本篇演示3个数组求和的例子。
例子1：单线程
例子2：多线程，同步求和（如果没有计算完成，会阻塞）
例子3：多线程，异步求和（先累加已经完成的计算结果）
例子1-代码
package cn.fansunion.executorservice;
public class BasicCaculator {
public static long sum(int[] numbers){
long sum = 0;
for(int i=0;i<numbers.length;i++){
sum += numbers[i];
}
return sum;
}
}
例子2-代码
ExecutoreService提供了submit()方法，传递一个Callable，或Runnable，返回Future。如果Executor后台线程池还没有完成Callable的计算，这调用返回Future对象的get()方法，会阻塞直到计算完成。
package cn.fansunion.executorservice;
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;
import java.util.concurrent.FutureTask;
//并发计算数组的和，“同步”求和
public class ConcurrentCalculator {
private ExecutorService exec;
//这个地方，纯粹是“一厢情愿”，“并行执行”不受咱们控制，取决于操作系统的“态度”
private int cpuCoreNumber;
private List<Future<Long>> tasks = new ArrayList<Future<Long>>();
class SumCalculator implements Callable<Long> {
private int[] numbers;
private int start;
private int end;
public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) {
this.numbers = numbers;
this.start = start;
this.end = end;
}
public Long call() throws Exception {
Long sum = 0L;
for (int i = start; i < end; i++) {
sum += numbers[i];
}
return sum;
}
}
public ConcurrentCalculator() {
cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);
}
public Long sum(final int[] numbers) {
// 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor
for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {
int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;
int start = increment * i;
int end = increment * i + increment;
if (end > numbers.length)
end = numbers.length;
SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);
FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(subCalc);
tasks.add(task);
if (!exec.isShutdown()) {
exec.submit(task);
}
}
return getResult();
}
/**
* 迭代每个只任务，获得部分和，相加返回
*/
public Long getResult() {
Long result = 0l;
for (Future<Long> task : tasks) {
try {
// 如果计算未完成则阻塞
Long subSum = task.get();
result += subSum;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return result;
}
public void close() {
exec.shutdown();
}
}
例子3-代码
在刚在的例子中，getResult()方法的实现过程中，迭代了FutureTask的数组，如果任务还没有完成则当前线程会阻塞。
如果我们希望任意字任务完成后就把其结果加到result中，而不用依次等待每个任务完成，可以使CompletionService。
生产者submit()执行的任务。使用者take()已完成的任务，并按照完成这些任务的顺序处理它们的结果 。也就是调用CompletionService的take方法是，会返回按完成顺序放回任务的结果。
CompletionService内部维护了一个阻塞队列BlockingQueue，如果没有任务完成，take()方法也会阻塞。
修改刚才的例子2，使用CompletionService：
package cn.fansunion.executorservice;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
//并发计算数组的和，“异步”求和
public class ConcurrentCalculatorAsync {
private ExecutorService exec;
private CompletionService<Long> completionService;
//这个地方，纯粹是“一厢情愿”，“并行执行”不受咱们控制，取决于操作系统的“态度”
private int cpuCoreNumber;
class SumCalculator implements Callable<Long> {
private int[] numbers;
private int start;
private int end;
public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) {
this.numbers = numbers;
this.start = start;
this.end = end;
}
public Long call() throws Exception {
Long sum = 0l;
for (int i = start; i < end; i++) {
sum += numbers[i];
}
return sum;
}
}
public ConcurrentCalculatorAsync() {
cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber);
completionService = new ExecutorCompletionService<Long>(exec);
}
public Long sum(final int[] numbers) {
// 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor
for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {
int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1;
int start = increment * i;
int end = increment * i + increment;
if (end > numbers.length){
end = numbers.length;
}
SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end);
if (!exec.isShutdown()) {
completionService.submit(subCalc);
}
}
return getResult();
}
/**
* 迭代每个只任务，获得部分和，相加返回
*/
public Long getResult() {
Long result = 0l;
for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {
try {
Long subSum = completionService.take().get();
