深入学习理解java:ExecutorService invokeAll 任务的批量提交invokeAll两种方法的区别

ExecutorService的invokeAll方法有两种用法：

1.exec.invokeAll(tasks)

2.exec.invokeAll(tasks, timeout, unit)

其中tasks是任务集合，timeout是超时时间，unit是时间单位

两者都会堵塞，必须等待所有的任务执行完成后统一返回，一方面内存持有的时间长；另一方面响应性也有一定的影响，毕竟大家都喜欢看看刷刷的执行结果输出，而不是苦苦的等待；

但是方法二增加了超时时间控制，这里的超时时间是针对的所有tasks，而不是单个task的超时时间。如果超时，会取消没有执行完的所有任务，并抛出超时异常。相当于将每一个future的执行情况用一个list集合保存，当调用future.get()方法取值时和设置的timeout比较，是否超时。

InvokeAll方法处理一个任务的容器（collection），并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构；

这里提交的任务容器列表和返回的Future列表存在顺序对应的关系。

invokeAll将Future添加到返回容器中，这样可以使用任务容器的迭代器，从而调用者可以将它表现的Callable与Future关联起来。

当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时，限时版本的invokeAll都会返回结果。超过时限后，任何尚未完成的任务都会被取消。

作为invokeAll的返回值，每个任务要么正常地完成，要么被取消。

invokeAll控制批量任务的时间期限的例子：

package com.thread;

import java.math.BigDecimal;
import java.sql.Time;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CancellationException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* 批量任务的限时 invokeAll(tasks) 批量提交不限时任务
*
* invokeAll(tasks, timeout, unit) 批量提交限时任务
*
* InvokeAll方法处理一个任务的容器（collection），并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构：
* invokeAll将Future添加到返回的容器中，这样可以使用任务容器的迭代器，从而调用者可以将它表现的Callable与Future 关联起来。
* 当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时，限时版本的invokeAll都会返回结果。 超过时限后，任务尚未完成的任务都会被取消。
*
* @author hadoop
*
*/
public class InvokeAllThread {
// 固定大小的线程池，同时只能接受5个任务
static ExecutorService mExecutor = Executors.newFixedThreadPool(5);

/**
* 计算价格的任务
* @author hadoop
*
*/
private class QuoteTask implements Callable<BigDecimal> {
public final double price;
public final int num;

public QuoteTask(double price, int num) {
this.price = price;
this.num = num;
}

@Override
public BigDecimal call() throws Exception {
Random r = new Random();
long time = (r.nextInt(10) + 1) * 1000;
Thread.sleep(time);

BigDecimal d = BigDecimal.valueOf(price * num).setScale(2);
System.out.println("耗时：" + time / 1000 + "s,单价是：" + price + ",人数是："
+ num + "，总额是：" + d);
return d;
}
}

/**
* 在预定时间内请求获得旅游报价信息
*
* @return
*/
public   void getRankedTravelQuotes() throws InterruptedException {
List<QuoteTask> tasks = new ArrayList<QuoteTask>();
// 模拟10个计算旅游报价的任务
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
tasks.add(new QuoteTask(200, i) );
}

/**
* 使用invokeAll方法批量提交限时任务任务 预期15s所有任务都执行完,没有执行完的任务会自动取消
*
*/
List<Future<BigDecimal>> futures = mExecutor.invokeAll(tasks, 15, TimeUnit.SECONDS);
// 报价合计集合
List<BigDecimal> totalPriceList = new ArrayList<BigDecimal>();

Iterator<QuoteTask> taskIter = tasks.iterator();

for (Future<BigDecimal> future : futures) {
QuoteTask task = taskIter.next();
try {
totalPriceList.add(future.get());
} catch (ExecutionException e) {
// 返回计算失败的原因
// totalPriceList.add(task.getFailureQuote(e.getCause()));
totalPriceList.add(BigDecimal.valueOf(-1));
System.out.println("任务执行异常,单价是"+task.price+"，人数是："+task.num);
} catch (CancellationException e) {
// totalPriceList.add(task.getTimeoutQuote(e));
totalPriceList.add(BigDecimal.ZERO);
System.out.println("任务超时，取消计算,单价是"+task.price+"，人数是："+task.num);
}
}
for (BigDecimal bigDecimal : totalPriceList) {
System.out.println(bigDecimal);
}
mExecutor.shutdown();
}

public static void main(String[] args) {
try {
InvokeAllThread it = new InvokeAllThread();
it.getRankedTravelQuotes();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}

}