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Magician-Concurrent
Magician-Concurrent 是一个并发编程工具包，当你需要并发执行某些代码的时候，不需要自己创建和管理线程，除此之外里面还提供了生产者与消费者模型
初始化配置
导入依赖
<dependency>
<groupId>com.github.yuyenews</groupId>
<artifactId>Magician-Concurrent</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
并发处理任务
MagicianConcurrent.getConcurrentTaskSync()
.setTimeout(1000) // 超时时间
.setTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS) // 超时时间的单位
.add(() -> { // 添加一个任务
// 在这里可以写上任务的业务逻辑
}, (result, e) -> {
// 此任务处理后的回调
if(result.equals(ConcurrentTaskResultEnum.FAIL)){
// 任务失败，此时 e 里面有详细的异常信息
} else if(result.equals(ConcurrentTaskResultEnum.SUCCESS)) {
// 任务成功，此时 e 是空的
}
})
.add(() -> { // 添加一个任务
// 在这里可以写上任务的业务逻辑
}, (result, e) -> {
// 此任务处理后的回调
if(result.equals(ConcurrentTaskResultEnum.FAIL)){
// 任务失败，此时 e 里面有详细的异常信息
} else if(result.equals(ConcurrentTaskResultEnum.SUCCESS)) {
// 任务成功，此时 e 是空的
}
})
.start();
添加进去的任务会并发执行，但是在它们执行完之前，这整个代码块会同步等待在这，一直等到所有任务执行完或者超时才会继续往下走。
这里面的超时时间就是用来设置同步等待多久的。
- 如果设置为 0 表示一直等到所有任务完成为止
- 设置为大于 0 的时候，表示只等待这么久
并发处理 List ，Set 等所有 Collection 类的集合里的元素
同步执行
// 假如有一个 List 需要并发处理里面的元素
List<String> dataList = new ArrayList<>();
每个元素并发执行
// 只需要将他传入 syncRunner 方法即可
MagicianConcurrent.getConcurrentCollectionSync()
.syncRunner(dataList, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
// List 里的元素是什么类型，这个 data 就是什么类型
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
这个方法会将传进去的集合分成若干组，每组的大小由参数指定。
这些组会排队执行，但是每一组在执行的时候都是并发的，里面的每一个元素都会由单独的线程去处理。
需要等一组处理完了，才会处理下一组，但是有时候我们不想这么死板的等待，所以可以设置一个超时时间，超过了这个期限就不等了，直接进行下一组，所以这里的最后两个参数就是用来设置这个期限的。
每一组并发执行
// 也可以用 syncGroupRunner 方法
MagicianConcurrent.getConcurrentCollectionSync()
.syncGroupRunner(dataList, data -> {
// 这里可以拿到每一组的元素，进行处理
// 这个 data 就是每一组 List ，可以自己迭代处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
这个方法会将传进去的集合分成若干组，每组的大小由参数指定。
每一组由单独的线程处理。
会一直同步等待在这里，直到所有组都处理完了才会进行下一步，但是有时候我们不想这么死板的等待，所以可以设置一个超时时间，超过了这个期限就不等了，直接执行下一步。所以这里的最后两个参数就是用来设置这个期限的。
异步执行
其实就是将上面 [同步处理] 的代码放到了一个线程里，内部处理依然是上面 [同步处理] 的逻辑，但是这整个代码块将会异步执行，不需要等在这。所以个别相同的参数就不再重复解释了。
// 假如有一个 List 需要并发处理里面的元素
List<String> dataList = new ArrayList<>();
每个元素并发执行
// 只需要将他传入 asyncRunner 方法即可
MagicianConcurrent.ConcurrentCollectionAsync(
1, // 核心线程数
1, // 最大线程数
1, // 线程空闲时间
TimeUnit.MINUTES // 空闲时间单位
.asyncRunner(dataList, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
ConcurrentCollectionAsync 里的参数其实就是线程池的参数，除了上面这种写法，还可以这样写。
每调用一次 asyncRunner 都会占用一个线程，而这些线程都是由一个线程池在管理。
