README.md · 阿啄debugIT/batchThreadTask

# batchThreadTask

#### 介绍
batchThreadTask一个适合绝大多数场景下的批量任务线程池

#### 软件架构
软件架构说明
在工作中的一个场景中，需要紧急处理五千多份合同，合同处理的过程有些复杂，这里说的复杂不是代码复杂，是中间需要经过多个服务渠道，包括对外对接的一些业务，所以这五千来分如果同步处理的话，估计要跑上估计至少也得半天的时间了，而后期确定了还会面临同样的问题（坑爹的代码与凌乱的架构问题），因此写了一个处理合同的线程池，越写兴趣越浓，最后写出来以后发现这个鸟玩意儿实在是太通用了，几乎可以用在所有场景下的批量任务。

#### 使用说明

这个线程池可以说是为批量任务量身定做的一套方案，并且几乎可以实现任何场景下的批量任务。大体分为4个部分：

约束者
    执行者
    管理者
    发起者

#### 安装教程

约束者主要是对整个线程执行类的一个约束，他定义了公共的一致的接口，方便其他角色调度，我给他起名为ThreadTask的一个借口类，以下是代码，其中T表示要处理的数据类型：

```
package com.cnpany.common.util.thread;

/**
 * 多线程任务
 * @author 郭胜凯
 * @time 2017年10月28日 上午11:28:23
 * @email guoshengkai@shoujinwang.com
 */
public interface ThreadTask<T> {

/**
	 * 开始线程
	 */
	void start();
	
	/**
	 * 结束线程
	 */
	void stop();
	
	/**
	 * 获得任务数
	 * @return
	 */
	int getTaskCount();
	
	/**
	 * 获得线程数
	 * @return
	 */
	int getThreadCount();
	
	/**
	 * 等待完成
	 * @return
	 * 		等待时间
	 */
	long doWait();
}

```

执行者

执行者类似一个员工的角色，他负责执行整个批量任务的实现，我更喜欢叫他机器人所以，他也是一个接口类，这个类只有一个excute方法，下面是这个“机器人”的具约束码，其中T表示要处理的数据类型，K表示在处理过程中需要用到的对象。因为我需要对数据库以及其他的一些远程业务进行操作，所以我需要把Service交给这个机器人，让机器人用这个Service去做一些事情。

```
package com.cnpany.common.util.thread;

import java.util.List;

/**
 * 线程工作者
 * @author 郭胜凯
 * @time 2017年10月28日 上午11:25:05
 * @email guoshengkai@shoujinwang.com
 */
public interface ThreadRobot<T, K> {

/**
	 * 工作函数
	 * @param t
	 */
	void excute(List<T> queue, K param);
}
```

管理者

这里的管理者，是针对Thread Task这个接口的实现，我给他起名为BatchThreadTask，也就是说，这个管理者承担一个批处理任务的管理工作，当然，根据不同的业务需求，也可以创建更多的管理者，不签这个批处理的角色几乎可以实现绝大多数业务的批量操作了，下面是具体代码：

```
package com.cnpany.common.util.thread.impl;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.NoSuchElementException;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

import com.cnpany.common.util.thread.ThreadRobot;
import com.cnpany.common.util.thread.ThreadTask;
import com.cnpany.common.util.thread.exception.NotStartedException;
import com.cnpany.common.util.thread.exception.NullTaskException;

/**
 * 批量线程任务
 * @author 郭胜凯
 * @time 2017年10月28日 上午11:33:05
 * @email guoshengkai@shoujinwang.com
 */
public class BatchThreadTask<T, K> implements ThreadTask<T> {

/**
	 * 消费内容
	 */
	private LinkedList<T> param = new LinkedList<>();
	
	/**
	 * 最大线程数
	 */
	private int maxThread = 3;
	
	/**
	 * 当前线程数
	 */
	private int thisThread = 0;
	
	/**
	 * 执行机器人
	 */
	private ThreadRobot<T, K> roboot;
	
	private long startTime = 0;
	private K member = null;
	
	private Lock lock = null;
	
	private boolean over = false;
	
	
	
	/**
	 * 创建批量任务
	 * @param roboot
	 * 			任务执行机器人
	 * @param maxThread
	 * 			最大机器人数量
	 * @param param
	 * 			消费内容
	 */
	public BatchThreadTask(ThreadRobot<T, K> roboot, int maxThread, List<T> param, Lock lock, K member) {
		if(null == param || param.isEmpty()) {
			throw new NullTaskException();
		}
		if(maxThread > 0) {
			this.maxThread = maxThread;
		}
		for (T t : param) {
			this.param.addLast(t);
		}
		this.roboot = roboot;
		this.lock = lock;
		this.member = member;
	}
	
	@Override
	public void start() {
		final int average = param.size() / maxThread;
		final int surplus = param.size() % maxThread;
		startTime = System.currentTimeMillis();
		for(int i = 1; i <= maxThread; i++) {
			final int co = i;
			Thread t = new Thread(new Runnable() {
				@Override
				public void run() {
					List<T> p = new ArrayList<>();
					try {
						for(int j = ((co - 1) * average); j < co * average; j ++) {
							p.add(getList());
						}
						if(co == maxThread) {
							for(int j = 0; j < surplus; j++) {
								try {
									T item = getList();
									if(null != item) {
										p.add(item);
									}
								}catch (NoSuchElementException e) {
									e.fillInStackTrace();
								}
							}
						}
						roboot.excute(p, member);
					}finally {
						synchronized (lock) {
							thisThread --;
							if(thisThread == 0) {
								over = true;
							}
						}
					}
				}
			});
			t.start();
			thisThread ++;
		}
	}

@Override
	public void stop() {
		//不实现
	}

@Override
	public int getTaskCount() {
		return param.size();
	}

@Override
	public int getThreadCount() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return thisThread;
	}
	
	@Override
	public long doWait() {
		while(!over) {
			try {
				Thread.sleep(10);
			} catch (InterruptedException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
			continue;
		}
		
		if(startTime == 0) {
			throw new NotStartedException();
		}
		return System.currentTimeMillis() - startTime;
	}
	
	private T getList() {
		synchronized (lock) {
			return param.removeFirst();
		}
	}

}
```

