并行程序设计模式--Master-Worker模式
- 简介
Master-Worker模式是常用的并行设计模式。它的核心思想是,系统有两个进程协议工作:Master进程和Worker进程。Master进程负责接收和分配任务,Worker进程负责处理子任务。当各个Worker进程将子任务处理完后,将结果返回给Master进程,由Master进行归纳和汇总,从而得到系统结果。处理过程如下图:

Master-Worker模式的好处是,它能将大任务分解成若干个小任务,并发执行,从而提高系统性能。而对于系统请求者Client来说,任务一旦提交,Master进程就会立刻分配任务并立即返回,并不会等系统处理完全部任务再返回,其处理过程是异步的。
- Master-Worker模式结构
Master-Worker模式的主要结构如下图:

如上图所示,Master进程是主要进程,它维护着一个Worker进程队列、子任务队列和子结果集,Worker进程中的Worker进程不断的从任务队列中提取要处理的子任务,并将子任务的处理结果放入到子结果集中。
在上图中,Master:用于任务的分配和最终结果的合并;Worker:用于实际处理一个任务;客户端进程:用于启动系统,调度开启Master。
- Master-Worker模式代码实现
Master代码实现:
public class Master {
//任务队列
protected Queue<Object> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Object>();
//worker进程队列
protected Map<String, Thread> threadMap = new HashMap<String, Thread>();
//结果集
protected Map<String, Object> resultMap = new HashMap<String,Object>();
//是否所有的子任务都结束
public boolean isComplete(){
for(Map.Entry<String, Thread> entry:threadMap.entrySet()){
if(entry.getValue().getState()!=Thread.State.TERMINATED){
return false;
}
}
return true;
}
public Master(Worker worker,int countWorker) {
worker.setResultMap(resultMap);
worker.setWorkQueue(workQueue);
for (int i = 0; i < countWorker; i++) {
threadMap.put(Integer.toString(i), new Thread(worker,Integer.toString(i)));
}
}
//提交任务
public void submit(Object obj){
workQueue.add(obj);
//System.out.println(obj.toString());
}
//返回子任务结果集
public Map<String, Object> getResultMap() {
return resultMap;
}
//开始运行所有worker进程,并进行处理
public void execute(){
for(Map.Entry<String, Thread> entry:threadMap.entrySet()){
entry.getValue().start();
}
}
}
Worker代码实现:
public class Worker implements Runnable {
//任务队列
protected Queue<Object> workQueue;
//子任务结果集
protected Map<String,Object> resultMap = new HashMap<String, Object>();
public void setWorkQueue(Queue<Object> workQueue) {
this.workQueue = workQueue;
}
public void setResultMap(Map<String, Object> resultMap) {
this.resultMap = resultMap;
}
public Object handle(Object input){
return input;
}
@Override
public void run() {
while(true){
Object input = workQueue.poll();
if(null==input) break;
//处理子任务
Object re = handle(input);
resultMap.put(Integer.toString(input.hashCode()),re);
//System.out.println(re.toString());
}
}
}
Master-Worker模式是一种串行任务并行化的方法,被分解的子任务在系统中可以并行处理。同时,如果有需要,Master进程不需要所有子任务都执行完成,就可以根据已有的部分结果集计算最终的结果。
现在以上面的Master-Worker实现为基础,来实现计算1-100的立方和。计算将被分解为100个子任务,每个子任务仅用于计算单独的立方和。Master产生固定数目Worker,来处理这些子任务。Worker不断的从任务集合中取出这些计算立方和的子任务,并将计算结果放入到Master的结果集中。Master负责将所有Worker的任务结果进行累加,从而产生最终的立方和。整个计算过程,Worker和Master的运算也是完全异步的,Master进程不必等所有的Worker进程都执行完成,就可以进行求和操作了。也就是所,Master在获取部分子任务的结果集时,就可以对最终结果进行计算了,从而提高了系统的并发性和吞吐量。
计算子任务的实现如下:
public class PlusWorker extends Worker {
@Override
public Object handle(Object input) {
Integer i = (Integer) input;
return i*i*i;
}
}
客户端代码如下:
public class Client {
public static void main(String[] args) {
Master m = new Master(new PlusWorker(), 5);//启动五个线程处理
for (int i = 0; i < 100; i++) {
m.submit(i);
}
m.execute();
int re = 0;
Map<String, Object> resultMap = m.getResultMap();
while(resultMap.size()>0||!m.isComplete()){
Set<String> keys = resultMap.keySet();
String key = null;
for(String k:keys){
key=k;
break;
}
Integer i = null;
if(key != null){
i = (Integer) resultMap.get(key);
}
if(i!=null){
re+=i;//并行计算结果集
}
if(key!=null){
resultMap.remove(key);//将计算完成的结果移除
}
}
System.out.println(re);
}
}
通过Master创建5个Worker工作线程和PlusWorker工作实例。提交完100个任务后,就开始计算子任务。这些子任务,由生成的5个Worker线程共同完成。Master并不等所有的子任务都计算完成,就开始访问子结果集进行最终结果的计算,直到子结果集中所有的数据都被处理,并且5个活跃的Worker线程全部终止,才能求出最终结果。
并行程序设计模式--Master-Worker模式的更多相关文章
- 【MPI学习2】MPI并行程序设计模式:对等模式 & 主从模式
这里的内容主要是都志辉老师<高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计> 书上有一些代码是FORTAN的,我在学习的过程中,将其都转换成C的代码,便于统一记录. 这章内容分为两个部分: ...
