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淘宝面试题:如何充分利用多核CPU,计算很大的List中所有整数的和

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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!

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评论
105 楼 Joo 2010-07-14  
为什么要先分好呢?  而且这里线程数是否可以动态变化?
我意思让线程自己去BigList中去取数, 加完再取, 这样无论多少个线程, 也不会出现等待的情况, 直道再取不出数了即可.

又或者, 从bigList中每次取两个, 相加完成后放回bigList(可以把list构造成栈,FIFO), 这样无论多少线程,都好用了
104 楼 飞雪无情 2010-07-14  
linliangyi2007 写道
高手还是很多的,哈哈,这个帖子有意思

嗯。。很多高手,关键时候都出来了。
103 楼 linliangyi2007 2010-07-14  
高手还是很多的,哈哈,这个帖子有意思
102 楼 berlou 2010-07-14  
star022 写道
fork/join处理这个貌似是最合适的-----晕,一不小心发重复了,修改一下,顺便发个相关链接:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-forkjoin/



这篇文章不错,谢了。

按照这个思路,其实子线程也可以分组求和最后再求和的,这样可能更快。
101 楼 飞雪无情 2010-07-14  
captmjc 写道
飞雪无情 写道
captmjc 写道
来不及看所有的恢复,但是提醒大家注意,在注意算法的同时,注意越界的问题。

两个int相加,都可能越界,何况“很大的List”。所以实战的话,可能需要BigInteger。

而BigInteger的话,更体现了线程的优势。N个较小的BI相加,比一个巨大的BI参与的计算快多了。

同意你说的越界问题,不过采用BigInteger我倒没试过,因为它的加减乘除等操作是程序实现的,不一定比(+-*/)操作符快吧。


BigInteger我做过阶乘,分组相乘,(1*9*17...) * (2*10*18...) 速度超快。



多谢你提供例子,我要好好的理解下BigInteger。
100 楼 jacki6 2010-07-14  
确实相当不错 在这里学到了很多 谢谢各位了(LZ和各位回帖的兄弟)
99 楼 captmjc 2010-07-14  
飞雪无情 写道
captmjc 写道
来不及看所有的恢复,但是提醒大家注意,在注意算法的同时,注意越界的问题。

两个int相加,都可能越界,何况“很大的List”。所以实战的话,可能需要BigInteger。

而BigInteger的话,更体现了线程的优势。N个较小的BI相加,比一个巨大的BI参与的计算快多了。

同意你说的越界问题,不过采用BigInteger我倒没试过,因为它的加减乘除等操作是程序实现的,不一定比(+-*/)操作符快吧。


BigInteger我做过阶乘,分组相乘,(1*9*17...) * (2*10*18...) 速度超快。
98 楼 ray_linn 2010-07-13  
夜枫舞影 写道

那假设我换个例子呢,count所有大于10的,c#也有一句话方法吗。


你放心,C#并发编程的能力强得很的,也是一句话

collection.AsParallel<int>().Where<int>(i => i > 10).Sum()


java在并发方面落后得很呢...

如果考虑越界的话,就采用BigInteger
BigInteger result=BigInteger.Zero;
Parallel.For(0, collection.Count, i =>{result = result + i;});


更简单的
BigInteger result=BigInteger.Zero;
Parallel.ForEach(i =>{result = result + i;});


.NET默认会为你打开和CPU core一样多的线程数。
97 楼 lanxiazhi 2010-07-13  
看过主贴和评论,学习了。
发现的问题:
(1)CyclicBarrier不适合这种并发任务。单个线程完成任务之后完全可以终止了,没必要全部等待着,这可能是很大的资源浪费。使用CountDownLatch也会有这个问题。
(2)楼主使用了线程同步,考虑到同步的代价,这是可能是个很大的时间浪费。
(3)楼主使用CyclicBarrier的唯一用处在于,保证所有的任务都完成了。但是杀鸡焉用牛刀?这可能是...的浪费

  其实实现这样的功能,可以不用那么复杂,而且可以不用加锁。这里需要一个AtomicInteger(设为atom)。每个线程获得自己的sublist求和任务之后,计算一个和,保存到某个成员变量(设为subsum)中(如某楼上所说),把那个atom加1,然后结束。
  在主方法中,启动所有线程,然后添加一条语句,等待所有线程完成任务:
while(atom.intValue()<threadCounts)
  Thread.yield();
最后从所有死掉的线程对象中,获取subsum并累加即可。

