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代码中有一部分代码多次嵌套循环和数据处理,执行速度很慢
通过多线程
private final static Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
即等待(await)count个线程或一个线程count次计数,通过工作线程来countDown计数减一,直到计数为0,await阻塞结束;目的:保证所有线程都走完
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(dataList.size());
需要多线程的代码写在run中
@Override public void run() { //业务代码处理 //countDown计数减一 latch.countDown(); }
// 等待所有工作线程结束 latch.await();
private final static Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);//启用多线程 public Result getList(@RequestBody StatusDbSelectParam param){ PageHelper.startPage(param.getPageNum(), param.getPageSize()); List<Map<String, Object>> dataList = statusDbService.selectByTime(tableName, columnNames.toString(), param.getStartTime(), param.getEndTime()); //初始化设置count,即等待(await)count个线程或一个线程count次计数,通过工作线程来countDown计数减一,直到计数为0,await阻塞结束 final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(dataList.size()); for(int k =0;k<dataList.size();k++) { final int i = k; String finalTableName = tableName; executor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try { Map<String, Object> map = dataList.get(i); for (String pid : map.keySet()) { String val = String.valueOf(map.get(pid)); String columPid = pid.substring(2, pid.length()).toLowerCase(); List<MonitorRuleEntity> list = monitorRuleService.listMonitorRule(columPid, finalTableName); String status = ""; //循环规则数据 判断监测点是否报警 更新状态 for (int j = 0; j < list.size(); j++) { Boolean flag = DevHealthStatusFactory.getInstance().getResultMapByRule(val, list.get(j)); if (flag) { if (j == 0) { status = "A"; break; } else if (j == 1) { status = "B"; break; } else if (j == 2) { status = "C"; break; } } } if (pid.equalsIgnoreCase(timeColumnName)) { map.put(pid, val); } else { map.put(pid, val + "_" + status); } } latch.countDown(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } try { // 等待所有工作线程结束 latch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return ResultMsg.successMsg().data(new PageInfo<>(dataList)); }
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