本篇演示3个数组求和的样例。 样例1：单线程 样例2：多线程。同步求和（假设没有计算完毕。会堵塞） 样例3：多线程。异步求和（先累加已经完毕的计算结果） 样例1-代码
package cn.fansunion.executorservice;public class BasicCaculator { public static long sum(int[] numbers){ long sum = 0; for(int i=0;i 样例2-代码 ExecutoreService提供了submit()方法。传递一个Callable，或Runnable，返回Future。假设Executor后台线程池还没有完毕Callable的计算，这调用返回Future对象的get()方法，会堵塞直到计算完毕。 package cn.fansunion.executorservice;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;import java.util.concurrent.FutureTask;//并发计算数组的和，“同步”求和public class ConcurrentCalculator { private ExecutorService exec; //这个地方，纯粹是“一厢情愿”，“并行执行”不受咱们控制。取决于操作系统的“态度” private int cpuCoreNumber; private List > tasks = new ArrayList >(); class SumCalculator implements Callable { private int[] numbers; private int start; private int end; public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) { this.numbers = numbers; this.start = start; this.end = end; } public Long call() throws Exception { Long sum = 0L; for (int i = start; i < end; i++) { sum += numbers[i]; } return sum; } } public ConcurrentCalculator() { cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber); } public Long sum(final int[] numbers) { // 依据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executor for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) { int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1; int start = increment * i; int end = increment * i + increment; if (end > numbers.length) end = numbers.length; SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end); FutureTask task = new FutureTask (subCalc); tasks.add(task); if (!exec.isShutdown()) { exec.submit(task); } } return getResult(); } /** * 迭代每一个仅仅任务，获得部分和。相加返回 */ public Long getResult() { Long result = 0l; for (Future task : tasks) { try { // 假设计算未完毕则堵塞 Long subSum = task.get(); result += subSum; } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } return result; } public void close() { exec.shutdown(); }} 样例3-代码 在刚在的样例中。getResult()方法的实现过程中。迭代了FutureTask的数组，假设任务还没有完毕则当前线程会堵塞。 假设我们希望随意字任务完毕后就把其结果加到result中。而不用依次等待每一个任务完毕，能够使CompletionService。 生产者submit()执行的任务。使用者take()已完毕的任务。并依照完毕这些任务的顺序处理它们的结果 。 也就是调用CompletionService的take方法是，会返回按完毕顺序放回任务的结果。
CompletionService内部维护了一个堵塞队列BlockingQueue，假设没有任务完毕。take()方法也会堵塞。改动刚才的样例2，使用CompletionService：package cn.fansunion.executorservice;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.CompletionService;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;//并发计算数组的和。“异步”求和public class ConcurrentCalculatorAsync { private ExecutorService exec; private CompletionService completionService; //这个地方。纯粹是“一厢情愿”。“并行执行”不受咱们控制，取决于操作系统的“态度” private int cpuCoreNumber; class SumCalculator implements Callable { private int[] numbers; private int start; private int end; public SumCalculator(final int[] numbers, int start, int end) { this.numbers = numbers; this.start = start; this.end = end; } public Long call() throws Exception { Long sum = 0l; for (int i = start; i < end; i++) { sum += numbers[i]; } return sum; } } public ConcurrentCalculatorAsync() { cpuCoreNumber = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); exec = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNumber); completionService = new ExecutorCompletionService (exec); } public Long sum(final int[] numbers) { // 依据CPU核心个数拆分任务。创建FutureTask并提交到Executor for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) { int increment = numbers.length / cpuCoreNumber + 1; int start = increment * i; int end = increment * i + increment; if (end > numbers.length){ end = numbers.length; } SumCalculator subCalc = new SumCalculator(numbers, start, end); if (!exec.isShutdown()) { completionService.submit(subCalc); } } return getResult(); } /** * 迭代每一个仅仅任务。获得部分和。