需求 導(dǎo)出Excel：本身以為是一個簡單得導(dǎo)出,但是每行得記錄文件中有一列為圖片url,需要下載所有記錄行對應(yīng)得圖片，然后壓縮整個文件夾。

這里只做4.5.得代碼講解描述,其它也沒什么好說得，話不多說上代碼.

多線程實現(xiàn)使用了線程池,Jdk1.8并發(fā)包下的CompletableFuture

第一步：得到基礎(chǔ)數(shù)值

// 線程數(shù)Integer threadNum = 10;// 每條線程需要處理的圖片數(shù) int dataNum = imageInfoVos.size() / threadNum;// 寫入線程數(shù)List<Integer> threadS = new ArrayList<>();for(int i=0; i<threadNum; i++){threadS.add(i);}

首先我們保存了需要下載的圖片的Url列表，多線程的方式下載我們需要保證每個線程下載的圖片不會重復(fù),因此我們需要根據(jù)規(guī)則來切割保存Url列表的集合，從而保證每個線程下載屬于自己的任務(wù),上代碼：

// 接上文代碼 threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{List<Image> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size()));threadDownPic(theadItem,item,dirName); },threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{try { item.get();}catch (Exception e){ log.error('============ 多線程down執(zhí)行等待異常 msg:{} =============', e.getMessage());} });

這里進行拆分講解

使用CompletableFuture.runAsync 走異步方式,遍歷item

如item=10,也就是線程數(shù)為10,則直接執(zhí)行10次(有線程池的前提下)

// 使用CompletableFuture.runAsync 走異步方式,遍歷item // 如item=10,也就是線程數(shù)為10,則直接執(zhí)行10次(有線程池的前提下) threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{

規(guī)則：根據(jù)item數(shù)值通過sublist 從開始到結(jié)束,截取對應(yīng)線程所需要下載的Url列表

例：dataNum為每個線程需要完成的下載數(shù)如上文 dataNum為100時

如：item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100

(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是為了保證最后一個線程處理最后不足的圖片

根據(jù)如上規(guī)則即可得到每個線程需要下載的圖片Url保證不會重復(fù)

// 根據(jù)item數(shù)值通過sublist 從開始到結(jié)束,截取對應(yīng)線程所需要下載的Url列表 // 例：dataNum為每個線程需要完成的下載數(shù)如上文 dataNum為100時 // 如：item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100 // 根據(jù)如上規(guī)則即可得到每個線程需要下載的圖片Url保證不會重復(fù) // (item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是為了保證最后一個線程處理最后不足的圖片 List<ImageInfoVo> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size())); // theadItem:圖片Url item：所屬下標(biāo) dirName：寫入路徑url threadDownPic(theadItem,item,dirName);

由于執(zhí)行的異步方式,此處是為了線程池中所有線程都結(jié)束才能往下走,執(zhí)行壓縮文件步驟，這里提一嘴，如果沒有手動賦予線程池，CompletableFuture默認使用ForkJoinPool.commonPool,會根據(jù)電腦核心數(shù)來指定，比如：我本機未指定就是7個線程，執(zhí)行方法時，會執(zhí)行完前面7個線程任務(wù)，才會繼續(xù)創(chuàng)建3個線程繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)未完成的

},threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{try { item.get();}catch (Exception e){ log.error('============ 多線程down執(zhí)行等待異常 msg:{} =============', e.getMessage());} });實測

主要代碼也寫完了,這種方式真的能提高效率嗎？下面我貼幾張測試圖來說明

其實這種方式并沒有顯著的提高效率，當(dāng)然這是我本機環(huán)境測試的。

效率是由網(wǎng)速決定,而不是由本機Cpu和io決定,比如10M帶寬,一個線程一個一個順序下載,但速度是10M,10個線程,可能每個線程的速度是1M,結(jié)果沒有什么兩樣。

相對于網(wǎng)速,多線程帶來的cpu以及io節(jié)省的時間幾乎可以忽略，瓶頸還是在網(wǎng)速.

到此這篇關(guān)于Java中多線程下載圖片并壓縮能提高效率嗎的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 多線程下載提高效率內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！