Java多线程并发编程提高数据处理效率是多少

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工作场景中遇到这样一个需求：根据主机的 IP 地址联动更新其他模型的相关信息。需求很简单，只涉及一般的数据库联动查询以及更新操作，然而在编码实现过程中发现，由于主机的数量很多，导致循环遍历查询、更新时花费很长的时间，调用一次接口大概需要 30-40 min 时间才能完成操作。

因此，为了有效缩短接口方法的执行时间，便考虑使用多线程并发编程方法，利用多核处理器并行执行的能力，通过异步处理数据的方式，便可以大大缩短执行时间，提高执行效率。

这里使用可重用固定线程数的线程池 FixedThreadPool，并使用 CountDownLatch 并发工具类提供的并发流程控制工具作为配合使用，保证多线程并发编程过程中的正常运行：

• 首先，通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获取运行机器的 CPU 线程数，用于后续设置固定线程池的线程数量。

• 其次，判断任务的特性，如果为计算密集型任务则设置线程数为 CPU 线程数+1，如果为 io 密集型任务则设置线程数为 2 * CPU 线程数，由于在方法中需要与数据库进行频繁的交互，因此属于 IO 密集型任务。

• 之后，对数据进行分组切割，每个线程处理一个分组的数据，分组的组数与线程数保持一致，并且还要创建计数器对象 CountDownLatch，调用构造函数，初始化参数值为线程数个数，保证主线程等待所有子线程运行结束后，再进行后续的操作。

• 然后，调用 executorService.execute() 方法，重写 run 方法编写业务逻辑与数据处理代码，执行完当前线程后记得将计数器减1操作。最后，当所有子线程执行完成后，关闭线程池。

在省略工作场景中的业务逻辑代码后，通用的处理方法示例如下所示：

public ResponseData updateHostDept() {// ...List<Map> hostMapList = monGoTemplate.find(query, Map.class, "host");        // split the hostMapList for the following multi-threads task        // return the number of logical CPUs        int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();        // set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,        // if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical  CPUs) + 1        int threadNum = processorsNum * 2;          // the number of each group data         int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum;         List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < threadNum; i++) {            int start = i * eachGroupNum;            if (i == threadNum - 1) {                int end = mapList.size();                groupList.add(hostMapList.subList(start, end));            } else {                int end = (i+1) * eachGroupNum;                groupList.add(hostMapList.subList(start, end));            }        }        // update data by using multi-threads asynchronously        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadNum/2);        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);        for (List<Map> group : groupList) {            executorService.execute(()->{                try {                    for (Map map : group) {                    // update the data in mongodb                    }                } catch (Exception e) {                    e.printStackTrace();                } finally {                // let counter minus one                     countDownLatch.countDown();                  }            });        }        try {        // main thread donnot execute until all child threads finish            countDownLatch.await();          } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }        // remember to shutdown the threadPool        executorService.shutdown();          return ResponseData.success();}

那么在使用多线程异步更新的策略后，从当初调用接口所需的大概时间为 30-40 min 下降到了 8-10 min，大大提高了执行效率。

需要注意的是，这里使用的 newFixedThreadPool 创建线程池，它有一个缺陷就是，它的阻塞队列默认是一个无界队列，默认值为 Integer.MAX_VALUE 极有可能会造成 OOM 问题。因此，一般可以使用 ThreadPoolExecutor 来创建线程池，自己可以指定等待队列中的线程个数，避免产生 OOM 问题。

public ResponseData updateHostDept() {// ...List<Map> hostMapList = mongoTemplate.find(query, Map.class, "host");        // split the hostMapList for the following multi-threads task        // return the number of logical CPUs        int processorsNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();        // set the threadNum as 2*(the number of logical CPUs) for handling IO Tasks,        // if Computing Tasks set the threadNum as (the number of logical  CPUs) + 1        int threadNum = processorsNum * 2;          // the number of each group data         int eachGroupNum = hostMapList.size() / threadNum;         List<List<Map>> groupList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < threadNum; i++) {            int start = i * eachGroupNum;            if (i == threadNum - 1) {                int end = mapList.size();                groupList.add(hostMapList.subList(start, end));            } else {                int end = (i+1) * eachGroupNum;                groupList.add(hostMapList.subList(start, end));            }        }        // update data by using multi-threads asynchronously        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 8, 30L, TimeUnit.SECONDS,                 new ArrayBlockingQueue<>(100));        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);        for (List<Map> group : groupList) {            executor.execute(()->{                try {                    for (Map map : group) {                    // update the data in mongoDB                    }                } catch (Exception e) {                    e.printStackTrace();                } finally {                // let counter minus one                     countDownLatch.countDown();                  }            });        }        try {        // main thread donnot execute until all child threads finish            countDownLatch.await();          } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }        // remember to shutdown the threadPool        executor.shutdown();          return ResponseData.success();}

在上述的代码中，核心线程数和最大线程数分别为 5 和 8，并没有设置的很大的值，因为如果如果设置的很大，线程间频繁的上下文切换也会增加时间消耗，反而不能最大程度上发挥多线程的优势。至于如何选择合适的参数，需要根据机器的参数以及任务的类型综合考虑决定。

最后补充一点，如果想要通过非编码的方式获取机器的 CPU 线程个数也很简单，windows 系统通过任务管理器，选择 “性能”，便可以查看 CPU 线程个数的情况，如下图所示：

从上图可以看到，我的机器中内核是八个 CPU，但是通过超线程技术一个物理的 CPU 核心可以模拟成两个逻辑 CPU 线程，因此我的机器是支持8核16线程的。

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