- Java进阶7 并发优化2 并行程序设计模式
Java进阶7 并发优化2 并行程序设计模式20131114 1.Master-worker模式 前面讲解了Future模式,并且使用了简单的FutureTask来实现并发中的Future模式.下面介 ...
- 【MPI学习6】MPI并行程序设计模式:具有不连续数据发送的MPI程序设计
基于都志辉老师<MPI并行程序设计模式>第14章内容. 前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据.非连续类型的数据,MPI也可以发送,但是需要预先处理,大概有两类方法: (1)用户 ...
- 转 Master-Worker模式 并行程序设计模式--Master-Worker模式
简介 Master-Worker模式是常用的并行设计模式.它的核心思想是,系统有两个进程协议工作:Master进程和Worker进程.Master进程负责接收和分配任务,Worker进程负责处理子任务 ...
- 程序设计模式 —— State 状态模式
我应该如何阅读? 本文将使用优雅的文字风格来告诉你什么是状态模式. 注意: 1.在阅读本文之前请保证你已经掌控了 面对对象的思想与 多态的基本概念,否则将难以理解. 2.本文实现将用C++实现,你不一 ...
- 【MPI学习3】MPI并行程序设计模式:不同通信模式MPI并行程序的设计
学习了MPI四种通信模式 及其函数用法: (1)标准通信模式:MPI_SEND (2)缓存通信模式:MPI_BSEND (3)同步通信模式:MPI_SSEND (4)就绪通信模式:MPI_RSEND ...
- Java并行程序设计模式小结
这里总结几种常用的并行程序设计方法,其中部分文字源自<Java程序性能优化>一书中,还有部分文字属于个人总结,如有不对,请大家指出讨论. Future模式 一句话,将客户端请求的处理过程从 ...
- 【MPI学习5】MPI并行程序设计模式:组通信MPI程序设计
相关章节:第13章组通信MPI程序设计. MPI组通信与点到点通信的一个重要区别就是:组通信需要特定组内所有成员参与,而点对点通信只涉及到发送方和接收方. 由于需要组内所有成员参与,因此也是一种比较复 ...
- 【MPI学习4】MPI并行程序设计模式:非阻塞通信MPI程序设计
这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执 ...
随机推荐
- Check list
greenplum
- MIT jos 6.828 Fall 2014 训练记录(lab 2)
注: 源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/jos Part1 : Physical Page Management mem_init函数: /*该 ...
- 利用Google Speech API实现Speech To Text
很久很久以前, 网上流传着一个免费的,识别率暴高的,稳定的 Speech To Text API, 那就是Google Speech API. 但是最近再使用的时候,总是返回500 Error. 后来 ...
- Laxcus大数据管理系统2.0(5)- 第三章 数据存取
第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间 ...
- codeforces 709D D. Recover the String(构造)
题目链接: D. Recover the String time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input s ...
- SQL里面如何取得前N条数据?
select * from table order by id limit 10 运用limit可以获取前N个数据
- Fidder--实现手机的抓包
今天闲着没吊事,来写一篇关于怎么抓取Android中的app数据包?工欲行其事,必先利其器,上网google了一下,发现了一款神器:Fiddler,这个貌似是所有软件开发者必备神器呀!这款工具不仅可以 ...
- 关于软件测试人员能力模型的建立(from知乎)
转自: http://www.zhihu.com/question/20254092 测试思维方面:1.测试基础理论(测试流程.测试的基础知识)2.测试用例设计方法论(黑盒.白盒)3.软件质量体系(建 ...
- zepto.js 源码解析
http://www.runoob.com/w3cnote/zepto-js-source-analysis.html Zepto是一个轻量级的针对现代高级浏览器的JavaScript库, 它与jqu ...
- scanf和cin的差异
scanf和cin的差异 引例:http://www.cnblogs.com/shenben/p/5516996.html 大家都知道,在C++中有两种输入.输出方式—scanf和cin,但是,它们之 ...