ConcurrentCollectionAsync concurrentCollectionAsync = MagicianConcurrent.ConcurrentCollectionAsync(
1, // 核心线程数
1, // 最大线程数
1, // 线程空闲时间
TimeUnit.MINUTES // 空闲时间单位
);
concurrentCollectionAsync.asyncRunner(dataList, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
concurrentCollectionAsync.asyncRunner(dataList2, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
concurrentCollectionAsync.asyncRunner(dataList3, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
);
用这个方法可以管理线程池
// 关闭线程池
concurrentCollectionAsync.shutdown();
// 立刻关闭线程池
concurrentCollectionAsync.shutdownNow();
// 获取线程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = concurrentCollectionAsync.getPoolExecutor();
每一组并发执行
// 也可以用 asyncGroupRunner 方法，每个参数的具体含义可以参考文档
MagicianConcurrent.ConcurrentCollectionAsync(
1, // 核心线程数
1, // 最大线程数
1, // 线程空闲时间
TimeUnit.MINUTES // 空闲时间单位
.asyncGroupRunner(dataList, data -> {
// 这里可以拿到 List 里的元素，进行处理
System.out.println(data);
},
10, // 每组多少条元素
1, // 每组之间同步等待多久
TimeUnit.MINUTES // 等待的时间单位
同上
并发处理所有 Map 类的集合里的元素
Map 的逻辑跟 Collection 一模一样，只不过是传入的集合变成了 Map ，就不再累述了，感谢理解。
同步执行
每个元素并发执行
// 假如有一个 Map 需要并发处理里面的元素
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
// 只需要将他传入 syncRunner 方法即可
MagicianConcurrent.getConcurrentMapSync()
.syncRunner(dataMap, (key, value) -> {
// 这里可以拿到 Map 里的元素，进行处理
System.out.println(key);
System.out.println(value);
}, 10, 1, TimeUnit.MINUTES);
每一组并发执行
// 也可以用 syncGroupRunner 方法
MagicianConcurrent.getConcurrentMapSync()
.syncGroupRunner(dataMap, data -> {
// 这里可以拿到每一组 Map 进行处理
System.out.println(data);
}, 10, 1, TimeUnit.MINUTES);
异步执行
每个元素并发执行
// 假如有一个 Map 需要并发处理里面的元素
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
// 只需要将他传入 asyncRunner 方法即可
MagicianConcurrent.getConcurrentMapAsync(
1,
1,
1,
TimeUnit.MINUTES
).asyncRunner(dataMap, (key, value) -> {
// 这里可以拿到 Map 里的元素，进行处理
System.out.println(key);
System.out.println(value);
}, 10, 1, TimeUnit.MINUTES);
每一组并发执行
// 也可以用 asyncGroupRunner 方法
MagicianConcurrent.getConcurrentMapAsync(
1,
1,
1,
TimeUnit.MINUTES
).asyncGroupRunner(dataMap, data -> {
// 这里可以拿到每一组 Map 进行处理
System.out.println(data);
}, 10, 1, TimeUnit.MINUTES);
生产者与消费者
这是一个多对多的模型，多个生产者可以给多个消费者推送不同类型的数据，
// 创建一组生产者与消费者，而这样组可以创建无限个
// 每一组的生产者都只会把数据推送给同一组的消费者
MagicianConcurrent.getProducerAndConsumerManager()
.addProducer(new MagicianProducer() { // 添加一个生产者（可以添加多个）
/**
* 设置 ID ，必须全局唯一，默认是当前类的全名
* 如果采用默认值，可以不重写这个方法
* @return
*/
@Override
public String getId() {
return super.getId();
}
/**
