并发编程(12)-Master-Worker

心已赠人 2022-06-06 10:39 187阅读 0赞

Master-Worker模式是常用的并行计算模式。他的核心思想史系统由两类进程协作工作：master进程和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子进程处理完成后，会将结果返回给master，由master做归纳和总结。其好处是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。  
![这里写图片描述][SouthEast]

举个例子，比如现在要计算1+2+3+….+100，每次相加看做是一次任务，每个任务耗时0.1秒，那么单进程执行的程序是：

# 1.单进程 #

public class Test2 { 
    
        public static void main(String[] args) {
            int r = 0;
            long start = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
    
                try {
                    r += i;
                    Thread.sleep(100);//每一次运算需要耗时0.1秒
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis() - start;
            System.out.println("运行结果：" + r + "；耗时：" + end);
        }
    }

执行结果：

> 运行结果：5050；耗时：10000

如果任务较多，每个执行任务耗时较长，那么想要获取到结果就需要花费很长很长的时间。  
Master-Worker模式可以使用并行计算的模式，将1+2+3+…+100看做是相加的任务，每个任务耗时0.1秒。如果开启10个进程同时计算，最终将10个进程的结果合并得到最终结果，那么时间就可能缩短10倍。

# 2.多进程(Master-Worker) #

java中万物皆对象，将每个任务看做是一个对象，创建对象：

public class Task { 
    
        private int id;
        private int number;
    
        public int getId() {
            return id;
        }
        public void setId(int id) {
            this.id = id;
        }
        public int getNumber() {
            return number;
        }
        public void setNumber(int number) {
            this.number = number;
        }
    }

创建Master和Worker

package com.thread.mythread.conn016;
    
    import java.util.HashMap;
    import java.util.LinkedHashMap;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
    
    public class Master { 
    
        //1 创建一个盛装任务的容器
        private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Task>();
    
        //2 盛装所有的worker对象
        //master需要管理多个worker进程，所以master需要知道每一个worker进程，这些进程都需要有一块空间来存放
        private HashMap<String, Thread> workers = new LinkedHashMap<String, Thread>();
    
        //3 使用一个容器盛装每一个worker并非执行任务的结果集
        private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
    
        //4 构造方法
        public Master(Worker worker, int workCount){
    
            //worker需要从master获取任务，于是在worker中建立对master任务的引用
            worker.setWorkerQueue(this.workQueue);
            //worker需要将结果返回给master，于是在worker中建立对master结果的引用
            worker.setResultMap(this.resultMap);
    
            for (int i = 0; i < workCount; i++) {
                //key表示每一个worker的名字
                //value表示每个线程执行对象
                workers.put("子"+i, new Thread(worker));
            }
        }
    
        //5 提交方法
        public void submit(Task task){
            this.workQueue.add(task);
        }
    
        //6 执行方法(启动应用程序，让所有的worker开始工作)
        public void execute(){
            for (Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()) {
                me.getValue().start();
            }
        }
    
        //判断线程是否执行完毕
        public boolean isComplete() {
            for (Map.Entry<String, Thread> me : workers.entrySet()) {
                if (me.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED) {
                    return false;
                }
            }
            return true;
        }
    
        public int getResult(){
            int res = 0;
            for (Map.Entry<String, Object> me : resultMap.entrySet()) {
                res += (Integer)me.getValue();
            }
            return res;
        }
    
    }

package com.thread.mythread.conn016;
    
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
    
    public class Worker implements Runnable{ 
    
        private ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue;
        private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap;
        //在worker中创建对master任务队列的引用，领取master的任务
        public void setWorkerQueue(ConcurrentLinkedQueue<Task> workQueue) {
            this.workQueue = workQueue;
        }
        //在worker中创建对master结果集的引用，提交每次的运行结果到master
        public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
            this.resultMap = resultMap;
        }
        //开始执行任务的进程
        public void run() {
            while (true) {
                //每次从队列中取出一个任务
                Task input = this.workQueue.poll();
                //如果任务为空返回
                if(input == null) {
                    break;
                }
                //处理任务，处理完之后将结果存入到resultMap中返回给master
                Object output = dealWorks(input);
                this.resultMap.put(Integer.toString(input.getId()), output);
            }
        }
        //真正处理任务的方法
        private Object dealWorks(Task input) {
            Object output = null;
            try {
                Thread.sleep(100);//假设处理业务耗时1秒中
                output = input.getNumber();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return output;
        }
    }

测试并行计算：

package com.thread.mythread.conn016;
    
    public class Test1 { 
    
        public static void main(String[] args) {
    
            //master中有十个子线程worker
            Master master = new Master(new Worker(), 10);
    
            //将100个数相加的任务交给master
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                Task t = new Task();
                t.setId(i);
                t.setNumber(i);
                master.submit(t);
            }
    
            //开启任务
            master.execute();
    
            long start = System.currentTimeMillis();
    
            while (true) {
                if(master.isComplete()){
                    int a = master.getResult();
                    long end = System.currentTimeMillis() - start;
                    System.out.println("运行结果：" + a + "；耗时：" + end);
                    break;
                }
            }
        }
    }

运行结果：

> 运行结果：5050；耗时：1005

10个线程同时并行计算，运行结果是一样的，但是耗时减少了10倍。  
真实情况下，并不是我们自己想指定多少线程就用多少线程，而是根据服务器的配置去获取合适的线程数量。  
对上面的代码做一些修改：

//master中有十个子线程-worker
    //Master master = new Master(new Worker(), 10);
        System.out.println("我的机器可用processors数量："+Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        Master master = new Master(new Worker(), Runtime.getRuntime().availableProcessors());

上面的代码将处理任务的方法写死到Worker类中，如果还有其他的任务，同样还要往Worker，将方法独立出来：

独立的MyWorker：

package com.thread.mythread.conn016;
    
    public class MyWorker extends Worker{ 
    
        public static Object dealWorks(Task input) {
            Object output = null;
            try {
                Thread.sleep(100);//假设处理业务耗时1秒中
                output = input.getNumber();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return output;
        }
    
    }

Worker类瘦身为：

测试：

package com.thread.mythread.conn016;
    
    public class Test1 {
    
        public static void main(String[] args) {
            //master中有十个子线程-worker
    // Master master = new Master(new Worker(), 10);
            System.out.println("我的机器可用processors数量："+Runtime.getRuntime().availableProcessors());
            Master master = new Master(new MyWorker(), Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    
            //添加任务
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                Task t = new Task();
                t.setId(i);
                t.setNumber(i);
                master.submit(t);
            }
    
            //开启任务
            master.execute();
    
            long start = System.currentTimeMillis();
    
            while (true) {
                if(master.isComplete()){
                    int a = master.getResult();
                    long end = System.currentTimeMillis() - start;
                    System.out.println("运行结果：" + a + "；耗时：" + end);
                    break;
                }
            }
        }
    }

输出结果：

> 我的机器可用processors数量：4  
> 运行结果：5050；耗时：2503

于是泄露了我的低配置电脑。

[SouthEast]: /images/20220606/77e97c3e534440ee8684f504152d1abd.png