调用<tt> cancel </ tt>时，此任务尚未启动，则此任务不应运行。 如果任务已经开始，
    * 那么<tt> mayInterruptIfRunning </ tt>参数决定了执行该任务的线程是否应该被中断以试图停止该任务。
    */
    boolean cancel( boolean mayInterruptIfRunning );

    /**
     * 如果此任务在正常完成之前已被取消，返回true
     * @return <tt>true</tt> 如果此任务在正常完成之前已被取消，返回true
     */
    boolean isCancelled();

    /**
     * 如果任务已经完成返回true
     * 完成可能是由于正常终止，异常或异常 - 在所有这些情况下，此方法都将返回<tt> true </ tt>。
     * @return <tt>true</tt> 如果任务已经完成返回true
     */
    boolean isDone();

    /**
     * 等待计算完成，然后获得其结果。
     *
     */
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;

    /**
     * 如果需要等待最多在给定的时间计算完成，然后检索其结果（如果可用）。
     *
     */
    V get( long timeout, TimeUnit unit )
    throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

二、线程池之固定线程池newFixedThreadPool

　　创建一个可重用固定线程数的线程池，以共享的无界队列方式来运行这些线程。在任意点，在大多数 nThreads 线程会处于处理任务的活动状态。如果在所有线程处于活动状态时提交附加任务，则在有可用线程之前，附加任务将在队列中等待。如果在关闭前的执行期间由于失败而导致任何线程终止，那么一个新线程将代替它执行后续的任务（如果需要）。在某个线程被显式地关闭之前，池中的线程将一直存在。Executors.newFixedThreadPool(10)的实现如下：

public static ExecutorService newFixedThreadPool( int nThreads )
{
    return(new ThreadPoolExecutor( nThreads, nThreads,
                       0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                       new LinkedBlockingQueue<Runnable>() ) );
}

　　nThreads ：是固定线程数，在了解newFixedThreadPool之前我们先了解一下ThreadPoolExecutor，ThreadPoolExecutor作为java.util.concurrent包对外提供基础实现，以内部线程池的形式对外提供管理任务执行，线程调度，线程池管理等等服务；Executors方法提供的线程服务，都是通过参数设置来实现不同的线程池机制。ThreadPoolExecutor的构造方法如下：

public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize,
               int maximumPoolSize,
               long keepAliveTime,
               TimeUnit unit,
               BlockingQueue<Runnable> workQueue )
{
    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
         Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}

public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize,
               int maximumPoolSize,
               long keepAliveTime,
               TimeUnit unit,
               BlockingQueue<Runnable> workQueue,
               ThreadFactory threadFactory,
               RejectedExecutionHandler handler )
{
    if ( corePoolSize < 0 ||
         maximumPoolSize <= 0 ||
         maximumPoolSize < corePoolSize ||
         keepAliveTime < 0 )
        throw new IllegalArgumentException();
    if ( workQueue == null || threadFactory == null || handler == null )
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize    = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize    = maximumPoolSize;
    this.workQueue        = workQueue;
    this.keepAliveTime    = unit.toNanos( keepAliveTime );
    this.threadFactory    = threadFactory;
    this.handler        = handler;
}

ThreadPoolExecutor构造方法参数讲解：

ThreadPoolExecutor构造方法参数

参数名	作用
corePoolSize	核心线程池大小
maximumPoolSize	最大线程池大小
keepAliveTime	线程池中超过corePoolSize数目的空闲线程最大存活时间；可以allowCoreThreadTimeOut(true)使得核心线程有效时间
TimeUnit	keepAliveTime时间单位
workQueue	阻塞任务队列
threadFactory	新建线程工厂
RejectedExecutionHandler	当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时，任务会交给RejectedExecutionHandler来处理

　　这样我们在回过头来看newFixedThreadPool的实现，核心线程池大小和最大线程池大小都是传入进去的数字，keepAliveTime为0，时间单位为TimeUnit.MILLISECONDS毫秒，对列为LinkedBlockingQueue，线程池工厂为默认，RejectedExecutionHandler为默认。这样我们就知道newFixedThreadPool的代码实现了。关于ThreadPoolExecutor自己的构建请自行了解。
三、实际应用

package com.roc.thread;

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 FixedThreadPoolTest {
    public static void main( String[] args )
    {
        FixedThreadPoolTest fixedThreadPoolTest = new FixedThreadPoolTest();
        fixedThreadPoolTest.execut();
    }

    private void execut()
    {
        ExecutorService        executorService = Executors.newFixedThreadPool( 10 );/* 创建为10个线程的固定线程池 */
        List<Integer>        datas        = new ArrayList<Integer>( 100 );
        List<Future<Integer> >    results        = new ArrayList<Future<Integer> >();
        int            count        = 0;
        for ( int i = 0; i < 100; i++ )/* 实际项目中数据可以查数据库或者文件，这里仅仅表示模拟 */
        {
            datas.add( i );
        }
        for ( int i = 0; i < datas.size(); i++ )
        {
            results.add( executorService.submit( new executTask( datas.get( i ) ) ) );
        }
        try {
            for ( Future<Integer> future : results )
            {
                count += future.get();
            }
        } catch ( InterruptedException e ) {
            /* TODO Auto-generated catch block */
            e.printStackTrace();
        } catch ( ExecutionException e ) {
            /* TODO Auto-generated catch block */
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println( Thread.currentThread() + "处理数据总数：" + count );
    }

    class executTask implements Callable<Integer> {
        private int data;

        public executTask( int data )
        {
            this.data = data;
        }

        @Override
        public Integer call() throws Exception
        {
            try {
                System.out.println( Thread.currentThread() + "处理完数据：" + data ); /* 实际项目中这里可以处理业务逻辑 */
            } catch ( Exception e ) {
                return(-1);
            }
            return(1);
        }
    }
}            

结果：

Thread[pool-1-thread-10,5,main]处理完数据：9
Thread[pool-1-thread-4,5,main]处理完数据：97
Thread[pool-1-thread-9,5,main]处理完数据：95
Thread[pool-1-thread-3,5,main]处理完数据：96
Thread[pool-1-thread-7,5,main]处理完数据：94
Thread[pool-1-thread-4,5,main]处理完数据：98
Thread[pool-1-thread-5,5,main]处理完数据：99
Thread[main,5,main]处理数据总数：100