Java中多線程下載圖片并壓縮能提高效率嗎
需求 導(dǎo)出Excel:本身以為是一個(gè)簡單得導(dǎo)出,但是每行得記錄文件中有一列為圖片url,需要下載所有記錄行對(duì)應(yīng)得圖片,然后壓縮整個(gè)文件夾。
這里只做4.5.得代碼講解描述,其它也沒什么好說得,話不多說上代碼.
實(shí)現(xiàn)思路多線程實(shí)現(xiàn)使用了線程池,Jdk1.8并發(fā)包下的CompletableFuture
第一步:得到基礎(chǔ)數(shù)值
// 線程數(shù)Integer threadNum = 10;// 每條線程需要處理的圖片數(shù) int dataNum = imageInfoVos.size() / threadNum;// 寫入線程數(shù)List<Integer> threadS = new ArrayList<>();for(int i=0; i<threadNum; i++){threadS.add(i);}
首先我們保存了需要下載的圖片的Url列表,多線程的方式下載我們需要保證每個(gè)線程下載的圖片不會(huì)重復(fù),因此我們需要根據(jù)規(guī)則來切割保存Url列表的集合,從而保證每個(gè)線程下載屬于自己的任務(wù),上代碼:
// 接上文代碼 threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{List<Image> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size()));threadDownPic(theadItem,item,dirName); },threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{try { item.get();}catch (Exception e){ log.error('============ 多線程down執(zhí)行等待異常 msg:{} =============', e.getMessage());} });
這里進(jìn)行拆分講解
使用CompletableFuture.runAsync 走異步方式,遍歷item
如item=10,也就是線程數(shù)為10,則直接執(zhí)行10次(有線程池的前提下)
// 使用CompletableFuture.runAsync 走異步方式,遍歷item // 如item=10,也就是線程數(shù)為10,則直接執(zhí)行10次(有線程池的前提下) threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{
規(guī)則:根據(jù)item數(shù)值通過sublist 從開始到結(jié)束,截取對(duì)應(yīng)線程所需要下載的Url列表
例:dataNum為每個(gè)線程需要完成的下載數(shù)如上文 dataNum為100時(shí)
如:item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100
(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是為了保證最后一個(gè)線程處理最后不足的圖片
根據(jù)如上規(guī)則即可得到每個(gè)線程需要下載的圖片Url保證不會(huì)重復(fù)
// 根據(jù)item數(shù)值通過sublist 從開始到結(jié)束,截取對(duì)應(yīng)線程所需要下載的Url列表 // 例:dataNum為每個(gè)線程需要完成的下載數(shù)如上文 dataNum為100時(shí) // 如:item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100 // 根據(jù)如上規(guī)則即可得到每個(gè)線程需要下載的圖片Url保證不會(huì)重復(fù) // (item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是為了保證最后一個(gè)線程處理最后不足的圖片 List<ImageInfoVo> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size())); // theadItem:圖片Url item:所屬下標(biāo) dirName:寫入路徑url threadDownPic(theadItem,item,dirName);
由于執(zhí)行的異步方式,此處是為了線程池中所有線程都結(jié)束才能往下走,執(zhí)行壓縮文件步驟,這里提一嘴,如果沒有手動(dòng)賦予線程池,CompletableFuture默認(rèn)使用ForkJoinPool.commonPool,會(huì)根據(jù)電腦核心數(shù)來指定,比如:我本機(jī)未指定就是7個(gè)線程,執(zhí)行方法時(shí),會(huì)執(zhí)行完前面7個(gè)線程任務(wù),才會(huì)繼續(xù)創(chuàng)建3個(gè)線程繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)未完成的
},threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{try { item.get();}catch (Exception e){ log.error('============ 多線程down執(zhí)行等待異常 msg:{} =============', e.getMessage());} });實(shí)測(cè)
主要代碼也寫完了,這種方式真的能提高效率嗎?下面我貼幾張測(cè)試圖來說明
其實(shí)這種方式并沒有顯著的提高效率,當(dāng)然這是我本機(jī)環(huán)境測(cè)試的。
效率是由網(wǎng)速?zèng)Q定,而不是由本機(jī)Cpu和io決定,比如10M帶寬,一個(gè)線程一個(gè)一個(gè)順序下載,但速度是10M,10個(gè)線程,可能每個(gè)線程的速度是1M,結(jié)果沒有什么兩樣。
相對(duì)于網(wǎng)速,多線程帶來的cpu以及io節(jié)省的時(shí)間幾乎可以忽略,瓶頸還是在網(wǎng)速.
到此這篇關(guān)于Java中多線程下載圖片并壓縮能提高效率嗎的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 多線程下載提高效率內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)!
相關(guān)文章:
1. python web框架的總結(jié)2. 以PHP代碼為實(shí)例詳解RabbitMQ消息隊(duì)列中間件的6種模式3. Python如何進(jìn)行時(shí)間處理4. python使用ctypes庫調(diào)用DLL動(dòng)態(tài)鏈接庫5. 詳解Python模塊化編程與裝飾器6. Python基于pyjnius庫實(shí)現(xiàn)訪問java類7. Python使用shutil模塊實(shí)現(xiàn)文件拷貝8. Python實(shí)現(xiàn)迪杰斯特拉算法過程解析9. html小技巧之td,div標(biāo)簽里內(nèi)容不換行10. python裝飾器三種裝飾模式的簡單分析
