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利用Future与Callable高效计算斐波那契数列

斐波那契数列是计算机科学中的经典问题之一，常用于测试并发计算框架的性能。本文将介绍如何利用Java的Future和Callable结合起来，实现高效计算斐波那契数列。

代码实现

import java.util.concurrent.*; public class FutureCallableDemo {     static long fibonacci(long n) {         if (n == 1 || n == 2) {             return 1;         } else {             return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);         }     }     public static void main(String[] args) throws Exception {         Callable
   
     task = () -> fibonacci(30);         ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);         Future
    
      future = executor.submit(task);         System.out.println("计算第10个斐波那契数列，过会来取...");         while (!future.isDone()) {             System.out.println("忙别的去吧，结果还在计算中...");         }         System.out.printf("计算完毕，第10个斐波那契数列是:%d%n", future.get());     } }
    
   

运行结果

计算第10个斐波那契数列，过会来取...忙别的去吧，结果还在计算中......忙别的去吧，结果还在计算中...计算完毕，第10个斐波那契数列是:832040

通过上述代码，我们可以看到Future和Callable的结合使用，能够有效地并发执行斐波那契数列的计算。尽管使用了单线程的ExecutorService，但由于斐波那契数列的递归特性，实际上仍然需要等待所有递归调用完成。这表明在某些情况下，并发并不能显著提高性能。

线程池模拟多个工人并发处理任务

线程池是Java中处理并发任务的重要工具之一。通过线程池，我们可以轻松地创建多个执行者（worker），并让它们同时处理多个任务。下面，我们将通过一个简单的示例，展示如何使用ThreadPoolExecutor来模拟多个工人并发做工。

代码实现

import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.TimeUnit; class Task implements Runnable {     private String name;     public Task(String name) {         this.name = name;     }     public String getName() {         return name;     }     @Override     public void run() {         try {             Long duration = (long)(Math.random() * 100);             System.out.println("正在做工中，执行者 : " + name);             TimeUnit.SECONDS.sleep(duration);         } catch (InterruptedException e) {             e.printStackTrace();         }     } }public class BasicThreadPoolExecutorExample {     public static void main(String[] args) {         ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newCachedThreadPool();         for (int i = 0; i <= 5; i++) {             Task task = new Task("Task " + i);             System.out.println("新任务添加成功 : " + task.getName());             executor.execute(task);         }         executor.shutdown();     } }

运行结果

新任务添加成功 : Task 0新任务添加成功 : Task 1新任务添加成功 : Task 2新任务添加成功 : Task 3新任务添加成功 : Task 4新任务添加成功 : Task 5正在做工中，执行者 : Task 0正在做工中，执行者 : Task 3正在做工中，执行者 : Task 1正在做工中，执行者 : Task 2正在做工中，执行者 : Task 4正在做工中，执行者 : Task 5Process finished with exit code 0

通过上述代码，我们可以看到ThreadPoolExecutor创建了多个执行者，并同时提交了多个任务。每个执行者都会独立地执行自己的任务，并在完成后退出。这样可以有效地利用多核处理器的资源，提高任务处理的效率。

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