1.需求的产生和分析
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需求1.某学校需要针对学生生成批量的试卷题目
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需求2.该学校的题库是由不同老师录入，因此需要对题目进行排重。或者对某个知识点要替换老的题目，此时需要根据条件批量修改题目内容。
- 两个需求的共同痛点
1、都有批量任务要完成且速度慢
2、都要求可以查询进度
3、在使用上尽可能的对业务开发人员友好
2.架构设计
2.1 针对批量任务
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提高性能，采用多线程，屏蔽细节
封装线程池和阻塞队列 -
每个批量任务拥有自己的上下文环境
需要一个并发安全的容器保存每个任务
这里可以采用ConcurrentHashMap -
自动清除已完成的过期任务
可以使用DelayQueue
2.2 针对可查询进度
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用户如何提交他的工作任务和查询任务进度？
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如何执行用户的业务方法？
用户提供自己的业务处理方法，并作为参数进行注册。 -
用户业务方法的结果怎么表示？
需要表示任务执行的状态：成功、失败、异常
成功的时候要返回结果数据，失败的时候要返回失败的原因。
2.3 框架流程图
3.详细流程的说明
3.1 业务人员使用并发框架
public static void main(String[] args) {
MyTask myTask = new MyTask();
//拿到框架的实例
PendingJobPool pool = PendingJobPool.getInstance();
//注册job
pool.registerJob(JOB_NAME, JOB_LENGTH, myTask,1000*5);
Random r = new Random();
for(int i=0;i<JOB_LENGTH;i++) {
//依次推入Task
pool.putTask(JOB_NAME, r.nextInt(1000));
}
Thread t = new Thread(new QueryResult(pool));
t.start();
}
3.2 生成并发框架
PendingJobPool pool = PendingJobPool.getInstance();
public class PendingJobPool {
//单例模式------
private PendingJobPool() {}
private static class JobPoolHolder{
public static PendingJobPool pool = new PendingJobPool();
}
public static PendingJobPool getInstance() {
return JobPoolHolder.pool;
}
//单例模式------
//保守估计
private static final int THREAD_COUNTS =
Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//任务队列
private static BlockingQueue<Runnable> taskQueue
= new ArrayBlockingQueue<>(5000);
//线程池，固定大小，有界队列
private static ExecutorService taskExecutor =
new ThreadPoolExecutor(THREAD_COUNTS, THREAD_COUNTS, 60,
TimeUnit.SECONDS, taskQueue);
//job的存放容器
private static ConcurrentHashMap<String, JobInfo<?>> jobInfoMap
= new ConcurrentHashMap<>();
private static CheckJobProcesser checkJob
= CheckJobProcesser.getInstance();
3.3 注册工作，依次将任务提交给框架（这里只注册了一个批量任务）
3.3.1 注册工作
要指定工作名称、批量任务数量、处理任务的方法以及已完成任务过期时间。
pool.registerJob(JOB_NAME, JOB_LENGTH, myTask,1000*5);
这里注册，就是生成一个JobInfo<R>任务，放入jobInfoMap
public <R> void registerJob(String jobName, int jobLength,
ITaskProcesser<?, ?> taskProcesser, long expireTime) {
JobInfo<R> jobInfo = new JobInfo(jobName,jobLength,
taskProcesser,expireTime);
if (jobInfoMap.putIfAbsent(jobName, jobInfo)!=null) {
throw new RuntimeException(jobName+"已经注册了！");
}
}
- MyTask模拟任务处理，随机返回三种结果类型
public class MyTask implements ITaskProcesser<Integer,Integer> {
@Override
public TaskResult<Integer> taskExecute(Integer data) {
Random r = new Random();
int flag = r.nextInt(500);
SleepTools.ms(flag);
if(flag<=300) {//正常处理的情况
Integer returnValue = data.intValue()+flag;
return new TaskResult<Integer>(TaskResultType.Success,returnValue);
}else if(flag>301&&flag<=400) {//处理失败的情况
return new TaskResult<Integer>(TaskResultType.Failure,-1,"Failure");
}else {//发生异常的情况
try {
throw new RuntimeException("异常发生了！！");
} catch (Exception e) {
return new TaskResult<Integer>(TaskResultType.Exception,
-1,e.getMessage());
}
}
}
}
3.3.2 依次将任务提交给框架——也即将任务提交给线程池执行
这里T是MyTask任务处理方法的参数类型；R是MyTask返回类型中的类型——TaskResult<Integer> taskExecute(Integer data)。
