深入理解［Master-Worker模式］原理与技术
Master-Worker模式是常用的并行模式之一。它的核心思想是，系统由两类进程协作工作：Master进程和Worker进程。Master进程负责接收和分配任务，Worker进程负责处理子任务。当各个Worker进程将子任务处理完成后，将结果返回给Master进程，由Master进程做归纳和汇总，从而得到系统的最终结果，其处理过程如图1所示。
Master-Worker模式的好处，它能够将一个大任务分解成若干个小任务，并且执行，从而提高系统的吞吐量。而对于系统请求者Client来说，任务一旦提交，Master进程会分配任务并立即返回，并不会等待系统全部处理完成后再返回，其处理过程是异步的。因此Client不会出现等待现象。
1.Master-Worker的模式结构
Master-Worker模式是一种使用多线程进行数据结构处理的结构。
Master进程为主要进程，它维护了一个Worker进程队列、子任务队列和子结果集。Worker进程队列中的Worker进程，不停地从任务队列中提取要处理的子任务，并将子任务的处理结果写入结果集。
2.Master-Worker的代码实现
基于以上的思路实现一个简易的master-worker框架。其中Master部分的代码如下：
public class Master {
//任务队列
protected Queue<Object> workQuery = new ConcurrentLinkedQueue<Object>();
//worker进程队列
protected Map<String, Thread> threadMap = new HashMap<>();
//子任务处理结果集
protected Map<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<>();
//是否所有的子任务都结束了
public boolean isComplete() {
for (Map.Entry<String, Thread> entry : threadMap.entrySet()) {
if (entry.getValue().getState()!=Thread.State.TERMINATED){
return false;
}
}
return true;
}
//Master 的构造，需要一个Worker 进程逻辑，和需要的Worker进程数量
public Master(Worker worker,int countWorker){
worker.setWorkQueue(workQuery);
worker.setResultMap(resultMap);
for (int i = 0; i < countWorker; i++) {
threadMap.put(Integer.toString(i),new Thread(worker));
}
}
//提交一个任务
public void submit(Object job){
workQuery.add(job);
}
//返回子任务结果集
public Map<String,Object> getResultMap(){
return resultMap;
}
//开始运行所有的worker进程，进行处理
public void execute(){
for (Map.Entry<String,Thread> entry : threadMap.entrySet()){
entry.getValue().start();
}
}
}
对应的Worker进程的代码实现：
public class Worker implements Runnable {
//任务队列，用于取得子任务
protected Queue<Object> workQueue;
//子任务处理结果集
protected Map<String, Object> resultMap;
public void setWorkQueue(Queue<Object> workQueue) {
this.workQueue = workQueue;
}
public void setResultMap(Map<String, Object> resultMap) {
this.resultMap = resultMap;
}
//子任务处理的逻辑，在子类中实现具体逻辑
public Object handle(Object input) {
return input;
}
@Override
public void run() {
while (true) {
//获取子任务，poll()方法取出（并删除）队首的对象
Object input = workQueue.poll();
if (input == null) {
break;
}
//处理子任务
Object re = handle(input);
//将处理结果写入结果集
resultMap.put(Integer.toString(input.hashCode()), re);
}
}
}
以上两段代码已经展示了Master-Worker框架的全貌。应用程序通过重载 Worker.handle() 方法实现应用层逻辑。
例如，要实现计算1+2+..+100的结果，代码如下：
public class PlusWorker extends Worker {
@Override
public Object handle(Object input) {
Integer i = (Integer) input;
return i+1;
}
public static void main(String[] args) {
Master master = new Master(new PlusWorker(), 5);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
master.submit(i); //提交一百个子任务
}
master.execute(); //开始计算
int re = 0;
Map<String, Object> resultMap = master.getResultMap();
while (resultMap.size() > 0 || !master.isComplete()) {
Set<String> keys = resultMap.keySet();
String key = null;
for (String k : keys) {
key = k;
break;
}
Integer i = null;
if (key != null) {
i = (Integer) resultMap.get(key); //从结果集中获取结果
}
if (i != null) {
re += i; //最终结果
}
if (key != null) {
resultMap.remove(key); //移除已经被计算过的项
}
}
System.out.println("result: " + re);
}
}
运行结果：
result: 5050
