前言
最近在做一个原始成绩统计的功能,用户通过前台设置相关参数,后台实时统计并返回数据。相对来说统计功能点还是比较多的,这里大体罗列一下。
最好的用户体验,就是每一个操作都可以实时的展示数据,3秒之内应该是用户的忍受范围之内的了,所以做一款产品不仅要考虑用户交互设计,后端的优化也是比不可少的。
大家可以简单的看下以上这5项统计数据,总体来说,统计量还是不少的。最主要的还是要实时、实时、实时(重要的事情说三遍),显然定时任务是不现实的。
改造前
程序逻辑
顺序执行任务.png
改造后
程序逻辑
多任务并行处理.png
多任务并行处理,适用于多核CPU,单核CPU多线程执行任务可能会适得其反(上下文切换以及线程的创建和销毁都会消耗资源),特别是CPU密集型的任务。
代码实现
StatsDemo伪代码:
/** * 多任务并行统计 * 创建者 科帮网 * 创建时间 2018年4月16日 */ public class StatsDemo { final static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); final static String startTime = sdf.format(new Date()); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);// 两个赛跑者 Stats stats1 = new Stats("任务A", 1000, latch); Stats stats2 = new Stats("任务B", 2000, latch); Stats stats3 = new Stats("任务C", 2000, latch); Stats stats4 = new Stats("任务D", 2000, latch); Stats stats5 = new Stats("任务E", 2000, latch); stats1.start();//任务A开始执行 stats2.start();//任务B开始执行 stats3.start();//任务C开始执行 stats4.start();//任务D开始执行 stats5.start();//任务E开始执行 latch.await();// 等待所有人任务结束 System.out.println("所有的统计任务执行完成:" + sdf.format(new Date())); } static class Stats extends Thread { String statsName; int runTime; CountDownLatch latch; public Stats(String statsName, int runTime, CountDownLatch latch) { this.statsName = statsName; this.runTime = runTime; this.latch = latch; } public void run() { try { System.out.println(statsName+ " do stats begin at "+ startTime); //模拟任务执行时间 Thread.sleep(runTime); System.out.println(statsName + " do stats complete at "+ sdf.format(new Date())); latch.countDown();//单次任务结束,计数器减一 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }
由于要同步返回统计数据,这里我们使用到了CountDownLatch类,它是Java5中新增的一个并发工具类,其使用非常简单,参考上面的伪代码给出了详细的使用步骤。
CountDownLatch用于同步一个或多个任务,强制他们等待由其他任务执行的一组操作完成。CountDownLatch典型的用法是将一个程序分为N个互相独立的可解决任务,并创建值为N的CountDownLatch。当每一个任务完成时,都会在这个锁存器上调用countDown,等待问题被解决的任务调用这个锁存器的await,将他们自己拦住,直至锁存器计数结束。
具体的源码解读,大家可以参考: 源码分析之CountDownLatch
项目源码:https://gitee.com/52itstyle/spring-data-jpa
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持亿速云。
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