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实例带你获取多线程Thread的返回值之 (贰) - Callable配合线程池返回数据

实例带你获取多线程Thread的返回值之 (贰) - Callable配合线程池返回数据

前言

阅读本篇文章,你需要先理解以下知识:

  • 第一章:Callable的使用(点我跳转
  • 多线程Thread的基本使用 (点我跳转
  • 线程池基本知识 (点我跳转
  • extends和implements
  • 重写Override
  • try catch错误处理
  • Java基础知识

回顾

在上一章(点我跳转)我们了解了Callable的基本使用,本次我们将把Callable运用到线程池(点我跳转)中。

拷贝

用你的IDE新建一个项目或类,并将类命名为TestThreadPool,然后将下面的代码替换到类中:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class TestThreadPool {
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
    public static void main(String[] args) {
        //实例化类
        TestThreadPool testThreadPool = new TestThreadPool();
        //调用动态方法
        testThreadPool.threadPool();
    }

    public void threadPool() {
        Thread1 thread1 = new Thread1();
        Thread2 thread2 = new Thread2();
        //将Future包装进List,实现添加结果
        List<Future> resultList = new ArrayList<Future>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            System.out.println("线程池已提交:" + i);
            Future res1 = executorService.submit(thread1);
            Future res2 = executorService.submit(thread2);
            //将获取的结果添加进List
            resultList.add(res1);
            resultList.add(res2);
        }
        System.out.println("正在关闭线程池...");
        executorService.shutdown();
        System.out.println("线程池已关闭.");
        //executorService.shutdownNow();
        //线程池运行结束,打印结果
        for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
            Future future = resultList.get(i);
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {}
        }
    }
}

/**
 * 线程1
 */
class Thread1 implements Callable {
    @Override
    public Object call() throws Exception {
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (Exception e) {}
        return "本条数据来自线程1";
    }
}

/**
 * 线程2
 */
class Thread2 implements Callable {
    @Override
    public Object call() throws Exception {
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (Exception e) {}
        return "本条数据来自线程2";
    }
}

对比

和线程池第二章的文章(点我跳转)中的实例代码对比一下,你会发现它们大概是相同的,此时再回顾一下Callable中的实例代码(点我跳转),你会发现这篇是这两篇的结合。

区别

定义的两个线程类:

/**
 * 线程1
 */
class Thread1 implements Callable {
    @Override
    public Object call() throws Exception {
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (Exception e) {}
        return "本条数据来自线程1";
    }
}

/**
 * 线程2
 */
class Thread2 implements Callable {
    @Override
    public Object call() throws Exception {
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (Exception e) {}
        return "本条数据来自线程2";
    }
}

你会发现它不再使用Runnable了,而是使用了Callable以支持返回数据。并且重写的方法不再是run(),而是call()。我们使用return返回了String类型的字符串。

调用方法

public void threadPool() {
        Thread1 thread1 = new Thread1();
        Thread2 thread2 = new Thread2();
        //将Future包装进List,实现添加结果
        List<Future> resultList = new ArrayList<Future>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            System.out.println("线程池已提交:" + i);
            Future res1 = executorService.submit(thread1);
            Future res2 = executorService.submit(thread2);
            //将获取的结果添加进List
            resultList.add(res1);
            resultList.add(res2);
        }
        System.out.println("正在关闭线程池...");
        executorService.shutdown();
        System.out.println("线程池已关闭.");
        //executorService.shutdownNow();
        //线程池运行结束,打印结果
        for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
            Future future = resultList.get(i);
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {}
        }
    }

该方法仍是使用了同样的线程池,但执行方法使用了submit()而不是execute()。因为execute()方法只支持Runnable,请注意。

我们将Future套入了一个List中,以便异步循环写入每个线程执行后返回的结果。

请仔细阅读调试,这并不难理解。

运行!

现在,运行你的代码,你会看到以下结果:

线程池已提交:0
线程池已提交:1
线程池已提交:2
正在关闭线程池...
线程池已关闭.
本条数据来自线程1
本条数据来自线程2
本条数据来自线程1
本条数据来自线程2
本条数据来自线程1
本条数据来自线程2

后语

Java线程与线程池的知识点实际上是很多的。使用多线程是为了拥有更强的性能和更灵活的调用能力,同时也是每个合格的程序员必会的知识点。

如转载请在文章尾部添加

原作者来自AdlerED个人技术博客:https://www.stackoverflow.wiki/

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