Я пытаюсь написать программу на Java, используя ExecutorService и ее функцию invokeAll. У меня вопрос: функция invokeAll решает задачи одновременно? Я имею в виду, если у меня будет два процессора, будет ли два рабочих одновременно? Потому что я не могу правильно масштабировать. Требуется то же время, чтобы решить проблему, если я дам newFixedThreadPool(2) или 1.
List<Future<PartialSolution>> list = new ArrayList<Future<PartialSolution>>();
Collection<Callable<PartialSolution>> tasks = new ArrayList<Callable<PartialSolution>>();
for(PartialSolution ps : wp)
{
tasks.add(new Map(ps, keyWords));
}
list = executor.invokeAll(tasks);
Map - это класс, который реализует Callable, а wp - это вектор частичных решений, класс, который содержит некоторую информацию в разное время.
Почему не масштабируется? В чем может быть проблема?
Это код для PartialSolution:
import java.util.HashMap;
import java.util.Vector;
public class PartialSolution
{
public String fileName;//the name of a file
public int b, e;//the index of begin and end of the fragment from the file
public String info;//the fragment
public HashMap<String, Word> hm;//here i retain the informations
public HashMap<String, Vector<Word>> hmt;//this i use for the final reduce
public PartialSolution(String name, int b, int e, String i, boolean ok)
{
this.fileName = name;
this.b = b;
this.e = e;
this.info = i;
hm = new HashMap<String, Word>();
if(ok == true)
{
hmt = new HashMap<String, Vector<Word>>();
}
else
{
hmt = null;
}
}
}
Это код для карты:
public class Map implements Callable<PartialSolution>
{
private PartialSolution ps;
private Vector<String> keyWords;
public Map(PartialSolution p, Vector<String> kw)
{
this.ps = p;
this.keyWords = kw;
}
@Override
public PartialSolution call() throws Exception
{
String[] st = this.ps.info.split("\\n");
for(int j = 0 ; j < st.length ; j++)
{
for(int i = 0 ; i < keyWords.size() ; i++)
{
if(keyWords.elementAt(i).charAt(0) != '\'')
{
int k = 0;
int index = 0;
int count = 0;
while((index = st[j].indexOf(keyWords.elementAt(i), k)) != -1)
{
k = index + keyWords.elementAt(i).length();
count++;
}
if(count != 0)
{
Word wr = this.ps.hm.get(keyWords.elementAt(i));
if(wr != null)
{
Word nw = new Word(ps.fileName);
nw.nrap = wr.nrap + count;
nw.lines = wr.lines;
int grep = count;
while(grep > 0)
{
nw.lines.addElement(ps.b + j);
grep--;
}
this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
}
else
{
Word nw = new Word(ps.fileName);
nw.nrap = count;
int grep = count;
while(grep > 0)
{
nw.lines.addElement(ps.b + j);
grep--;
}
this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
}
}
}
else
{
String regex = keyWords.elementAt(i).substring(1, keyWords.elementAt(i).length() - 1);
StringBuffer sb = new StringBuffer(regex);
regex = sb.toString();
Pattern pt = Pattern.compile(regex);
Matcher m = pt.matcher(st[j]);
int count = 0;
while(m.find())
{
count++;
}
if(count != 0)
{
Word wr = this.ps.hm.get(keyWords.elementAt(i));
if(wr != null)
{
Word nw = new Word(this.ps.fileName);
nw.nrap = wr.nrap + count;
nw.lines = wr.lines;
int grep = count;
while(grep > 0)
{
nw.lines.addElement(ps.b + j);
grep--;
}
this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
}
else
{
Word nw = new Word(this.ps.fileName);
nw.nrap = count;
int grep = count;
while(grep > 0)
{
nw.lines.addElement(ps.b + j);
grep--;
}
this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
}
}
}
}
}
this.ps.info = null;
return this.ps;
}
}
Так что в Map я беру каждую строку из фрагмента и ищу для каждого выражения количество появлений, а также сохраняю номер строки. После обработки всего фрагмента в том же PartialSolution я сохраняю информацию в хэш-карте и возвращаю новый PartialSolution. На следующем шаге я объединяю PartialSolutions с тем же fileName и представляю их в классе Callable Reduce, который аналогичен map, но отличается тем, что он выполняет другие операции, но возвращает также PartialSolution.
Это код для запуска задач карты:
List<Future<PartialSolution>> list = new ArrayList<Future<PartialSolution>>();
Collection<Callable<PartialSolution>> tasks = new ArrayList<Callable<PartialSolution>>();
for(PartialSolution ps : wp)
{
tasks.add(new Map(ps, keyWords));
}
list = executor.invokeAll(tasks);
В задании я создаю задание типа Map и в списке получаю их. Я не знаю, как прочитать дамп потока JVM. Я надеюсь, что это достаточно хорошо, какую информацию я дал вам. Я работаю в NetBeans 7.0.1, если это поможет.
Спасибо,
Alex