在应用层代码中，创建了5个Worker工作进程和Worker工作实例PlusWorker。在提交了100个子任务后，便开始子任务的计算。这些子任务中，由生成的5个Worker进程共同完成。Master并不等待所有的Worker执行完毕，就开始访问子结果集进行最终结果的计算，直到子结果集中所有的数据都被处理，并且5个活跃的Worker进程全部终止，才给出最终计算结果。
Master-Worker模式是一种将串行任务并行化的方法，被分解的子任务在系统中可以被并行处理。同时，如果有需要，Master进程不需要等待所有子任务都完成计算，就可以根据已有的部分结果集计算最终结果。
3.Amino框架提供的Master-Worker模式
在Amino框架中为Master-Worker模式提供了较为完善的实现和便捷的操作接口。Amino实现了两套Master-Worker实现：一种是静态的Master-Worker实现，另一种是动态实现。
静态实现不允许在任务开始时添加新的子任务，而动态的Master-Worker允许在任务执行过程中，由Master或Worker添加新的子任务。
在Amino框架中，MasterWorkerFactory.newStatic(new Pow3(),20)用于创建静态的Master-Worker模式，
第二个参数为Worker线程数，第一个参数为执行的任务类，该类需实现Doable<Integer,Integer>接口，该接口泛型的第一个类型为任务方法的参数类型，第二个类型为方法返回类型。MasterWorkerFactory.newDynamic(new Pow3Dyn())用于创建动态的Master-Worker模式，其中参数为实现DynamicWorker接口的实例。
submit()方法用于提交应用层任务，execute()方法将执行所有任务。
Amino框架需要自行下载，下载地址：https://sourceforge.net/projects/amino-cbbs/files/cbbs/0.5.3/，找到cbbs-java-bin-0.5.3.tar.gz 下载即可。
下面用Amino框架演示1+2+..+100的完整示例。
public class Pow3 implements Doable<Integer,Integer> {
@Override
public Integer run(Integer input) {
//业务逻辑
return input;
}
}
public class Pow3Dyn implements DynamicWorker<Integer,Integer> {
@Override
public Integer run(Integer integer, WorkQueue<Integer> workQueue) {
//业务逻辑
return integer;
}
}
public class AminoDemo {
/
* Amino 框架提供开箱即用的Master-Worker模式
* 其它用法参考API文档
*/
public static void main(String[] args) {
new AminoDemo().testDynamic();
new AminoDemo().testStatic();
}
/
* 静态模式，不允许在任务开始后添加新的任务
*/
public void testStatic(){
MasterWorker<Integer,Integer> mw = MasterWorkerFactory.newStatic(new Pow3(),20);//静态模式，可指定线程数
List<MasterWorker.ResultKey> keyList = new Vector<>();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
keyList.add(mw.submit(i)); //传参并调度任务，key用于取得任务结果
}
mw.execute();//执行所有任务
int re = 0;
while (keyList.size()> 0){ //不等待全部执行完成，就开始求和
MasterWorker.ResultKey k = keyList.get(0);
Integer i = mw.result(k); //由Key取得一个任务结果
if (i!=null){
re+=i;
keyList.remove(0); //累加完成后
}
}
System.out.println("result:"+re);
mw.shutdown();//关闭master-worker，释放资源
}
/
* 动态模式，可在开始执行任务后继续添加任务
*/
public void testDynamic(){
MasterWorker<Integer,Integer> mw = MasterWorkerFactory.newDynamic(new Pow3Dyn());//动态模式，可指定线程数
List<MasterWorker.ResultKey> keyList = new Vector<>();
for (int i = 1; i < 50; i++) {
keyList.add(mw.submit(i)); //传参并调度任务，key用于取得任务结果
}
mw.execute();
for (int i = 50; i <= 100; i++) {
keyList.add(mw.submit(i)); //传参并调度任务，key用于取得任务结果
}
int re = 0;
while (keyList.size()> 0){
MasterWorker.ResultKey k = keyList.get(0);
Integer i = mw.result(k); //由Key取得一个任务结果
if (i!=null){
re+=i;
keyList.remove(0); //累加完成后
}
}
System.out.println("result:"+re);
mw.shutdown();
}
}
运行结果：
result:5050
result:5050
MasterWorker类的方法摘要，其它请自行下载API文档。cbbs-java-apidocs-0.5.3.tar.gz
| 方法摘要 | |
| ————————– | ———————————————————— |
| ` boolean | execute() Begin processing of the work items submitted. |
| boolean | execute(long timeout, java.util.concurrent.TimeUnit unit) Begin processing of the work items submitted. |
| void | finished() Indicate to the master/worker that there is not more work coming. |
| java.util.Collection
参考
《Java程序性能优化》葛一鸣著
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