如何充分利用多核CPU,計算很大的List中所有整數的和
阿新 • • 發佈:2019-02-11
引用
前幾天在網上看到一個淘寶的面試題:有一個很大的整數list,需要求這個list中所有整數的和,寫一個可以充分利用多核CPU的程式碼,來計算結果。
一:分析題目
從題中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,這就已經充分告訴我們要採用多執行緒(任務)進行編寫。具體怎麼做呢?大概的思路就是分割List,每一小塊的List採用一個執行緒(任務)進行計算其和,最後等待所有的執行緒(任務)都執行完後就可得到這個“很大的List”中所有整數的和。
二:具體分析和技術方案
既然我們已經決定採用多執行緒(任務),並且還要分割List,每一小塊的List採用一個執行緒(任務)進行計算其和,那麼我們必須要等待所有的執行緒(任務)完成之後才能得到正確的結果,那麼怎麼才能保證“等待所有的執行緒(任務)完成之後輸出結果呢”?這就要靠java.util.concurrent包中的CyclicBarrier類了。它是一個同步輔助類,它允許一組執行緒(任務)互相等待,直到到達某個公共屏障點 (common barrier point)。在涉及一組固定大小的執行緒(任務)的程式中,這些執行緒(任務)必須不時地互相等待,此時 CyclicBarrier 很有用。簡單的概括其適應場景就是:當一組執行緒(任務)併發的執行一件工作的時候,必須等待所有的執行緒(任務)都完成時才能進行下一個步驟。具體技術方案步驟如下:
示意圖如下:
三:詳細編碼實現
程式碼中有很詳細的註釋,這裡就不解釋了。
Java程式碼
有人可能對barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);//建立的執行緒數和主執行緒main有點不解,不是採用的執行緒(任務)數是threadCounts個嗎?怎麼為CyclicBarrier設定的給定數量的執行緒參與者比我們要採用的執行緒數多一個呢?答案就是這個多出來的一個用於控制main主執行緒的,主執行緒也要等待,它要等待其他所有的執行緒完成才能輸出sum值,這樣才能保證sum值的正確性,如果main不等待的話,那麼結果將是不可預料的。
Java程式碼
四:總結
本文主要通過一個淘寶的面試題為引子,介紹了併發的一點小知識,主要是介紹通過CyclicBarrier同步輔助器輔助多個併發任務共同完成一件工作。Java SE5的java.util.concurrent引入了大量的設計來解決併發問題,使用它們有助於我們編寫更加簡單而健壯的併發程式。
附mathfox提到的ExecutorService.invokeAll()方法的實現
這個不用自己控制等待,invokeAll執行給定的任務,當所有任務完成時,返回保持任務狀態和結果的 Future 列表。sdh5724也說用了同步,效能不好。這個去掉了同步,根據返回結果的 Future 列表相加就得到總和了。 Java程式碼
一:分析題目
從題中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,這就已經充分告訴我們要採用多執行緒(任務)進行編寫。具體怎麼做呢?大概的思路就是分割List,每一小塊的List採用一個執行緒(任務)進行計算其和,最後等待所有的執行緒(任務)都執行完後就可得到這個“很大的List”中所有整數的和。
二:具體分析和技術方案
既然我們已經決定採用多執行緒(任務),並且還要分割List,每一小塊的List採用一個執行緒(任務)進行計算其和,那麼我們必須要等待所有的執行緒(任務)完成之後才能得到正確的結果,那麼怎麼才能保證“等待所有的執行緒(任務)完成之後輸出結果呢”?這就要靠java.util.concurrent包中的CyclicBarrier類了。它是一個同步輔助類,它允許一組執行緒(任務)互相等待,直到到達某個公共屏障點 (common barrier point)。在涉及一組固定大小的執行緒(任務)的程式中,這些執行緒(任務)必須不時地互相等待,此時 CyclicBarrier 很有用。簡單的概括其適應場景就是:當一組執行緒(任務)併發的執行一件工作的時候,必須等待所有的執行緒(任務)都完成時才能進行下一個步驟。具體技術方案步驟如下:
- 分割List,根據採用的執行緒(任務)數平均分配,即list.size()/threadCounts。
- 定義一個記錄“很大List”中所有整數和的變數sum,採用一個執行緒(任務)處理一個分割後的子List,計運算元List中所有整數和(subSum),然後把和(subSum)累加到sum上。
- 等待所有執行緒(任務)完成後輸出總和(sum)的值。
示意圖如下:
三:詳細編碼實現
程式碼中有很詳細的註釋,這裡就不解釋了。
Java程式碼
- /**
- * 計算List中所有整數的和<br>
- * 採用多執行緒,分割List計算
- * @author 飛雪無情
-
* @since 2010-7-12
- */
- public class CountListIntegerSum {
- private long sum;//存放整數的和
- private CyclicBarrier barrier;//障柵集合點(同步器)
- private List<Integer> list;//整數集合List
- private int threadCounts;//使用的執行緒數
- public CountListIntegerSum(List<Integer> list,int threadCounts) {
-
this.list=list;
- this.threadCounts=threadCounts;
- }
- /**
- * 獲取List中所有整數的和
- * @return
- */
- public long getIntegerSum(){
- ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
- int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
- //List中的數量沒有執行緒數多(很少存在)
- if(len==0){
- threadCounts=list.size();//採用一個執行緒處理List中的一個元素
- len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
- }
- barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);
- for(int i=0;i<threadCounts;i++){
- //建立執行緒任務
- if(i==threadCounts-1){//最後一個執行緒承擔剩下的所有元素的計算
- exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len,list.size())));
- }else{
- exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1))));
- }
- }
- try {
- barrier.await();//關鍵,使該執行緒在障柵處等待,直到所有的執行緒都到達障柵處
- } catch (InterruptedException e) {
- System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
- } catch (BrokenBarrierException e) {
- System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
- }
- exec.shutdown();
