map<String,String>,参数放在map<String,String>,map中有25条数据,然后开启8个线程,使用24除8,计算出每一个线程处理的数量,如果到最后一个线程则把其余的数据都放入到线程中去,使用java代码中的CompletableFuture,来完成此操作
时间: 2024-02-24 21:53:46 浏览: 14
可以使用Java的线程池来实现多线程处理,每个线程处理一定数量的数据,可以使用循环来实现。这里提供一个参考实现:
```
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class MapProcessor {
public static void main(String[] args) {
// 初始化Map数据
Map<String, String> dataMap = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 25; i++) {
dataMap.put("key" + i, "value" + i);
}
// 计算每个线程处理的数据量
int dataSize = dataMap.size();
int threadCount = 8;
int batchSize = dataSize / threadCount;
int lastBatchSize = batchSize + dataSize % threadCount;
// 定义线程池和CompletableFuture列表
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
CompletableFuture[] futures = new CompletableFuture[threadCount];
// 分批处理数据
int startIndex = 0;
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
int endIndex = startIndex + batchSize;
if (i == threadCount - 1) {
endIndex += lastBatchSize;
}
final Map<String, String> batchData = new HashMap<>(dataMap);
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
batchData.entrySet().stream()
.skip(startIndex)
.limit(endIndex - startIndex)
.forEach(entry -> {
// 处理数据逻辑
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + entry.getKey() + " - " + entry.getValue());
});
}, executor);
futures[i] = future;
startIndex = endIndex;
}
// 等待所有任务完成
CompletableFuture.allOf(futures).join();
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
}
```
这个实现中,首先初始化了一个包含25条数据的Map,然后计算了每个线程需要处理的数据量。然后使用线程池和CompletableFuture列表来启动多个线程处理数据,每个线程处理指定数量的数据。最后等待所有任务完成,关闭线程池。