* 设置 producer 方法是否重复执行，默认重复
* 如果采用默认值，可以不重写这个方法
* @return
*/
@Override
public boolean getLoop() {
return super.getLoop();
}
/**
* 设置 是否等消费者全部空闲了才继续生产下一轮数据，默认 false
* 如果采用默认值，可以不重写这个方法
* @return
*/
@Override
public boolean getAllFree() {
return super.getAllFree();
}
/**
* 当生产者启动后，会自动执行这个方法，我们可以在这个方法里生产数据，并通过 publish 方法发布给消费者
*
* 这边举一个例子
* 假如我们需要不断地扫描某张表，根据里面的数据状态去执行一些业务逻辑
* 那么我们可以在这个方法里写一个查询的逻辑，然后将查询到数据发送给消费者
*/
@Override
public void producer() {
// 根据上面的例子，我们可以查询这张表里符合条件的数据
List<Object> dataList = selectList();
// 然后将他推送给消费者
// 可以推送任意类型的数据
this.publish(dataList);
/*
* 如果你只需要执行一次，那么到此就结束了，这个生产者也可以被回收掉了
*
* 但是如果你需要不断地执行上述操作，来维护这张表里的数据，这个时候你有两种做法
* 第一种：加一个 while 循环
* 但是这种方式有个问题，如果消费者的消费速度跟不上，那么就很容易造成消费者队列积压，出现内存问题。
* 而数据积压太久又会影响时效性，可能你推送给消费者的时候，这条数据需要处理，但是等到被消费的时候又不需要处理了，这样容易出现数据错乱的问题。
*
* 第二种：等消费者把你推给他的数据消费完了，再推送下一轮，而我们就是采用的这种
* 如果你想用这种方式，那么你不需要再写其他的任何逻辑，只需要将上面提到的 getLoop 方法重写一下，并返回 true 即可
* 当你设置为 true 以后，生产者在推送完一轮后会不断地监视消费者，当发现了空闲的消费者才会推送下一轮数据，并且数据只会推送给这个空闲的消费者
*
* 如果你想等所有消费者都空闲了以后再推送下一轮，而不是发现一个空闲的就推送一轮
* 那么你可以重写上面提到的 getAllFree 方法，返回 true 即可
*/
}
})
.addConsumer(new MagicianConsumer() { // 添加一个消费者，可以添加多个
/**
* 设置 ID ，必须全局唯一，默认是当前类的全名
* 如果采用默认值，可以不重写这个方法
* @return
*/
@Override
public String getId() {
return super.getId();
}
/**
* 心跳通知，消费者每消费一个任务，都会触发一下这个方法
* 我们可以根据他触发的频率来判断这个消费者的活跃度
*
* 注意！！！
* 这个方法里不可以有耗时的操作，不然会将消费者阻塞的
* 如果一定要加耗时的操作，那么务必在新线程里搞
* @param id
*/
@Override
public void pulse(String id) {
new Thread(()->{
// 如果你需要在这个方法里搞一些耗时的操作，那么务必要像这样开启一个新线程
// 不然消费者会被阻塞的
}).start();
}
/**
* 消费频率限制，默认 10 毫秒，取值范围：0 - long 的最大值，单位：毫秒
*
* 如果任务执行的耗时小于 execFrequencyLimit ，则等待 execFrequencyLimit 毫秒后再消费下一个任务
*
* 首先这是一个生产者和消费者多对多的模型结构，我们以一个生产者对多个消费者来举例
* 生产者生产的数据只有一份，但是他会推送给多个消费者
* 而我们之所以要配置多个消费者，是因为需要他们执行不同的业务逻辑
* 多个消费者执行的业务逻辑不同，也就意味着他们需要的数据大概率会不同
*
* 比如消费者 A 需要处理男性的数据，消费者 B 需要处理女性的数据
* 如果生产者刚好连续推送了几批男性的数据，那么这会导致消费者 B 筛选不到女性数据，那么他就不会处理业务逻辑了
* 这么一来，消费者 B 就会无限接近空转，而空转会引起 CPU 占用率过大，所以必须加以限制
*
* 千万不要小看这个问题，本人曾经在实战中亲测过，做不做这个限制，CPU 的占有率会达到 10 倍的差距
* 当然了，这跟消费者的业务逻辑还是有一定关系的，具体情况具体看待
* 如果你的消费者几乎不会出现空转，那么这里可以设置为 0
*
*/
@Override
public long getExecFrequencyLimit() {
return super.getExecFrequencyLimit();
}
/**
* 这个方法会接收到生产者推送过来的数据
* 在里面执行相应的业务逻辑即可
* @param data
*/
@Override
public void doRunner(Object data) {
// data 可以是任何类型
// 因为能给他推送数据的消费者是固定的，所以 data 有可能收到的类型也是固定的
// 所以我们可以在这里自己判断，然后转化即可
// 为什么不用泛型？这是为了兼容多个生产者，因为他们推送的数据类型可能会不同
}
})
.start();
}
1 条回复 • 2024-10-03 10:40:49 +08:00
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