Java中多线程下载图片并压缩能提高效率吗

目录

• 前言
• 实现思路
• 实测

前言

需求 导出Excel：本身以为是一个简单得导出,但是每行得记录文件中有一列为图片url,需要下载所有记录行对应得图片，然后压缩整个文件夹。

这里只做4.5.得代码讲解描述,其它也没什么好说得，话不多说上代码.

实现思路

多线程实现使用了线程池,Jdk1.8并发包下的CompletableFuture

第一步：得到基础数值

// 线程数
        Integer threadNum = 10;
        // 每条线程需要处理的图片数  
        int dataNum = imageInfoVos.size() / threadNum;
        // 写入线程数
        List<Integer> threadS = new ArrayList<>();
        for(int i=0; i<threadNum; i++){
                threadS.add(i);
        }

首先我们保存了需要下载的图片的Url列表，多线程的方式下载我们需要保证每个线程下载的图片不会重复,因此我们需要根据规则来切割保存Url列表的集合，从而保证每个线程下载属于自己的任务,上代码：

// 接上文代码
 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("============  多线程down执行等待异常 msg:{} =============", e.getMessage());
                }
    });

这里进行拆分讲解

使用CompletableFuture.runAsync 走异步方式,遍历item

如item=10,也就是线程数为10,则直接执行10次(有线程池的前提下)

// 使用CompletableFuture.runAsync 走异步方式,遍历item
 // 如item=10,也就是线程数为10,则直接执行10次(有线程池的前提下)
 threadS.stream().map(item -> CompletableFuture.runAsync(() ->{

规则：根据item数值通过sublist 从开始到结束,截取对应线程所需要下载的Url列表

例：dataNum为每个线程需要完成的下载数如上文 dataNum为100时

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

(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是为了保证最后一个线程处理最后不足的图片

根据如上规则即可得到每个线程需要下载的图片Url保证不会重复

// 根据item数值通过sublist 从开始到结束,截取对应线程所需要下载的Url列表
   // 例：dataNum为每个线程需要完成的下载数如上文 dataNum为100时
   // 如：item=0 dataNum* item(0) =0,Math.min(dataNum * (item + 1 )=100
   // 根据如上规则即可得到每个线程需要下载的图片Url保证不会重复
   // (item+1)==threadNum?imageInfoVos.size() 此次是为了保证最后一个线程处理最后不足的图片
   List<ImageInfoVo> theadItem = imageInfoVos.subList(dataNum * item,(item+1)==threadNum?imageInfoVos.size():Math.min(dataNum * (item + 1 ), imageInfoVos.size()));
   // theadItem:图片Url  item：所属下标  dirName：写入路径url
   threadDownPic(theadItem,item,dirName);

由于执行的异步方式,此处是为了线程池中所有线程都结束才能往下走,执行压缩文件步骤，这里提一嘴，如果没有手动赋予线程池，CompletableFuture默认使用ForkJoinPool.commonPool,会根据电脑核心数来指定，
比如：我本机未指定就是7个线程，执行方法时，会执行完前面7个线程任务，才会继续创建3个线程继续执行后续未完成的

},threadPoolTaskExecutor)).collect(Collectors.toList()).forEach(item ->{
                try {
                    item.get();
                }catch (Exception e){
                    log.error("============  多线程down执行等待异常 msg:{} =============", e.getMessage());
                }
            });

实测

主要代码也写完了,这种方式真的能提高效率吗？下面我贴几张测试图来说明

其实这种方式并没有显著的提高效率，当然这是我本机环境测试的。

效率是由网速决定,而不是由本机Cpu和io决定,比如10M带宽,一个线程一个一个顺序下载,但速度是10M,10个线程,可能每个线程的速度是1M,结果没有什么两样。

相对于网速,多线程带来的cpu以及io节省的时间几乎可以忽略，瓶颈还是在网速.

到此这篇关于Java中多线程下载图片并压缩能提高效率吗的文章就介绍到这了,更多相关Java 多线程下载提高效率内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木！