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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
45 楼 hz86655032 2010-07-13  
ray_linn 写道
            List<int> collection = new List<int>();
            ...
            return collection.AsParallel<int>().Sum();


这种东西在C#里根本不值得去浪费脑细胞。

别人要的是思路,.sum()谁不会用啊?你知道这个.sum()的实现机制吗?
44 楼 飞雪无情 2010-07-13  
ray_linn 写道
            List<int> collection = new List<int>();
            ...
            return collection.AsParallel<int>().Sum();


这种东西在C#里根本不值得去浪费脑细胞。


C#没用过,这个函数的内部实现是使用并发的吗?
43 楼 夜枫舞影 2010-07-13  
ray_linn 写道
            List<int> collection = new List<int>();
            ...
            return collection.AsParallel<int>().Sum();


这种东西在C#里根本不值得去浪费脑细胞。

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。
42 楼 dilantaya 2010-07-13  
ray_linn 写道
            List<int> collection = new List<int>();
            ...
            return collection.AsParallel<int>().Sum();


这种东西在C#里根本不值得去浪费脑细胞。


全部都封装进去了?
不过lz的例子还是很好的,在宏观问题上也是一种思路
41 楼 ray_linn 2010-07-13  
            List<int> collection = new List<int>();
            ...
            return collection.AsParallel<int>().Sum();


这种东西在C#里根本不值得去浪费脑细胞。
40 楼 飞雪无情 2010-07-13  
夜枫舞影 写道
可以用atomic来替代count的synchronized

是的。可以使用原子类代替。
39 楼 飞雪无情 2010-07-13  
yuchujin 写道
有这么麻烦不?每一段的和加到一全局的变量上不就可以了?

目前就是把子线程的和添加到全局变量上的。
38 楼 夜枫舞影 2010-07-13  
可以用atomic来替代count的synchronized
37 楼 yuchujin 2010-07-13  
有这么麻烦不?每一段的和加到一全局的变量上不就可以了?
36 楼 Leon.Wood 2010-07-13  
好强大....受教了
35 楼 飞雪无情 2010-07-13  
dilantaya 写道
很好的列子,后面大家补充的算法漏洞也很精彩

是啊。一个人写的时候难免有漏过的地方,测试数据也不一定周全。这里谢谢大家了,我都已经改正了。呵呵。
34 楼 飞雪无情 2010-07-13  
xifo 写道
另外,个人感觉这里用CountDownLatch比用CyclicBarrier更合适点,这个案例只需要主线程等待子线程,各子线程间不需要相互等待,子线程求和完成后可以立即输出并结束。


嗯。说的不错,CountDownLatch这个更适合这个场景,只需要new CountDownLatch(threadCounts);然后在每个线程工作完成后调用countDown(),在main主线程上使用await()等待即可。这适用于子线程完成工作后就想马上看到该线程的成果的场景中。不过这里采用CyclicBarrier也不错。
33 楼 飞雪无情 2010-07-13  
dilantaya 写道
云中苍月 写道
lubber 写道
个人也觉得使用CountDownLatch就可以了. 还有, 包含所有整数的List没必要拆分为一个个小的List, 只要算出各自计算的index范围, 第一计算1-100个, 第二个计算101-200个, 从同一个List中取值.

和我的想法一样,sublist本身的消耗是非常大的,在这个场景中完全没有必要,可以将index范围和大List作为Runnable的属性注入,计算时直接调用get(index)方法即可。


wow 这个更妙


我感觉使用一个index范围和使用一个subList差不多,都是拆分成了小块,只不过一个用范围标记的,一个直接是一个List小块。。List的subList函数消耗也不大。下面是生成SubList的源代码,只是进行了一下索引以为,比for循环get(i)取值要好得多。
SubList(AbstractList<E> list, int fromIndex, int toIndex) {
        if (fromIndex < 0)
            throw new IndexOutOfBoundsException("fromIndex = " + fromIndex);
        if (toIndex > list.size())
            throw new IndexOutOfBoundsException("toIndex = " + toIndex);
        if (fromIndex > toIndex)
            throw new IllegalArgumentException("fromIndex(" + fromIndex +
                                               ") > toIndex(" + toIndex + ")");
        l = list;
        offset = fromIndex;
        size = toIndex - fromIndex;
        expectedModCount = l.modCount;
    }
32 楼 飞雪无情 2010-07-13  
sdh5724 写道
性能不好, 用了同步。 可以分割同步。

sdh5724,能具体说一下吗?多谢了。
31 楼 飞雪无情 2010-07-13  
Hypnusds 写道
以前写过类似这样的东西 但是没有CyclicBarrier类
ExecutorService 的 shutdown 方法应该在 barrier.await(); 前面

你的内部类实现 callable 接口 然后Call 会返回值
ExecutorService 的submit方法可以返回一个 Future 对象
Future 对象来实现同步很好用的 可以尝试下
用 Futrue 的 isDone 来判断线程是否工作结束


嗯。这也是一个思路,我前面的回帖中有个用Callable和Future写的,不过采用的是ExecutorService的invokeAll方法,不用受到控制等待了,返回的所有的Future的isDone都是ture。
30 楼 dilantaya 2010-07-13  
sunwenran 写道
赞一个。

问题是我用你的例子比较直接加
        long noCurrentSum=0L;  
        for(Integer i:list){  
            noCurrentSum+=i;  
        } 
发现时间差不多。而且有时候直接加更快。纠结了。。我的是双核。


可能是你给的数据量还不够大
29 楼 david.org 2010-07-13  
呵呵,该贴很有意义,赞。
28 楼 mankeyl 2010-07-13  
ExecutorService + FutureTask
不需要countdownlatch
27 楼 sunwenran 2010-07-13  
赞一个。

问题是我用你的例子比较直接加
        long noCurrentSum=0L;  
        for(Integer i:list){  
            noCurrentSum+=i;  
        } 
发现时间差不多。而且有时候直接加更快。纠结了。。我的是双核。
26 楼 飞雪无情 2010-07-13  
wgy_superpower 写道
xifo 写道
思路是对的,可惜算法有问题,大多数情况下计算结果不正确。

不信的话,试试把这一行
for (int i = 1; i <= 1000000; i++)

换成
for (int i = 0; i <= 1000000; i++)


如果计算正确,两个计算结果应该一样,实际上计算结果会少一百万,原因是分割那里没有考虑尾数。


你好细心哦,这都被你看出来了,确实,在分割的时候,分割的最后一组应该考虑一下不能整除情况下的余数,呵呵


多谢以上各位,现在已经修正,加了一句
if(list.size()%threadCounts!=0){//不整除,增加一个线程
			threadCounts=threadCounts+1;
		}


谢谢以上各位的指正,这里就不一一贴名字了。。

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