如何充分利用多核CPU，计算很大的List中所有整数的和

引用

前几天在网上看到一个淘宝的面试题：有一个很大的整数list，需要求这个list中所有整数的和，写一个可以充分利用多核CPU的代码，来计算结果。

一：分析题目 
从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”，这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写。具体怎么做呢？大概的思路就是分割List，每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和，最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和。 
二：具体分析和技术方案 
既然我们已经决定采用多线程(任务)，并且还要分割List，每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和，那么我们必须要等待所有的线程(任务)完成之后才能得到正确的结果，那么怎么才能保证“等待所有的线程(任务)完成之后输出结果呢”？这就要靠java.util.concurrent包中的CyclicBarrier类了。它是一个同步辅助类，它允许一组线程(任务)互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程(任务)的程序中，这些线程(任务)必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。简单的概括其适应场景就是：当一组线程(任务)并发的执行一件工作的时候，必须等待所有的线程(任务)都完成时才能进行下一个步骤。具体技术方案步骤如下： 

• 分割List，根据采用的线程(任务)数平均分配，即list.size()/threadCounts。
• 定义一个记录“很大List”中所有整数和的变量sum，采用一个线程(任务)处理一个分割后的子List，计算子List中所有整数和(subSum)，然后把和(subSum)累加到sum上。
• 等待所有线程(任务)完成后输出总和(sum)的值。

示意图如下： 

三：详细编码实现 
代码中有很详细的注释，这里就不解释了。 

/**
 * 计算List中所有整数的和<br>
 * 采用多线程，分割List计算
 * @author 飞雪无情
 * @since 2010-7-12
 */
public class CountListIntegerSum {
    private long sum;//存放整数的和
    private CyclicBarrier barrier;//障栅集合点(同步器)
    private List<Integer> list;//整数集合List
    private int threadCounts;//使用的线程数
    public CountListIntegerSum(List<Integer> list,int threadCounts) {
        this.list=list;
        this.threadCounts=threadCounts;
    }
    /**
     * 获取List中所有整数的和
     * @return
     */
    public long getIntegerSum(){
        ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
        int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
        //List中的数量没有线程数多（很少存在）
        if(len==0){
            threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素
            len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
        }
        barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);
        for(int i=0;i<threadCounts;i++){
            //创建线程任务
            if(i==threadCounts-1){//最后一个线程承担剩下的所有元素的计算
                exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len,list.size())));
            }else{
                exec.execute(new SubIntegerSumTask(list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1))));
            }
        }
        try {
            barrier.await();//关键，使该线程在障栅处等待，直到所有的线程都到达障栅处
        } catch (InterruptedException e) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
        } catch (BrokenBarrierException e) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
        }
        exec.shutdown();
        return sum;
    }
    /**
     * 分割计算List整数和的线程任务
     * @author lishuai
     *
     */
    public class SubIntegerSumTask implements Runnable{
        private List<Integer> subList;
        public SubIntegerSumTask(List<Integer> subList) {
            this.subList=subList;
        }
        public void run() {
            long subSum=0L;
            for (Integer i : subList) {
                subSum += i;
            }
            synchronized(CountListIntegerSum.this){//在CountListIntegerSum对象上同步
                sum+=subSum;
            }
            try {
                barrier.await();//关键，使该线程在障栅处等待，直到所有的线程都到达障栅处
            } catch (InterruptedException e) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":Interrupted");
            } catch (BrokenBarrierException e) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":BrokenBarrier");
            }
            System.out.println("分配给线程："+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为：\tSubSum:"+subSum);
        }

    }

}

有人可能对barrier=new CyclicBarrier(threadCounts+1);//创建的线程数和主线程main有点不解，不是采用的线程(任务)数是threadCounts个吗？怎么为CyclicBarrier设置的给定数量的线程参与者比我们要采用的线程数多一个呢？答案就是这个多出来的一个用于控制main主线程的，主线程也要等待，它要等待其他所有的线程完成才能输出sum值，这样才能保证sum值的正确性，如果main不等待的话，那么结果将是不可预料的。 

