Если вы не можете хранить все данные в памяти, вы можете использовать что-то вроде этого: (Использует классический шаблон наблюдателя, когда один поток отслеживает источник, а другие уведомляются о новых данных)
class Broadcaster {
private final ConcurrentSkipListSet<Listener> listeners =
new ConcurrentSkipListSet<Listener>();
private final BufferedReader source = //inject source
// register / de-gegister code
public void register(Listener listener);
public void deRegister(Listener listener);
// usually it's used like broadcaster.register(this);
public void broadcast(){
String read = null;
while((read = source.readLine())!=null){
for(Listener listener : listeners){
listener.send(read);
}
}
}
}
и
class Listener implements Runnable {
private final Queue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>();
public void send(String read){
queue.add(read);
}
public void run(){
while(!Thread.currentThread().isInterrupted()){
String got = queue.get();
System.out.println(got);
}
}
}
Я не проверял эту вещь или что-либо еще, поэтому помилуйте, если она не работает!
РЕДАКТИРОВАТЬ : Если выЕсли у вас есть ограничение памяти, вы можете захотеть сделать это также:
Queue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(2000);
Это установит верхний предел на количество элементов, которые могут стоять в очереди в очереди, и когда этот предел будет достигнут, потоки, которые хотятположить элементы на это придется ждать (если используется add, то есть).Таким образом, Broadcaster будет блокировать (ждать), когда слушатели не смогут использовать данные достаточно быстро (в то время как в этой простой схеме другой слушатель может голодать).
РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Когда вы делаете это, вы должны ставить в очередь только неизменные вещи.Если вы поставите, например, byte[], невежливый слушатель может изменить данные, а другие потоки могут быть удивлены.Если это как-то невозможно, вы должны поместить разные копии в каждую очередь, например, byteArray.clone().Это может привести к некоторому снижению производительности.