发起者

发起者是一个工厂类，他的作用就是通过创建管理者的角色让它去执行你交给他的任务。其实很简单，不多说了，上代码：

```
package com.cnpany.common.util.thread.factory;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

import com.cnpany.common.util.thread.ThreadRobot;
import com.cnpany.common.util.thread.ThreadTask;
import com.cnpany.common.util.thread.impl.BatchThreadTask;

/**
 * 线程任务工厂
 * @author 郭胜凯
 * @time 2017年10月28日 上午11:27:25
 * @email guoshengkai@shoujinwang.com
 */
public class ThreadTaskFactory {

/**
	 * 创建批量任务线程池
	 * @param roboot
	 * 			工作机器人
	 * @param maxThread
	 * 			线程数
	 * @param quqe
	 * 			消费队列
	 * @param param
	 * 			机器人用到的参数
	 * @return
	 */
	public static<T, K> ThreadTask<T> createBatch(ThreadRobot<T, K> roboot, int maxThread, List<T> quqe, K param) {
		return new BatchThreadTask<T, K>(roboot, maxThread, quqe, new ReentrantLock(), param);
	}
}

OK！到此为止，这个线程池就算是完工了，具体怎么去用呢，我们只需要通过ThreadTaskFactory来创建这么一个批处理任务，也就是传机器人（工作者）需要做的实现逻辑就好，这里我是直接这么做的：

/**
	 * 创建满标合同任务，4分钟秒扫描一次
	 */
	@Scheduled(cron = "0 0/4 * * * ? ")
	public void newFullScaleContract() {
		if(!fullIng) {
			fullIng = true;
			//扫描未生成满标合同的标的
			List<String> projectNos = commonSignService.listFullScaleProjectNo();
			logger.info("-----------[满标合同] - 得到未生成满标合同的标的");
			
			//满标合同批量任务线程池
			ThreadTask<String> batchWork = ThreadTaskFactory.createBatch(new ThreadRobot<String, CommonSignService>() {
				@Override
				public void excute(List<String> queue, CommonSignService service) {
					for (String projectNo : queue) {
						service.getContractByProjectNo(projectNo);
					}
				}
			}, 10, projectNos, commonSignService);
			
			batchWork.start();
			logger.info("-----------[满标合同] - 开始批量处理满标合同");
			batchWork.doWait();
			logger.info("-----------[满标合同] - 满标合同处理完成");
			fullIng = false;
		}
	}
```

可以看到，我这里把需要处理的记录ID查出来以后，直接把这些ID以及处理这些ID需要用到的CommonSignService丢到Factory，并且把机器人的实现代码穿进去就得到ThreadTask这个对象了，这个对象就是我们需要的批处理线程池。我直接调用start()方法就开始处理的，这个时候，整个线程的执行是异步的，不影响主体流程向下执行。这个时候我再调用doWait方法，则可以等待整个批处理任务全部完成后再向下执行，这个方法是有阻塞效果的，同时这个方法执行完毕后，会返回long类型的毫秒值，这个值就是整个任务执行的时间（非阻塞时间）。
总结

到此为止，整个的线程机制算是完成了，以后类似的需求我只需要通过ThreadTaskFactory来创建一个线程池，仅需几行代码就可以实现整个大业务的批量处理工作了。

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request

#### 码云特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  码云官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解码云上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是码云最有价值开源项目，是码云综合评定出的优秀开源项目
5.  码云官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  码云封面人物是一档用来展示码云会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)

阿啄debugIT/batchThreadTask

简介

发行版

贡献者

近期动态

阿啄debugIT/batchThreadTask .gitee-modal { width: 500px !important; }

简介

发行版

贡献者

近期动态

搜索帮助

阿啄debugIT/batchThreadTask