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从java线程中获得运算结果

王朝java/jsp·作者佚名  2006-01-09
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从java线程中获得运算结果(原创)

如果有任何的意见、批评或表扬:),请给我来信climber_2002@sina.com

java的线程是由Thread来实现的,一般我们创建线程进行一个复杂的运算,然后在主线程中对运算结果进行处理,但是Thread的run函数并没有返回值,那么我们运算出结果后,怎么通知其它线程呢,本文讲述了几种返回信息的方法。

一。java线程的创建

要创建线程有两种办法,一是继承Thread类,二是实现Runnable,然后将其传递给一个Thread的构造函数,实例如下(假设我们要在一个线程中计算1到10000的和):

1。继承Thread:

public class AddThread extends Thread {

public void run() {

int result = 0;

for(int i = 1; i <= 10000; i++) {

result += i;

}

}

}

运行AddThread:

AddThread thread = new AddThread();

thread.start();

2。实现接口Runnable:

public class Add implements Runnable {

public void run() {

int result = 0;

for(int i = 1; i <= 10000; i++) {

result += i;

}

}

}

运行该线程: Thread thread = new Thread(new Add());

thread.start();

二、返回运算结果的方法

现在我们启动这个加法线程后,需要从这个线程中得到运算的结果,例如我们要在主线程中对运算结果进行显示。那么我们怎么实现呢?下面就讲述几种常见的方法,注意其中有一些是错误的方法

1。使用get方法(错误的)

我们可以在AddThread中加入一个getResult函数得到运算结果:

public class AddThread extends Thread {

private int result = 0;

public void run() {

for(int i = 0; i <= 10000; i++)

result += i;

}

public int getResult() {

return result;

}

}

/** 得到运算结果并显示在屏幕上

*/

public class Test {

public static void main(String[] args) {

AddThread thread = new AddThread();

thread.start();

System.out.println("result is " + thread.getResult());

}

}

得到的结果是: result is 0

因为这里主线程和addThread线程是同时运行,AddThread的运算还没有完成(甚至可能还没有开始),主线程就开始输出运算结果了,所以这种方式是错误的。

2。查询法(可行,但效率极低)

第二种方法是使用一个变量hasDone来表示运算是否完成,如果hasDone为false的时候表示运算尚未完成,否则表示运算已经完成。主线程不断查询这个变量,如果发现运算尚未完成,则进入循环等待,否则输出运算结果。

public class AddThread extends Thread {

private int result = 0;

private boolean hasDone = false;

public void run() {

for(int i = 0; i <= 10000; i++)

result += i;

hasDone = true;

}

public boolean hasDone() {

return hasDone;

}

public int getResult() {

return result;

}

}

public class Test {

public static void main(String[] args) {

AddThread thread = new AddThread();

thread.start();

//如果运算没有完成,则循环等待

while (!thread.hasDone()) {

try {

Thread.sleep(100);

}

catch (InterruptedException ex) {

}

}

if (thread.hasDone())

System.out.println("result is " + thread.getResult());

}

}

结果显示: result is 50005000

主线程中循环查询运算的状态,如果运算没有完成,则主线程sleep100毫秒,然后继续查询,这种方式虽然可行,但由于主线程循环查询,消耗了大量的CPU时间,因此效率很低。

3。wait/notify方式(较好)

第三种方法使用wait/notify的形式,当运算没有结束的时候,主线程进入睡眠状态,这时它不占用CPU,因此效率较高。

public class AddThread

extends Thread {

//在这个object上wait

private Object lock;

private int result = 0;

private boolean hasDone = false;

public AddThread(Object lock) {

this.lock = lock;

}

public void run() {

for (int i = 0; i <= 10000; i++)

result += i;

//运算结束,通知等待的线程

synchronized(lock) {

hasDone = true;

lock.notifyAll();

}

}

public boolean hasDone() {

return hasDone;

}

public int getResult() {

return result;

}

}

//主线程

public class Test {

public static void main(String[] args) {

Object lock = new Object();

AddThread thread = new AddThread(lock);

thread.start();

synchronized(lock) {

while (!thread.hasDone()) {

try {

//当运算没有结束,主线程进入睡眠状态,当addThread执行notifyAll时,会唤醒主线程

lock.wait();

}

catch (InterruptedException ex) {

}

}

}

if (thread.hasDone())

System.out.println("result is " + thread.getResult());

}

}

4。使用callback(较好)

我觉得这是最好的一种方式,当运算完成后,AddThread自动调用结果处理类。将其扩展可以成为使多个listener对结果进行处理,这里用到了Observer模式,这种方法很简单,不需要考虑同步机制,具体实现如下:

//对结果进行处理的接口

public interface ResultProcessor {

public void process(int result);

}

public class AddThread extends Thread {

private ResultProcessor processor;

public AddThread(ResultProcessor processor) {

this.processor = processor;

}

public void run() {

int result = 0;

for(int i = 0; i <= 10000; i++) {

result += i;

}

//对结果进行处理

processor.process(result);

}

}

public class Test implements ResultProcessor {

public void process(int result) {

System.out.println("result is " + result);

}

public static void main(String[] args) {

Test test = new Test();

AddThread thread = new AddThread(test);

thread.start();

}

}

结果显示: result is 50005000

代码如上面,AddThread的构造函数传进一个结果处理类,当运算完成时,自动调用这个类的处理函数对结果进行处理。比较起来,我觉得这种方法最好。

参考文献:

《java newwork programming》 Oreilly

 
 
 
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