Java實現FIFO任務調度隊列策略
前言
在工作中,很多高并發(fā)的場景中,我們會用到隊列來實現大量的任務請求。當任務需要某些特殊資源的時候,我們還需要合理的分配資源,讓隊列中的任務高效且有序完成任務。熟悉分布式的話,應該了解yarn的任務調度算法。本文主要用java實現一個FIFO(先進先出調度器),這也是常見的一種調度方式。
FIFO任務調度器架構
主要實現的邏輯可以歸納為:
1、任務隊列主要是單隊列,所有任務按照順序進入隊列后,也會按照順序執(zhí)行。
2、如果任務無法獲得資源,則將任務塞回隊列原位置。
示例代碼
Maven依賴如下:
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.5.2</version>
</dependency>
具體的原理就不細說了,通過代碼我們看看FIFO任務調度策略是什么玩的吧。下面的代碼也可以作為參考。我們會使用到一個雙向阻塞隊列LinkedBlockingDeque。后面的代碼說明會提到。
package ai.guiji.csdn.dispatch;
import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.IntStream;
/**
* @Program: csdn @ClassName: FIFODemo @Author: 劍客阿良_ALiang @Date: 2021-12-24 21:21 @Description:
* fifo隊列 @Version: V1.0
*/
@Slf4j
public class FIFODemo {
private static final LinkedBlockingDeque<Task> TASK_QUEUE = new LinkedBlockingDeque<>();
private static final ConcurrentHashMap<Integer, LinkedBlockingQueue<Resource>> RESOURCE_MAP =
new ConcurrentHashMap<>();
private static final ExecutorService TASK_POOL =
new ThreadPoolExecutor(
8,
16,
0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(),
new CustomizableThreadFactory("TASK-THREAD-"),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
private static final ScheduledExecutorService ENGINE_POOL =
Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new CustomizableThreadFactory("ENGINE-"));
private static final AtomicInteger CODE_BUILDER = new AtomicInteger(0);
@Data
@Builder
private static class Resource {
private Integer rId;
private Type type;
}
@Data
@Builder
private static class Task implements Runnable {
private Integer tId;
private Runnable work;
private Type type;
private Resource resource;
@Override
public void run() {
log.info("[{}]任務,使用資源編號:[{}]", tId, resource.getRId());
try {
work.run();
} catch (Exception exception) {
exception.printStackTrace();
} finally {
log.info("[{}]任務結束,回歸資源", tId);
returnResource(resource);
}
}
}
private enum Type {
/** 資源類型 */
A("A資源", 1),
B("B資源", 2),
C("C資源", 3);
private final String desc;
private final Integer code;
Type(String desc, Integer code) {
this.desc = desc;
this.code = code;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public Integer getCode() {
return code;
}
}
public static void initResource() {
Random random = new Random();
int aCount = random.nextInt(10) + 1;
int bCount = random.nextInt(10) + 1;
int cCount = random.nextInt(10) + 1;
RESOURCE_MAP.put(Type.A.getCode(), new LinkedBlockingQueue<>());
RESOURCE_MAP.put(Type.B.getCode(), new LinkedBlockingQueue<>());
RESOURCE_MAP.put(Type.C.getCode(), new LinkedBlockingQueue<>());
IntStream.rangeClosed(1, aCount)
.forEach(
a ->
RESOURCE_MAP
.get(Type.A.getCode())
.add(Resource.builder().rId(a).type(Type.A).build()));
IntStream.rangeClosed(1, bCount)
.forEach(
a ->
RESOURCE_MAP
.get(Type.B.getCode())
.add(Resource.builder().rId(a).type(Type.B).build()));
IntStream.rangeClosed(1, cCount)
.forEach(
a ->
RESOURCE_MAP
.get(Type.C.getCode())
.add(Resource.builder().rId(a).type(Type.C).build()));
log.info("初始化資源A數量:{},資源B數量:{},資源C數量:{}", aCount, bCount, cCount);
}
public static Resource extractResource(Type type) {
return RESOURCE_MAP.get(type.getCode()).poll();
}
public static void returnResource(Resource resource) {
log.info("開始歸還資源,rId:{},資源類型:{}", resource.getRId(), resource.getType().getDesc());
RESOURCE_MAP.get(resource.getType().code).add(resource);
log.info("歸還資源完成,rId:{},資源類型:{}", resource.getRId(), resource.getType().getDesc());
}
public static void enginDo() {
ENGINE_POOL.scheduleAtFixedRate(
() -> {
Task task = TASK_QUEUE.poll();
if (task == null) {
log.info("任務隊列為空,無需要執(zhí)行的任務");
} else {
Resource resource = extractResource(task.getType());
if (resource == null) {
log.info("[{}]任務無法獲取[{}],返回隊列", task.getTId(), task.getType().getDesc());
TASK_QUEUE.addFirst(task);
} else {
task.setResource(resource);
TASK_POOL.submit(task);
}
}
},
0,
1,
TimeUnit.SECONDS);
}
public static void addTask(Runnable runnable, Type type) {
Integer tId = CODE_BUILDER.incrementAndGet();
Task task = Task.builder().tId(tId).type(type).work(runnable).build();
log.info("提交任務[{}]到任務隊列", tId);
TASK_QUEUE.add(task);
}
public static void main(String[] args) {
initResource();
enginDo();
Random random = new Random();
ThreadUtil.sleep(5000);
IntStream.range(0, 10)
.forEach(
a -> addTask(() -> ThreadUtil.sleep(random.nextInt(10) + 1, TimeUnit.SECONDS), Type.A));
IntStream.range(0, 10)
.forEach(
a -> addTask(() -> ThreadUtil.sleep(random.nextInt(10) + 1, TimeUnit.SECONDS), Type.B));
IntStream.range(0, 10)
.forEach(
a -> addTask(() -> ThreadUtil.sleep(random.nextInt(10) + 1, TimeUnit.SECONDS), Type.C));
}
}
代碼說明:
1、首先我們構造了任務隊列,使用的是LinkedBlockingDeque,使用雙向隊列的原因是如果任務無法獲取資源,還需要塞到隊首,保證任務的有序性。
2、使用ConcurrentHashMap作為資源映射表,為了保證資源隊列使用的均衡性,一旦使用完成的資源會塞到對應資源的隊尾處。
3、其中實現了添加任務、提取資源、回歸資源幾個方法。
4、initResource方法可以初始化資源隊列,這里面只是簡單的隨機了幾個資源到A、B、C三種資源,塞入各類別隊列。
5、任務私有類有自己的任務標識以及執(zhí)行完后調用回歸資源方法。
6、main方法中會分別提交需要3中資源的10個任務,看看調度情況。
執(zhí)行結果



我們可以通過結果發(fā)現任務有序調度,使用完任務后回歸隊列。?
以上就是Java實現FIFO任務調度隊列策略的詳細內容,更多關于Java FIFO任務調度的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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