/**
 * 计算List中所有整数的和测试类
 * @author 飞雪无情
 * @since 2010-7-12
 */
public class CountListIntegerSumMain {

    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        int threadCounts = 10;//采用的线程数
        //生成的List数据
        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
            list.add(i);
        }
        CountListIntegerSum countListIntegerSum=new CountListIntegerSum(list,threadCounts);
        long sum=countListIntegerSum.getIntegerSum();
        System.out.println("List中所有整数的和为:"+sum);
    }

}

四：总结 
本文主要通过一个淘宝的面试题为引子，介绍了并发的一点小知识，主要是介绍通过CyclicBarrier同步辅助器辅助多个并发任务共同完成一件工作。Java SE5的java.util.concurrent引入了大量的设计来解决并发问题，使用它们有助于我们编写更加简单而健壮的并发程序。 

附mathfox提到的ExecutorService.invokeAll()方法的实现 
这个不用自己控制等待，invokeAll执行给定的任务，当所有任务完成时，返回保持任务状态和结果的 Future 列表。sdh5724也说用了同步，性能不好。这个去掉了同步，根据返回结果的 Future 列表相加就得到总和了。

/**
 * 使用ExecutorService的invokeAll方法计算
 * @author 飞雪无情
 *
 */
public class CountSumWithCallable {

    /**
     * @param args
     * @throws InterruptedException
     * @throws ExecutionException
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        int threadCounts =19;//使用的线程数
        long sum=0;
        ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(threadCounts);
        List<Callable<Long>> callList=new ArrayList<Callable<Long>>();
        //生成很大的List
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        for (int i = 0; i <= 1000000; i++) {
            list.add(i);
        }
        int len=list.size()/threadCounts;//平均分割List
        //List中的数量没有线程数多（很少存在）
        if(len==0){
            threadCounts=list.size();//采用一个线程处理List中的一个元素
            len=list.size()/threadCounts;//重新平均分割List
        }
        for(int i=0;i<threadCounts;i++){
            final List<Integer> subList;
            if(i==threadCounts-1){
                subList=list.subList(i*len,list.size());
            }else{
                subList=list.subList(i*len, len*(i+1)>list.size()?list.size():len*(i+1));
            }
            //采用匿名内部类实现
            callList.add(new Callable<Long>(){
                public Long call() throws Exception {
                    long subSum=0L;
                    for(Integer i:subList){
                        subSum+=i;
                    }
                    System.out.println("分配给线程："+Thread.currentThread().getName()+"那一部分List的整数和为：\tSubSum:"+subSum);
                    return subSum;
                }
            });
        }
        List<Future<Long>> futureList=exec.invokeAll(callList);
        for(Future<Long> future:futureList){
            sum+=future.get();
        }
        exec.shutdown();
        System.out.println(sum);
    }

}

一些感言 
这篇文章是昨天夜里11点多写好的，我当时是在网上看到了这个题目，就做了一下分析，写了实现代码，由于水平有限，难免有bug，这里感谢xifo等人的指正。这些帖子从发表到现在不到24小时的时间里创造了近9000的浏览次数，回复近100，这是我没有想到的，javaeye很久没这么疯狂过啦。这不是因为我的算法多好，而是因为这个题目、这篇帖子所体现出的意义。大家在看完这篇帖子后不光指正错误，还对方案进行了改进，关键是思考，人的思维是无穷的，只要我们善于发掘，善于思考，总能想出一些意想不到的方案。 

从算法看，或者从题目场景对比代码实现来看，或许不是一篇很好的帖子，但是我说这篇帖子是很有意义的，方案也是在很多场景适用，有时我们可以假设这不是计算和，而是把数据写到一个个的小文件里，或者是分割进行网络传输等等，都有一定的启发，特别是回帖中的讨论。 

单说一下回帖，我建议进来的人尽量看完所有的回帖，因为这里是很多人集思广益的精华，这里有他们分析问题，解决问题的思路，还有每个人提到的解决方案，想想为什么能用?为什么不能用?为什么好?为什么不好? 

我一直相信：讨论是解决问题、提高水平的最佳方式！