这一章开讲任务执行。绝大多数并发程序的工作都可以分解为抽象的、互不相关的工作单元，称之为任务（Task）。
使用java线程来执行任务
以web服务器的实现举例, 此时将用户的一次连接，当做一个独立的任务。
- 单线程顺序执行所有任务。
ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
while(true) {
Socket connection = socket.accept();
handleRequest(connection);
}这是最简单的方式，但效率也是最低的。通常在处理单用户的批量任务的时候，才适用。
- 为每一个任务启动一个线程来执行。
ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
while(true) {
final Socket connection = socket.accept();
Runnable task = new Runnable() {
public void run() {
handleRequest(connection);
}
}
new Thread(task).start();
}这种方式的线程数没有限制，没有限制的线程数有如下几个缺点。a.每一个任务都要创建和销毁线程，带来额外开销；b.当线程数过多时，会占用过多的内存，会导致CPU大量的上下文切换；c.当线程数超过系统限制时，会导致系>统崩溃，通常的结果是OutOfMemoryError。
java的Executor Framework
Executor Framework提供了标准的方式，将任务的描述提交和任务的执行解耦。在同样的任务描述和提交的方式下，通过采用不同的executor实现类，可以实现不同的执行策略，单线程顺序执行、线程池执行等等。 Executor可以>方便用来实现生产者消费者模式，其中，提交任务的线程可以看做是生产者（生产需要被执行的任务），而执行任务的线程则可以看做是消费者。
- 使用Executor实现web服务器。
//不同的Executor，可以实现不同的执行策略，但任务提交方式是相同的。
Executor exec = ...;
ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
while(true) {
final Socket connection = socket.accept();
Runnable task = new Runnable() {
public void run() {
handleRequest(connection);
}
}
exec.execute(task);
}什么是执行策略。
- 任务会在哪个线程中被执行？
- 任务会按照什么顺序被执行？FIFO，LIFO，按照优先级？
- 多少个任务被同时执行？
- 允许多少个任务缓存在队列中等待被执行？
- 如果系统负载过重，哪些任务应该被放弃执行，又应该怎样通知应用程序？
- 在执行任务之前和任务执行之后，应该做什么样的操作？
需要管理Executor的生命周期怎么办, 比如想要关闭Executor？答：使用ExecutorService。
执行调度任务，可以使用ScheduledThreadPoolExecutor。与Timer相比，它更优秀。比如a.ScheduledThreadPoolExecutor可以使用多个线程执行任务；b.可以更好地处理执行任务中遇到异常的情况。
需要任务的执行结果怎么办？使用Callable和Future。
提交了一系列的任务，希望在这些任务有执行结果的时候就立刻获取结果？用Future的get方法可以做到，但是使用ExecutorCompletionService可以做得更好, ExecutorCompletionService。ExecutorCompletionService维护一>个BlockingQueue用来保存已经执行完成的任务，并通过实现FutureTask的子类，在任务结束时将任务加入到该队列中。这样一来，又是一个生产者消费者模型，执行任务的ExecutorCompletionService可以看做是生产者，而处理已经完成任务的线程可以看做是消费者。
private class QueueingFuture extends FutureTask<Void> {
QueueingFuture(RunnableFuture<V> task) {
super(task, null);
this.task = task;
}
protected void done() { completionQueue.add(task); }
private final Future<V> task;
}- 需要批量提交任务，并获取这些任务的执行结果？使用ExecutorService接口的invokeAll方法, 但需要注意的是, 在AbstractExecutorService的实现中，这个方法忽略了任务执行过程中抛出的异常。
public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
throws InterruptedException {
if (tasks == null)
throw new NullPointerException();
List<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
boolean done = false;
try {
for (Callable<T> t : tasks) {
RunnableFuture<T> f = newTaskFor(t);
futures.add(f);
execute(f);
}
for (Future<T> f : futures) {
if (!f.isDone()) {
try {
f.get();
} catch (CancellationException ignore) {
} catch (ExecutionException ignore) {
}
}
}
done = true;
return futures;
} finally {
if (!done)
for (Future<T> f : futures)
f.cancel(true);
}
}invokeAll方法还有一个指定超时时间的版本，其实现方式是通过在执行过程中不断减时间。
public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
if (tasks == null || unit == null)
throw new NullPointerException();
long nanos = unit.toNanos(timeout);
List<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
boolean done = false;
try {
for (Callable<T> t : tasks)
futures.add(newTaskFor(t));
long lastTime = System.nanoTime();
// Interleave time checks and calls to execute in case
// executor doesn't have any/much parallelism.
Iterator<Future<T>> it = futures.iterator();
while (it.hasNext()) {
execute((Runnable)(it.next()));
long now = System.nanoTime();
nanos -= now - lastTime;
lastTime = now;
if (nanos <= 0)
return futures;
}
for (Future<T> f : futures) {
if (!f.isDone()) {
if (nanos <= 0)
return futures;
try {
f.get(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
} catch (CancellationException ignore) {
} catch (ExecutionException ignore) {
} catch (TimeoutException toe) {
return futures;
}
long now = System.nanoTime();
nanos -= now - lastTime;
lastTime = now;
}
}
done = true;
return futures;
} finally {
if (!done)
for (Future<T> f : futures)
f.cancel(true);
}
}- 需要批量提交任务，并且只要这些任务中有一个执行完成就获取结果？使用ExecutorService接口的invokeAny方法, 事实上，在AbstractExecutorService的实现中，invokeAny就是使用ExecutorCompleteService实现的。
private <T> T doInvokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
boolean timed, long nanos)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
if (tasks == null)
throw new NullPointerException();
int ntasks = tasks.size();
if (ntasks == 0)
throw new IllegalArgumentException();
List<Future<T>> futures= new ArrayList<Future<T>>(ntasks);
ExecutorCompletionService<T> ecs =
new ExecutorCompletionService<T>(this);
// For efficiency, especially in executors with limited
// parallelism, check to see if previously submitted tasks are
// done before submitting more of them. This interleaving
// plus the exception mechanics account for messiness of main
// loop.
try {
// Record exceptions so that if we fail to obtain any
// result, we can throw the last exception we got.
ExecutionException ee = null;
long lastTime = timed ? System.nanoTime() : 0;
Iterator<? extends Callable<T>> it = tasks.iterator();
// Start one task for sure; the rest incrementally
futures.add(ecs.submit(it.next()));
--ntasks;
int active = 1;
for (;;) {
Future<T> f = ecs.poll();
if (f == null) {
if (ntasks > 0) {
--ntasks;
futures.add(ecs.submit(it.next()));
++active;
}
else if (active == 0)
break;
else if (timed) {
f = ecs.poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
if (f == null)
throw new TimeoutException();
long now = System.nanoTime();
nanos -= now - lastTime;
lastTime = now;
}
else
f = ecs.take();
}
if (f != null) {
--active;
try {
return f.get();
} catch (ExecutionException eex) {
ee = eex;
} catch (RuntimeException rex) {
ee = new ExecutionException(rex);
}
}
}
if (ee == null)
ee = new ExecutionException();
throw ee;
} finally {
for (Future<T> f : futures)
f.cancel(true);
}
}