result += subSum;
System.out.println("subSum="+subSum+",result="+result);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return result;
}
public void close() {
exec.shutdown();
}
}
运行代码
package cn.fansunion.executorservice;
import java.math.BigDecimal;
//数组求和3个Demo
public class ArraySumDemo {
public static void main(String[] args) {
int n = 200000000;
int[] numbers = new int[n];
for(int i=1;i<=n;i++){
numbers[i-1]=i;
}
basic(numbers);
long time = System.currentTimeMillis();
concurrentCaculatorAsync(numbers);
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("多核并行计算，异步相加："+time(time,endTime));
long time2 = System.currentTimeMillis();
concurrentCaculator(numbers);
long endTime2=System.currentTimeMillis();
System.out.println("多核并行计算，同步相加："+time(time2,endTime2));
}
private static void basic(int[] numbers) {
long time1 = System.currentTimeMillis();
long sum=BasicCaculator.sum(numbers);
long endTime1 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("单线程："+time(time1,endTime1));
System.out.println("Sum:"+sum);
}
private static double time(long time, long endTime) {
long costTime = endTime-time;
BigDecimal bd = new BigDecimal(costTime);
//本来想着，把毫秒转换成秒的，最后发现计算太快了
BigDecimal unit = new BigDecimal(1L);
BigDecimal s= bd.divide(unit,3);
return s.doubleValue();
}
//并行计算，“同步”求和
private static void concurrentCaculator(int[] numbers) {
ConcurrentCalculator calc = new ConcurrentCalculator();
Long sum = calc.sum(numbers);
System.out.println(sum);
calc.close();
}
//并行计算，“异步”求和
private static void concurrentCaculatorAsync(int[] numbers) {
ConcurrentCalculatorAsync calc = new ConcurrentCalculatorAsync();
Long sum = calc.sum(numbers);
System.out.println("Sum:"+sum);
calc.close();
}
}
控制台输出
单线程：93.0
Sum:20000000100000000
subSum=3750000175000002,result=3750000175000002
subSum=1250000075000001,result=5000000250000003
subSum=6250000275000003,result=11250000525000006
subSum=8749999574999994,result=20000000100000000
Sum:20000000100000000
多核并行计算，异步相加：786.0
20000000100000000
多核并行计算，同步相加：650.0
个人看法：3段代码的时间仅供参考，没有排除干扰因素。
总的来说，单线程执行更快一些，应该是由于“数组求和”本身，并不需要其它额外资源，不会阻塞。
而多线程，反而增加了“线程调度”的时间开销。
还可以看出，CPU计算还是非常快的。“200000000”2亿个整数相加，用了不到0.1秒的时间。
插曲
最开始看代码的时候，误解了。以为“根据CPU核心个数拆分任务”，这个时候的“多线程”就是“并行”了。
实际上，不一定，除了要看CPU的核数，还要看操作系统的分配。
// 根据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor
for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) {
}
最开始，我还在考虑“单线程”、“多核并行+多线程并发”、“单核+多线程并发”,等好几种情况来实现“数组求和”。
最后，感觉自己还是想多了。“并行”应该不受自己控制，只能控制是“单线程”或者“多线程”。
“java并发编程-Executor框架”这篇文章中的“例子：并行计算数组的和。” 这句话，误导了我，根本不能保证是“并行计算”。
友情提示：网络上的文章，仅供参考学习，需要自己的判断。
关于Java-多核-并行-多线程，我初步认为“多线程可以并行执行，但不受我们自己的控制，取决于操作系统”。
网友的一些看法：
看法1：
java线程可以在运行在多个cpu核上吗？
我是一直都以为这个问题的答案是肯定的，也就是说可以运行在多核上。
但是有一天见到这样的一个理论，我就顿时毁三观了。
JVM在操作系统中是作为一个进程的，java所有的线程都运行自这个JVM进程中，
所以说java线程某个时间只可能运行在一个核上。
这个说法对我的打击太大了，我不能接受。于是就开始多方求证。网上搜索 和朋友一起讨论，
最终证实了java线程是可以运行在多核上的，为什么呢？
下面一句话将惊醒梦中人：
现代os都将线程作为最小调度单位，进程作为资源分配的最小单位。 在windows中进程是不活动的，
只是作为线程的容器。
也就是说，java中的所有线程确实在JVM进程中，但是CPU调度的是进程中的线程。
看法2：
JAVA中的多线程能在多CPU机器上并行执行吗？注意，我说的不是并发执行哦 。
我们用java写一个多线程程序，就启动了一个JVM进程，所以这些线程都是在这一个JVM进程之中的，我不知道同一时刻，能不能有多个CPU运行同一进程，进而并行执行这同一进程中的不同线程？一直很疑惑
你的思路是对的,CPU就是为了迎合操作系统的多线程从而提高系统的计算效率.但是具体分配任务到各个内核中去执行的并非JAVA与JVM而是操作系统.
也就是说,你所执行的多线程,可能会被分配到同一个CPU内核中运行.也可能非配到不同的cpu中运行.如果可以控制CPU的分配,那也应该是操作系统的api才能实现的了。
我用JAVA创建了一个线程，这时候有主线程和子线程都在运行，那意思双核CPU有可能在同一时刻点并行运行这两个线程咯？
我翻了好多JAVA的有关多线程的章节，似乎都没有说道多核CPU运行JAVA多线程，貌似都是已单核为例讲解的，所以我一直觉得可能都是并发的而不是并行的？
不是,你要将你的软件线程和计算机的CPU处理线程区分开呀.简单说,你是无法控制CPU对于任务的分配的.
更多代码示例：
http://git.oschina.net/fansunion/Concurrent（逐步更新中）
参考资料：
java并发编程-Executor框架
http://www.iteye.com/topic/366591
java线程可以在运行在多个cpu核上吗？
http://blog.csdn.net/maosijunzi/article/details/42527553
JAVA中的多线程能在多CPU上并行执行吗？注意，我说的不是并发执行哦
http://zhidao.baidu.com/link?url=e11sEOSNFoLTfVyP-5FfpktIXEgbMQkbLAzvgh8mn4V16n_qQas89voj5gVhOEkho0jRA7fp_vbnElxKgeQCDrOxGkcu6xAWaUniqpcWg33