Random r = new Random();
for(int i=0;i<JOB_LENGTH;i++) {
//依次推入Task
pool.putTask(JOB_NAME, r.nextInt(1000));
}
public <T,R> void putTask(String jobName,T t) {
JobInfo<R> jobInfo = getJob(jobName);
PendingTask<T,R> task = new PendingTask<T,R>(jobInfo,t);
taskExecutor.execute(task);
}
这里主要是调用业务人员开发的taskProcesser进行处理！
//线程池，固定大小，有界队列
private static ExecutorService taskExecutor =
new ThreadPoolExecutor(THREAD_COUNTS, THREAD_COUNTS, 60,
TimeUnit.SECONDS, taskQueue);
private static class PendingTask<T,R> implements Runnable{
private JobInfo<R> jobInfo;
private T processData;
public PendingTask(JobInfo<R> jobInfo, T processData) {
super();
this.jobInfo = jobInfo;
this.processData = processData;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void run() {
R r = null;
ITaskProcesser<T,R> taskProcesser =
(ITaskProcesser<T, R>) jobInfo.getTaskProcesser();
TaskResult<R> result = null;
try {
//调用业务人员实现的具体方法
result = taskProcesser.taskExecute(processData);
//要做检查，防止开发人员处理不当
if (result == null) {
result = new TaskResult<R>(TaskResultType.Exception, r,
"result is null");
}
if (result.getResultType() == null) {
if (result.getReason() == null) {
result = new TaskResult<R>(TaskResultType.Exception, r, "reason is null");
} else {
result = new TaskResult<R>(TaskResultType.Exception, r,
"result is null,but reason:" + result.getReason());
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
result = new TaskResult<R>(TaskResultType.Exception, r,
e.getMessage());
}finally {
jobInfo.addTaskResult(result,checkJob);
}
}
}
3.3.3 任务的结果类型设计
public enum TaskResultType {
//方法成功执行并返回了业务人员需要的结果
Success,
//方法成功执行但是返回的是业务人员不需要的结果
Failure,
//方法执行抛出了Exception
Exception;
}
public class TaskResult<R> {
//方法本身运行是否正确的结果类型
private final TaskResultType resultType;
//方法的业务结果数据；
private final R returnValue;
//这里放方法失败的原因
private final String reason;
public TaskResult(TaskResultType resultType, R returnValue, String reason) {
super();
this.resultType = resultType;
this.returnValue = returnValue;
this.reason = reason;
}
//方便业务人员使用，这个构造方法表示业务方法执行成功返回的结果
public TaskResult(TaskResultType resultType, R returnValue) {
super();
this.resultType = resultType;
this.returnValue = returnValue;
this.reason = "Success";
}
3.3.4 执行完一个任务后的处理——更新任务的进度
jobInfo.addTaskResult(result,checkJob);
public void addTaskResult(TaskResult<R> result, CheckJobProcesser checkJob) {
if (TaskResultType.Success.equals(result.getResultType())) {
successCount.incrementAndGet();
}
taskDetailQueue.addLast(result);
taskProcesserCount.incrementAndGet();
if (taskProcesserCount.get() == jobLength) {
checkJob.putJob(jobName, expireTime);
}
}
- 任务结构的设计
public class JobInfo<R> {
//区分唯一的工作
private final String jobName;
//工作的任务个数
private final int jobLength;
//这个工作的任务处理器
private final ITaskProcesser<?, ?> taskProcesser;
//成功处理的任务数
private final AtomicInteger successCount;
//已处理的任务数
private final AtomicInteger taskProcesserCount;
//结果队列，拿结果从头拿，放结果从尾部放
private final LinkedBlockingDeque<TaskResult<R>> taskDetailQueue;
//工作的完成保存的时间，超过这个时间从缓存中清除
private final long expireTime;
//与课堂上有不同，修订为，阻塞队列不应该由调用者传入，应该内部生成，长度为工作的任务个数
public JobInfo(String jobName, int jobLength,
ITaskProcesser<?, ?> taskProcesser,
long expireTime) {
super();