相加返回 */ public Long getResult() { Long result = 0l; for (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) { try { Long subSum = completionService.take().get(); result += subSum; System.out.println("subSum="+subSum+",result="+result); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } return result; } public void close() { exec.shutdown(); }} 执行代码 package cn.fansunion.executorservice;import java.math.BigDecimal;//数组求和3个Demopublic class ArraySumDemo { public static void main(String[] args) { int n = 200000000; int[] numbers = new int[n]; for(int i=1;i<=n;i++){ numbers[i-1]=i; } basic(numbers); long time = System.currentTimeMillis(); concurrentCaculatorAsync(numbers); long endTime=System.currentTimeMillis(); System.out.println("多核并行计算，异步相加："+time(time,endTime)); long time2 = System.currentTimeMillis(); concurrentCaculator(numbers); long endTime2=System.currentTimeMillis(); System.out.println("多核并行计算，同步相加："+time(time2,endTime2)); } private static void basic(int[] numbers) { long time1 = System.currentTimeMillis(); long sum=BasicCaculator.sum(numbers); long endTime1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("单线程："+time(time1,endTime1)); System.out.println("Sum:"+sum); } private static double time(long time, long endTime) { long costTime = endTime-time; BigDecimal bd = new BigDecimal(costTime); //本来想着，把毫秒转换成秒的，最后发现计算太快了 BigDecimal unit = new BigDecimal(1L); BigDecimal s= bd.divide(unit,3); return s.doubleValue(); } //并行计算，“同步”求和 private static void concurrentCaculator(int[] numbers) { ConcurrentCalculator calc = new ConcurrentCalculator(); Long sum = calc.sum(numbers); System.out.println(sum); calc.close(); } //并行计算，“异步”求和 private static void concurrentCaculatorAsync(int[] numbers) { ConcurrentCalculatorAsync calc = new ConcurrentCalculatorAsync(); Long sum = calc.sum(numbers); System.out.println("Sum:"+sum); calc.close(); }} 控制台输出 单线程：93.0 Sum:20000000100000000 subSum=3750000175000002,result=3750000175000002 subSum=1250000075000001,result=5000000250000003 subSum=6250000275000003,result=11250000525000006 subSum=8749999574999994,result=20000000100000000 Sum:20000000100000000 多核并行计算，异步相加：786.0 20000000100000000 多核并行计算。同步相加：650.0 个人看法：3段代码的时间仅供參考，没有排除干扰因素。 总的来说，单线程执行更快一些，应该是因为“数组求和”本身，并不须要其他额外资源。不会堵塞。而多线程，反而添加了“线程调度”的时间开销。还能够看出，CPU计算还是非常快的。“200000000”2亿个整数相加。用了不到0.1秒的时间。 插曲最開始看代码的时候，误解了。 以为“依据CPU核心个数拆分任务”。这个时候的“多线程”就是“并行”了。
实际上。不一定，除了要看CPU的核数，还要看操作系统的分配。// 依据CPU核心个数拆分任务，创建FutureTask并提交到Executorfor (int i = 0; i < cpuCoreNumber; i++) { }最開始。我还在考虑“单线程”、“多核并行+多线程并发”、“单核+多线程并发”,等好几种情况来实现“数组求和”。 最后。感觉自己还是想多了。“并行”应该不受自己控制，仅仅能控制是“单线程”或者“多线程”。 “java并发编程-Executor框架”这篇文章中的“样例：并行计算数组的和。” 这句话，误导了我，根本不能保证是“并行计算”。
友情提示：网络上的文章，仅供參考学习，须要自己的推断。 关于Java-多核-并行-多线程。我初步觉得“多线程能够并行执行，但不受我们自己的控制，取决于操作系统”。 网友的一些看法：看法1： java线程能够在执行在多个cpu核上吗？ 我是一直都以为这个问题的答案是肯定的，也就是说能够执行在多核上。可是有一天见到这种一个理论。我就顿时毁三观了。 JVM在操作系统中是作为一个进程的，java全部的线程都执行自这个JVM进程中，所以说java线程某个时间仅仅可能执行在一个核上。这个说法对我的打击太大了，我不能接受。于是就開始多方求证。网上搜索 和朋友一起讨论。终于证实了java线程是能够执行在多核上的，为什么呢？以下一句话将惊醒梦中人：现代os都将线程作为最小调度单位。进程作为资源分配的最小单位。在windows中进程是不活动的，
仅仅是作为线程的容器。也就是说。java中的全部线程确实在JVM进程中，可是CPU调度的是进程中的线程。 看法2： JAVA中的多线程能在多CPU机器上并行执行吗？注意。我说的不是并发执行哦 。 我们用java写一个多线程程序，就启动了一个JVM进程，所以这些线程都是在这一个JVM进程之中的，我不知道同一时刻，能不能有多个CPU执行同一进程。进而并行执行这同一进程中的不同线程？一直非常疑惑 你的思路是对的,CPU就是为了迎合操作系统的多线程从而提高系统的计算效率.可是详细分配任务到各个内核中去执行的并不是JAVA与JVM而是操作系统. 也就是说,你所执行的多线程,可能会被分配到同一个CPU内核中执行.也可能非配到不同的cpu中执行.假设能够控制CPU的分配,那也应该是操作系统的api才干实现的了。 我用JAVA创建了一个线程，这时候有主线程和子线程都在执行，那意思双核CPU有可能在同一时刻点并行执行这两个线程咯？ 我翻了好多JAVA的有关多线程的章节。似乎都没有说道多核CPU执行JAVA多线程，貌似都是已单核为例解说的，所以我一直觉得可能都是并发的而不是并行的？ 不是,你要将你的软件线程和计算机的CPU处理线程区分开呀.简单说,你是无法控制CPU对于任务的分配的. 很多其他代码演示样例：http://git.oschina.net/fansunion/Concurrent（逐步更新中）參考资料：java并发编程-Executor框架http://www.iteye.com/topic/366591java线程能够在执行在多个cpu核上吗？http://blog.csdn.net/maosijunzi/article/details/42527553JAVA中的多线程能在多CPU上并行执行吗？注意，我说的不是并发执行哦http://zhidao.baidu.com/link?url=e11sEOSNFoLTfVyP-5FfpktIXEgbMQkbLAzvgh8mn4V16n_qQas89voj5gVhOEkho0jRA7fp_vbnElxKgeQCDrOxGkcu6xAWaUniqpcWg33