🎉工作场景中遇到这样一个需求：根据主机的 IP 地址联动更新其他模型的相关信息。需求很简单，只涉及一般的数据库联动查询以及更新操作，然而在编码实现过程中发现，由于主机的数量很多，导致循环遍历查询、更新时花费很长的时间，调用一次接口大概需要 30-40 min 时间才能完成操作。
💡因此，为了有效缩短接口方法的执行时间，便考虑使用多线程并发编程方法，利用多核处理器并行执行的能力，通过异步处理数据的方式，便可以大大缩短执行时间，提高执行效率。
📍这里使用可重用固定线程数的线程池 FixedThreadPool，并使用 CountDownLatch 并发工具类提供的并发流程控制工具作为配合使用，保证多线程并发编程过程中的正常运行：
- 首先，通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取运行机器的 CPU 线程数，用于后续设置固定线程池的线程数量。 - 其次，判断任务的特性，如果为计算密集型任务则设置线程数为
CPU 线程数+1，如果为 IO 密集型任务则设置线程数为2 * CPU 线程数，由于在方法中需要与数据库进行频繁的交互，因此属于 IO 密集型任务。 - 之后，对数据进行分组切割，每个线程处理一个分组的数据，分组的组数与线程数保持一致，并且还要创建计数器对象
CountDownLatch，调用构造函数，初始化参数值为线程数个数，保证主线程等待所有子线程运行结束后，再进行后续的操作。 - 然后，调用
executorService.execute()方法，重写run方法编写业务逻辑与数据处理代码，执行完当前线程后记得将计数器减1操作。 - 最后，当所有子线程执行完成后，关闭线程池。
✨在省略工作场景中的业务逻辑代码后，通用的处理方法示例如下所示：
public ResponseData updateHostDept() {
// ...
List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host");
// split the hostMapList for the following multi-threads task
// return the number of logical CPUs
int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,
// if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical CPUs) + 1
int threadNum = processorsNum * 2;
// the number of each group data
int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum;
List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
int start = i * eachGroupNum;
if (i == threadNum - 1) {
int end = mapList.size();
groupList.add(hostMapList.subList(start, end));
} else {
int end = (i+1) * eachGroupNum;
groupList.add(hostMapList.subList(start, end));
}
}
// update data by using multi-threads asynchronously
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadNum/2);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
for (List<Map> group : groupList) {
executorService.execute(()->{
try {
for (Map map : group) {
// update the data in mongodb
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// let counter minus one
countDownLatch.countDown();
}
});
}
try {
// main thread donnot execute until all child threads finish
countDownLatch.await();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// remember to shutdown the threadPool
executorService.shutdown();
return ResponseData.success();
}🎉那么在使用多线程异步更新的策略后，从当初调用接口所需的大概时间为 30-40 min 下降到了 8-10 min，大大提高了执行效率。
💡需要注意的是，这里使用的
newFixedThreadPool创建线程池，它有一个缺陷就是，它的阻塞队列默认是一个无界队列，默认值为Integer.MAX_VALUE极有可能会造成 OOM 问题。因此，一般可以使用ThreadPoolExecutor来创建线程池，自己可以指定等待队列中的线程个数，避免产生 OOM 问题。
public ResponseData updateHostDept() {
// ...
List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host");
// split the hostMapList for the following multi-threads task
// return the number of logical CPUs
int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,
// if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical CPUs) + 1
int threadNum = processorsNum * 2;
// the number of each group data
int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum;
List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
int start = i * eachGroupNum;
if (i == threadNum - 1) {
int end = mapList.size();
groupList.add(hostMapList.subList(start, end));
} else {
int end = (i+1) * eachGroupNum;
groupList.add(hostMapList.subList(start, end));
}
}
// update data by using multi-threads asynchronously
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 8, 30L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(100));
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
for (List<Map> group : groupList) {
executor.execute(()->{
try {
for (Map map : group) {
// update the data in mongodb
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// let counter minus one
countDownLatch.countDown();
}
});
}
try {
// main thread donnot execute until all child threads finish
countDownLatch.await();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// remember to shutdown the threadPool
executor.shutdown();
return ResponseData.success();
}在上述的代码中，核心线程数和最大线程数分别为 5 和 8，并没有设置的很大的值，因为如果如果设置的很大，线程间频繁的上下文切换也会增加时间消耗，反而不能最大程度上发挥多线程的优势。至于如何选择合适的参数，需要根据机器的参数以及任务的类型综合考虑决定。
🎉最后补充一点，如果想要通过非编码的方式获取机器的 CPU 线程个数也很简单，windows 系统通过任务管理器，选择 “性能”，便可以查看 CPU 线程个数的情况，如下图所示：
🎉从上图可以看到，我的机器中内核是八个 CPU，但是通过超线程技术一个物理的 CPU 核心可以模拟成两个逻辑 CPU 线程，因此我的机器是支持8核16线程的。
