并发编程中级篇二----并行设计模式----Master-Wroker模式

RebeccaZhong 发布于2019-08-16 10:46 / 3420人阅读

摘要：模式是常用的并行计算模式，它的核心思想是系统是由两类进程协助工作。负责接收和分配任务，负责处理子任务。当各个子进程处理完成后，会返回结果给，由做归纳和总结。其好处是能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模式是常用的并行计算模式，它的核心思想是系统是由两类进程协助工作。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，会返回结果给master，由master做归纳和总结。其好处是能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。

1.定义一个要执行的任务类

    public class Task{
        
        private int id;
        
        private int price;
        
        //getter/setter()省略
    }

2.定义Master负责收发任务

    //注意worker线程的数量 根据机器的性能来添加
    //Runtime.getRuntime().availableProcessors()
    public class Master{
        
        //1.定义一个盛放任务的容器
        private ConcurrentLinkedQueue workQueue = 
        new ConcurrentLinkedQueue();
                
        //2.需要一个盛放worker的集合
        private HashMap workers = 
        new HashMap();
        
        //3.需要一个盛放每一个worker执行任务的结果集合
        private ConcurrentHashMap resultMap = 
        new ConcurrentHashMap();
        
        //4.定义一个构造方法
        public Master(Worker worker, int workCount){
            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需要一个执行提交任务的方法
        public void submit（Task task){
            this.workQueue.add(task);
        }
        
        //6需要一个执行任务的方法 启动所有的worker方法去执行任务
        public void execute(){
            for(Map.Entry me : workers.entrySet()){
                me.getValue().start();
            }
        }
        
        //7判断运行是否结束的方法
        public boolean isComplete(){
            for(Map.Entry 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 me : resultMap.entrySet()){
                priceResult += (Integer)me.getValue();
            }
            return priceResult;
        }
    }

3.定义一个worker处理子任务

    public class Worker implements Runnable{
        
        private ConcurrentLinkedQueue workQueue;
        private ConcurrentHashMap resultMap;
        
        public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue workQueue) {
            this.workQueue = workQueue;
        }
    
        public void setResultMap(ConcurrentHashMap resultMap) {
            this.resultMap = resultMap;
        }
        
        public void run() {
            while(true){
                Task input = this.workQueue.poll();
                if(input == null) break;
                Object output = handle(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;
        }
    }

4.定义一个测试类

    public class Main{
    
         public static void main(String[] args) {
            
            Master master = new Master();
            
            Random r = new Random();
            for(int i = 1;i <= 100;i++){
                Task t = new Task();
                t.setId(i);
                t.setPrice(r.nextInt(1000));
                master.submit(t);
            }
            master.execute();
            long start = System.currentTimeMills();
            
            while(true){
                if(maste.isComplete()){
                    long end = System.currentTimeMills();
                    int priceResult = master.getResult();
                    System.out.println("最终结果：" + priceResult + 
                    ", 执行时间：" + end);
                    break;
                }
            }        
         }
    }

结果如下

GPU服务器云服务器 java设计模式并发模式编程 python编程模式 bs模式编程语言

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