96 楼 飞雪无情 2010-07-13  
这里发个回帖感谢所有人的参与,感谢大家的集思广益,感谢大家的激烈的讨论,是你们让这个帖子更有价值。

楼主我在原帖(楼主贴)底部啰嗦了一些话,想看的话可以看看。
95 楼 飞雪无情 2010-07-13  
kakaluyi 写道
linliangyi2007 写道
也许是用synchronized写异步任务习惯了,感觉新的同步模型还不如旧的P、V模型来的清晰易读啊,嗨~~~out了~~

哥们我也是看lz的代码很不爽啊,自己控制线程同步加锁比较爽点,util.concurrent代码看起来难读的很


嘿嘿。这个也不能太全面,util.concurrent毕竟能帮助我们写出更加简单而健壮的程序,当然如果水平很高的话可以自己控制,自由度大,但是如果用的多的话会可能比较乱。
94 楼 kakaluyi 2010-07-13  
linliangyi2007 写道
也许是用synchronized写异步任务习惯了,感觉新的同步模型还不如旧的P、V模型来的清晰易读啊,嗨~~~out了~~

哥们我也是看lz的代码很不爽啊,自己控制线程同步加锁比较爽点,util.concurrent代码看起来难读的很
93 楼 linliangyi2007 2010-07-13  
也许是用synchronized写异步任务习惯了,感觉新的同步模型还不如旧的P、V模型来的清晰易读啊,嗨~~~out了~~
92 楼 star022 2010-07-13  
fork/join处理这个貌似是最合适的-----晕,一不小心发重复了,修改一下,顺便发个相关链接:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-forkjoin/

91 楼 star022 2010-07-13  
fork/join处理这个貌似是最合适的
90 楼 li445970924 2010-07-13  
精彩!精彩的发帖!精彩的回复!好久没在JE上见过这么精彩的贴了
我只是打酱油的...
89 楼 hzwowo 2010-07-13  
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 
        } 
可以在这里添加下面的代码就把不能整除的问题也考虑了
    len=list.size()%threadCounts==0?list.size()/threadCounts:list.size()/threadCounts+1;
88 楼 yangguo 2010-07-13  
tamsiuloong 写道
真的很讨厌je拷贝代码时,前有行数号。讨厌之极 啊


是你自己傻。点击按钮就行了。
87 楼 mercyblitz 2010-07-13  
kakaluyi 写道
quote="david.org"]
kakaluyi 写道

   因为比如说list有100个整数对象,平均一次加运算耗费1秒吧(夸张点)。你分成10个线程去计算,每个线程运行10秒钟计算完自己的线程(自己计算的同时cpu时间片是不可能分给其他线程的)那么10个线程需要100秒,一个线程100次相加运算,因为是从内存读出数据,我们可以忽略等待时间,那么也是100秒,但是扣除你新建线程的消耗和最后等待所有线程运行完才能最后求整的时间,其实多线程是比单线程还慢的。
   如果该问题是从10000个文件(更比如说是webservice从别的异构系统读出整数)读出数字相加,我肯定会用lz的方法,因为读取文件需要io时间,这些线程等待的时候,其他线程还可以进行运算,不会像单线程阻塞住,这时候才是多线程应用的场景,个人看法,欢迎拍砖

> 但是扣除你新建线程的消耗和最后等待所有线程运行完才能最后求整的时间,其实多线程是比单线程还慢的
弱问一下, 这句是说多线程其实比单线程还慢的原因吗?
是说lz这个场景下单线程实现不会比多线程实现快的原因,这种场景我觉得用单线程足以.

> 自己计算的同时cpu时间片是不可能分给其他线程的
对于多核CPU,这句怎么解释?
确实多核的cpu要多线程才能发挥优势

> 但是扣除你新建线程的消耗和最后等待所有线程运行完才能最后求整的时间
闭锁(Latch)让控制线程能够等待最后一个线程完成任务, 而不是顺序等待每一个线程结束。
闭锁等待最后一个线程完成任务的实现也需要消耗资源,可能我没有说明白,需要专门去判断所有线程已经结束
wujiazhao88 写道
多线程的时间都浪费在启动线程上面了。做多了很多无用功,当然海量数据还是有用的。10亿以下的就算了


有道理, 创建线程确实是一个很大的开销, 但在海量计算时, 是有优势的. 多少以下, 需按情况来定嗯.



每一个线程需要占据内存,如果太多确实会影响性能,一般用线程池啦,固定Core的大小。
86 楼 mercyblitz 2010-07-13  
wujiazhao88 写道
多线程的时间都浪费在启动线程上面了。做多了很多无用功,当然海量数据还是有用的。10亿以下的就算了


你这个数据有比较臆断啊,10亿以上则需要?

那么多数据,都需要多节点了。

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