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看了就会:多线程下载图片并压缩,多线程下载能提高效率吗?

看了就会:多线程下载图片并压缩,多线程下载能提高效率吗?

作者: 废柴程序员 | 来源:发表于2021-08-10 15:31 被阅读0次

    前言

    需求 导出Excel:本身以为是一个简单得导出,但是每行得记录文件中有一列为图片url,需要下载所有记录行对应得图片,然后压缩整个文件夹。

    image

    这里只做4.5.得代码讲解描述,其它也没什么好说得,话不多说上代码.

    实现思路

    多线程实现使用了线程池,Jdk1.8并发包下的CompletableFuture

    第一步:得到基础数值

    
     // 线程数
            Integer threadNum = 10;
            // 每条线程需要处理的图片数  
            int dataNum = imageInfoVos.size() / threadNum;
            // 写入线程数
            List<Integer> threadS = new ArrayList<>();
            for(int i=0; i<threadNum; i++){
                    threadS.add(i);
            } 
    
    

    首先我们保存了需要下载的图片的Url列表,多线程的方式下载我们需要保证每个线程下载的图片不会重复,因此我们需要根据规则来切割保存Url列表的集合,从而保证每个线程下载属于自己的任务,上代码 :

    
     // 接上文代码
     threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{
                    List<Image> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size()));
                            threadDownPic(theadItem,item,dirName);
                },threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{
                    try {
                        item.get();
                    }catch (Exception e){
                        log.error("============  多线程down执行等待异常 msg:{} =============", e.getMessage());
                    }
        });
    
    

    这里进行拆分讲解

    使用CompletableFuture.runAsync 走异步方式,遍历item

    如item=10,也就是线程数为10,则直接执行10次(有线程池的前提下)

    
     // 使用CompletableFuture.runAsync 走异步方式,遍历item
     // 如item=10,也就是线程数为10,则直接执行10次(有线程池的前提下)
     threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{ 
    
    

    规则: 根据item数值通过sublist 从开始到结束,截取对应线程所需要下载的Url列表

    
    例:dataNum为每个线程需要完成的下载数如上文 dataNum为100时
    
    如:item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100
    
    (item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是为了保证最后一个线程处理最后不足的图片
    
    

    根据如上规则即可得到每个线程需要下载的图片Url保证不会重复

    
     // 根据item数值通过sublist 从开始到结束,截取对应线程所需要下载的Url列表
       // 例:dataNum为每个线程需要完成的下载数如上文 dataNum为100时
       // 如:item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100
       // 根据如上规则即可得到每个线程需要下载的图片Url保证不会重复
       // (item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是为了保证最后一个线程处理最后不足的图片
       List<ImageInfoVo> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size()));
       // theadItem:图片Url  item:所属下标  dirName:写入路径url
       threadDownPic(theadItem,item,dirName);
    

    由于执行的异步方式,此处是为了线程池中所有线程都结束才能往下走,执行压缩文件步骤,这里提一嘴,如果没有手动赋予线程池,CompletableFuture默认使用ForkJoinPool.commonPool,会根据电脑核心数来指定, 比如:我本机未指定就是7个线程,执行方法时,会执行完前面7个线程任务,才会继续创建3个线程继续执行后续未完成的

    
     },threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{
                    try {
                        item.get();
                    }catch (Exception e){
                        log.error("============  多线程down执行等待异常 msg:{} =============", e.getMessage());
                    }
                }); 
    
    

    实测

    主要代码也写完了,这种方式真的能提高效率吗?下面我贴几张测试图来说明

    image

    其实这种方式并没有显著的提高效率,当然这是我本机环境测试的。

    效率是由网速决定,而不是由本机Cpu和io决定,比如10M带宽,一个线程一个一个顺序下载,但速度是10M,10个线程,可能每个线程的速度是1M,结果没有什么两样。 相对于网速,多线程带来的cpu以及io节省的时间几乎可以忽略,瓶颈还是在网速.

    接口优化点为:提高压缩效率可以不将图片保存到本地而直接压缩文件流

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