2
Я пытаюсь узнать о разнице в производительности между обычной многопотоковой и многопотоковой версией с помощью исполнителя (для поддержания пула потоков).Разница между многопотоком с и без Executor
Ниже приведены примеры кода для обоих.
Без палача кодекса (с многопоточной):
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.MemoryPoolMXBean;
import java.lang.management.MemoryUsage;
import java.lang.management.ThreadMXBean;
import java.util.List;
public class Demo1 {
public static void main(String arg[]) {
Demo1 demo = new Demo1();
Thread t5 = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
int count=0;
// Thread.State;
// System.out.println("ClientMsgReceiver started-----");
Demo1.ChildDemo obj = new Demo1.ChildDemo();
while(true) {
// System.out.println("Threadcount is"+Thread);
// System.out.println("count is"+(count++));
Thread t=new Thread(obj);
t.start();
ThreadMXBean tb = ManagementFactory.getThreadMXBean();
List<MemoryPoolMXBean> pools = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans();
for (MemoryPoolMXBean pool : pools) {
MemoryUsage peak = pool.getPeakUsage();
System.out.format("Peak %s memory used: %,d%n",
pool.getName(), peak.getUsed());
System.out.format("Peak %s memory reserved: %,d%n",
pool.getName(), peak.getCommitted());
}
System.out.println("Current Thread Count"+ tb.getThreadCount());
System.out.println("Peak Thread Count"+ tb.getPeakThreadCount());
System.out.println("Current_Thread_Cpu_Time "
+ tb.getCurrentThreadCpuTime());
System.out.println("Daemon Thread Count" +tb.getDaemonThreadCount());
}
// ChatLogin = new ChatLogin();
}
});
t5.start();
}
static class ChildDemo implements Runnable {
public void run() {
try {
// System.out.println("Thread Started with custom Run method");
Thread.sleep(100000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
finally {
System.out.println("A" +Thread.activeCount());
}
}
}
}
с исполнителем (многопоточность):
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.MemoryPoolMXBean;
import java.lang.management.MemoryUsage;
import java.lang.management.ThreadMXBean;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class Executor_Demo {
public static void main(String arg[]) {
BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10);
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
10, 100, 10, TimeUnit.MICROSECONDS, queue);
Executor_Demo demo = new Executor_Demo();
executor.execute(new Runnable() {
public void run() {
int count=0;
// System.out.println("ClientMsgReceiver started-----");
Executor_Demo.Demo demo2 = new Executor_Demo.Demo();
BlockingQueue<Runnable> queue1 = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000);
ThreadPoolExecutor executor1 = new ThreadPoolExecutor(
1000, 10000, 10, TimeUnit.MICROSECONDS, queue1);
while(true) {
// System.out.println("Threadcount is"+Thread);
// System.out.println("count is"+(count++));
Runnable command= new Demo();
// executor1.execute(command);
executor1.submit(command);
// Thread t=new Thread(demo2);
// t.start();
ThreadMXBean tb = ManagementFactory.getThreadMXBean();
/* try {
executor1.awaitTermination(100, TimeUnit.MICROSECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} */
List<MemoryPoolMXBean> pools = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans();
for (MemoryPoolMXBean pool : pools) {
MemoryUsage peak = pool.getPeakUsage();
System.out.format("Peak %s memory used: %,d%n",
pool.getName(), peak.getUsed());
System.out.format("Peak %s memory reserved: %,d%n",
pool.getName(), peak.getCommitted());
}
System.out.println("daemon threads"+tb.getDaemonThreadCount());
System.out.println("All threads"+tb.getAllThreadIds());
System.out.println("current thread CPU time "
+ tb.getCurrentThreadCpuTime());
System.out.println("current thread user time "
+ tb.getCurrentThreadUserTime());
System.out.println("Total started thread count "
+ tb.getTotalStartedThreadCount());
System.out.println("Current Thread Count"+ tb.getThreadCount());
System.out.println("Peak Thread Count"+ tb.getPeakThreadCount());
System.out.println("Current_Thread_Cpu_Time "
+ tb.getCurrentThreadCpuTime());
System.out.println("Daemon Thread Count"
+ tb.getDaemonThreadCount());
// executor1.shutdown();
}
//ChatLogin = new ChatLogin();
}
});
executor.shutdown();
}
static class Demo implements Runnable {
public void run() {
try {
// System.out.println("Thread Started with custom Run method");
Thread.sleep(100000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
finally {
System.out.println("A" +Thread.activeCount());
}
}
}
}
Пример вывода 
Когда я запускаю обе программы, то получается, что исполнитель дороже обычного мультиплексора резьб. почему это так?
И учитывая это, что именно используется исполнителем? Мы используем исполнителя для управления пулами потоков.
Я бы ожидал, что исполнитель даст лучшие результаты, чем обычный многопоточность.
В основном я делаю это, так как мне нужно обрабатывать миллионы клиентов, используя программирование сокетов с многопотоковой обработкой.
Любые предложения будут полезны.
«Миллионы клиентов» все сразу? Сколько * параллельных * соединений необходимо поддерживать? –
миллионов одновременных подключений. Мне нужно поддерживать. – Java
Для начала я бы не стал делать это на одной машине, и я бы даже не подумал об этом с потоком на одного клиента с исполнителем или без него. Первое, на что вам нужно обратить внимание - это асинхронный IO ... в этот момент вы можете работать с очень небольшим количеством потоков. Кроме того, при выполнении бенчмаркинга я бы выбрал более реалистичный тест - в вашем реальном коде вы бы не просто непрерывно * непрерывно добавляли больше потоков, которые ничего не делали, кроме сна, не так ли? –