this.jobName = jobName;
this.jobLength = jobLength;
this.taskProcesser = taskProcesser;
this.successCount = new AtomicInteger(0);
this.taskProcesserCount = new AtomicInteger(0);
this.taskDetailQueue = new LinkedBlockingDeque<TaskResult<R>>(jobLength);
;
this.expireTime = expireTime;
}
public ITaskProcesser<?, ?> getTaskProcesser() {
return taskProcesser;
}
//返回成功处理的结果数
public int getSuccessCount() {
return successCount.get();
}
//返回当前已处理的结果数
public int getTaskProcesserCount() {
return taskProcesserCount.get();
}
//提供工作中失败的次数，课堂上没有加，只是为了方便调用者使用
public int getFailCount() {
return taskProcesserCount.get() - successCount.get();
}
public String getTotalProcess() {
return "Success[" + successCount.get() + "]/Current["
+ taskProcesserCount.get() + "] Total[" + jobLength + "]";
}
//获得工作中每个任务的处理详情
public List<TaskResult<R>> getTaskDetail() {
List<TaskResult<R>> taskList = new LinkedList<>();
TaskResult<R> taskResult;
//从阻塞队列中拿任务的结果，反复取，一直取到null为止，说明目前队列中最新的任务结果已经取完，可以不取了
while ((taskResult = taskDetailQueue.pollFirst()) != null) {
taskList.add(taskResult);
}
return taskList;
}
//放任务的结果，从业务应用角度来说，保证最终一致性即可，不需要对方法加锁.
public void addTaskResult(TaskResult<R> result, CheckJobProcesser checkJob) {
if (TaskResultType.Success.equals(result.getResultType())) {
successCount.incrementAndGet();
}
taskDetailQueue.addLast(result);
taskProcesserCount.incrementAndGet();
if (taskProcesserCount.get() == jobLength) {
checkJob.putJob(jobName, expireTime);
}
}
}
3.4 模拟查询的线程
Thread t = new Thread(new QueryResult(pool));
t.start();
private static class QueryResult implements Runnable{
private PendingJobPool pool;
public QueryResult(PendingJobPool pool) {
super();
this.pool = pool;
}
@Override
public void run() {
int i=0;//查询次数
while(i<350) {
List<TaskResult<String>> taskDetail = pool.getTaskDetail(JOB_NAME);
if(!taskDetail.isEmpty()) {
System.out.println(pool.getTaskProgess(JOB_NAME));
System.out.println(taskDetail);
}
SleepTools.ms(100);
i++;
}
}
}
3.5 对已完成工作的过期处理
public class CheckJobProcesser {
private static DelayQueue<ItemVo<String>> queue
= new DelayQueue<ItemVo<String>>();//存放已完成任务等待过期的队列
//单例模式------
private CheckJobProcesser() {}
private static class ProcesserHolder{
public static CheckJobProcesser processer = new CheckJobProcesser();
}
public static CheckJobProcesser getInstance() {
return ProcesserHolder.processer;
}
//单例模式------
//处理队列中到期任务的实行
private static class FetchJob implements Runnable{
@Override
public void run() {
while(true) {
try {
//拿到已经过期的任务
ItemVo<String> item = queue.take();
String jobName = (String)item.getDate();
PendingJobPool.getMap().remove(jobName);
System.out.println(jobName+" is out of date,remove from map!");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
/*任务完成后，放入队列，经过expireTime时间后，从整个框架中移除*/
public void putJob(String jobName,long expireTime) {
ItemVo<String> item = new ItemVo<String>(expireTime,jobName);
queue.offer(item);
System.out.println("Job["+jobName+"已经放入了过期检查缓存，过期时长："+expireTime);
}
static {
Thread thread = new Thread(new FetchJob());
thread.setDaemon(true);
thread.start();
System.out.println("开启任务过期检查守护线程................");
}
}
参考
- 1）享学课堂Mark老师笔记
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