Java并发案例05---Master-Worker模式

Master-Worker 模式是常用的并行计算模式。它的核心思想是系统由两类进程协同工作,Master和Worker进程。Master负责接收和分配任务,Worker负责处理子任务。当各个Worker子进程处理完毕后,会将结果返回给Master,由Master做归纳和小结。其好处是能够将一个大任务分解成若干个小任务,并行执行,从而提高系统的吞吐量。

Master-Worker模式结构图

结构图1
结构图2

代码架构:

image
Master 负责接收和分配任务
Worker 负责处理子任务
Main 主函数,启动类

Master类

public class Master {

    //1 有一个盛放任务的容器  1.任务不需要阻塞   2.性能高   3.线程安全,每一个worker来这里拿100个task,所以要考虑线程安全。
    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Task>();
    
    //2 需要有一个盛放worker的集合    1.不存在多线程争抢场景
    private HashMap<String, Thread> workers = new HashMap<String, Thread>();
    
    //3 需要有一个盛放每一个worker执行任务的结果集合   结果集,多个worker并发回写操作
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
    
    //4 构造方法
    public Master(Worker worker , int workerCount){
        worker.setWorkQueue(this.workQueue);
        worker.setResultMap(this.resultMap);
        
        for(int i = 0; i < workerCount; i ++){
            this.workers.put(Integer.toString(i), new Thread(worker));
        }
        
    }
    
    //5 需要一个提交任务的方法
    public void submit(Task task){
        this.workQueue.add(task);
    }
    
    //6 需要有一个执行的方法,启动所有的worker方法去执行任务
    public void execute(){
        for(Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()){
            me.getValue().start();
        }
    }

    //7 判断是否运行结束的方法
    public boolean isComplete() {
        for(Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()){
            if(me.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED){
                return false;
            }
        }       
        return true;
    }

    //8 计算结果方法
    public int getResult() {
        int priceResult = 0;
        for(Map.Entry<String, Object> me : resultMap.entrySet()){
            priceResult += (Integer)me.getValue();
        }
        return priceResult;
    }
    
}

需要说明的几点:
1.存放任务的容器,需要一个高并发,线程安全,性能好的容器,因为每一个Worker都回来这里取任务执行,存在线程安全问题,因此选择ConcurrentLinkedQueue。
2.存放结果的容器,同样,worker也持有他的引用,每一个worker做完事情后,会把结果写入这个map中,存在线程安全问题,所以采用ConcurrentHashMap。
3.存放worker的容器没有线程并发访问,只在Master类中进行了遍历,不存在线程安全问题。

Worker类

public class Worker implements Runnable {

    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue;
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap;
    
    public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue) {
        this.workQueue = workQueue;
    }

    public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
        this.resultMap = resultMap;
    }
    
    @Override
    public void run() {
        while(true){
            Task input = this.workQueue.poll();
            if(input == null) break;
            Object output = handle(input);
            System.out.println("当前线程"+Thread.currentThread().getName()+"  计算完毕"+ input);
            this.resultMap.put(Integer.toString(input.getId()), output);
        }
    }

    private Object handle(Task input) {
        Object output = null;
        try {
            //处理任务的耗时。。 比如说进行操作数据库。。。
            Thread.sleep(500);
            output = input.getPrice();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return output;
    }

}

Worker类需要实现Runnable接口

任务类

public class Task {

    private int id;
    private int price ;
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public int getPrice() {
        return price;
    }
    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Task [id=" + id + ", price=" + price + "]";
    } 
    
}

任务类比较简单,不再敖述。

接下来是启动类

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        /**20个worker*/
        Master master = new Master(new Worker(), 20);
        
        Random r = new Random();
        //100 个任务
        for(int i = 1; i <= 1000; i++){
            Task t = new Task();
            t.setId(i);
            t.setPrice(r.nextInt(1000));
            //添加任务
            master.submit(t);
        }
        //执行任务
        master.execute();
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        while(true){
            if(master.isComplete()){
                long end = System.currentTimeMillis() - start;
                int priceResult = master.getResult();
                System.out.println("最终结果:" + priceResult + ", 执行时间:" + end);
                break;
            }
        }
        
    }
}

运行结果如下

image

总结

Master-Worker模式是一种将串行任务并行化的方案,被分解的子任务在系统中可以被并行处理,同时,如果有需要,Master进程不需要等待所有子任务都完成计算,就可以根据已有的部分结果集计算最终结果集。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,657评论 6 505
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,889评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,057评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,509评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,562评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,443评论 1 302
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,251评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,129评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,561评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,779评论 3 335
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,902评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,621评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,220评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,838评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,971评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,025评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,843评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容