Java中多线程下载图片并压缩能不能提高效率

小编给大家分享一下Java中多线程下载图片并压缩能不能提高效率，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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.

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