- return sum;
- }
- /**
- * 分割計算List整數和的執行緒任務
- * @author lishuai
- *
- */
- public class SubIntegerSumTask implements Runnable{
- private List<Integer> subList;
- public SubIntegerSumTask(List<Integer> subList) {
- this.subList=subList;
- }
- public void run() {
- long subSum=0L;
- for (Integer i : subList) {
- subSum += i;
- }
- synchronized(CountListIntegerSum.this){//在CountListIntegerSum物件上同步
- sum+=subSum;
- }
- try {
- barrier.await();//關鍵,使該執行緒在障柵處等待,直到所有的執行緒都到達障柵處
- } catch (InterruptedException e) {
- System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
- } catch (BrokenBarrierException e) {
- System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
- }
- System.out.println("分配給執行緒:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整數和為:\tSubSum:"+subSum);
- }
- }
- }
有人可能對barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);//建立的執行緒數和主執行緒main有點不解,不是採用的執行緒(任務)數是threadCounts個嗎?怎麼為CyclicBarrier設定的給定數量的執行緒參與者比我們要採用的執行緒數多一個呢?答案就是這個多出來的一個用於控制main主執行緒的,主執行緒也要等待,它要等待其他所有的執行緒完成才能輸出sum值,這樣才能保證sum值的正確性,如果main不等待的話,那麼結果將是不可預料的。
Java程式碼
- /**
- * 計算List中所有整數的和測試類
- * @author 飛雪無情
- * @since 2010-7-12
- */
- public class CountListIntegerSumMain {
- /**
- * @param args
- */
- public static void main(String[] args) {
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- int threadCounts = 10;//採用的執行緒數
- //生成的List資料
- for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
- list.add(i);
- }
- CountListIntegerSum countListIntegerSum=new CountListIntegerSum(list,threadCounts);
- long sum=countListIntegerSum.getIntegerSum();
- System.out.println("List中所有整數的和為:"+sum);
- }
- }
四:總結
本文主要通過一個淘寶的面試題為引子,介紹了併發的一點小知識,主要是介紹通過CyclicBarrier同步輔助器輔助多個併發任務共同完成一件工作。Java SE5的java.util.concurrent引入了大量的設計來解決併發問題,使用它們有助於我們編寫更加簡單而健壯的併發程式。
附mathfox提到的ExecutorService.invokeAll()方法的實現
這個不用自己控制等待,invokeAll執行給定的任務,當所有任務完成時,返回保持任務狀態和結果的 Future 列表。sdh5724也說用了同步,效能不好。這個去掉了同步,根據返回結果的 Future 列表相加就得到總和了。 Java程式碼
- /**
- * 使用ExecutorService的invokeAll方法計算
- * @author 飛雪無情
- *
- */
- public class CountSumWithCallable {
- /**
- * @param args
- * @throws InterruptedException
- * @throws ExecutionException
- */
- public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
- int threadCounts =19;//使用的執行緒數
- long sum=0;
- ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
- List<Callable<Long>> callList=new ArrayList<Callable<Long>>();
- //生成很大的List
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- for (int i = 0; i <= 1000000; i++) {
- list.add(i);
- }
- int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
- //List中的數量沒有執行緒數多(很少存在)
- if(len==0){
- threadCounts=list.size();//採用一個執行緒處理List中的一個元素
- len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
- }
- for(int i=0;i<threadCounts;i++){
- final List<Integer> subList;
- if(i==threadCounts-1){
- subList=list.subList(i*len,list.size());
- }else{
- subList=list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1));
- }
- //採用匿名內部類實現
- callList.add(new Callable<Long>(){
- public Long call() throws Exception {
- long subSum=0L;
- for(Integer i:subList){
- subSum+=i;
- }
- System.out.println("分配給執行緒:"+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整數和為:\tSubSum:"+subSum);
- return subSum;
- }
- });
- }
- List<Future<Long>> futureList=exec.invokeAll(callList);
- for(Future<Long> future:futureList){
- sum+=future.get();
- }
- exec.shutdown();
- System.out.println(sum);
- }
- }
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