ExecutorService的invokeAll方法有两种用法：
1.exec.invokeAll(tasks)
2.exec.invokeAll(tasks, timeout, unit)
其中tasks是任务集合，timeout是超时时间，unit是时间单位
两者都会堵塞，必须等待所有的任务执行完成后统一返回，一方面内存持有的时间长；另一方面响应性也有一定的影响，毕竟大家都喜欢看看刷刷的执行结果输出，而不是苦苦的等待；
但是方法二增加了超时时间控制，这里的超时时间是针对的所有tasks，而不是单个task的超时时间。如果超时，会取消没有执行完的所有任务，并抛出超时异常。相当于将每一个future的执行情况用一个list集合保存，当调用future.get()方法取值时和设置的timeout比较，是否超时。
InvokeAll方法处理一个任务的容器（collection），并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构；
这里提交的任务容器列表和返回的Future列表存在顺序对应的关系。
invokeAll将Future添加到返回容器中，这样可以使用任务容器的迭代器，从而调用者可以将它表现的Callable与Future关联起来。
当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时，限时版本的invokeAll都会返回结果。超过时限后，任何尚未完成的任务都会被取消。
作为invokeAll的返回值，每个任务要么正常地完成，要么被取消。
invokeAll控制批量任务的时间期限的例子：
package com.thread;import java.math.BigDecimal;import java.sql.Time;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.CancellationException;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * 批量任务的限时 invokeAll(tasks) 批量提交不限时任务 * * invokeAll(tasks, timeout, unit) 批量提交限时任务 * * InvokeAll方法处理一个任务的容器（collection），并返回一个Future的容器。两个容器具有相同的结构： * invokeAll将Future添加到返回的容器中，这样可以使用任务容器的迭代器，从而调用者可以将它表现的Callable与Future 关联起来。 * 当所有任务都完成时、调用线程被中断时或者超过时限时，限时版本的invokeAll都会返回结果。 超过时限后，任务尚未完成的任务都会被取消。 * * @author hadoop * */public class InvokeAllThread { // 固定大小的线程池，同时只能接受5个任务 static ExecutorService mExecutor = Executors.newFixedThreadPool(5); /** * 计算价格的任务 * @author hadoop * */ private class QuoteTask implements Callable<BigDecimal> { public final double price; public final int num; public QuoteTask(double price, int num) { this.price = price; this.num = num; } @Override public BigDecimal call() throws Exception { Random r = new Random(); long time = (r.nextInt(10) + 1) * 1000; Thread.sleep(time); BigDecimal d = BigDecimal.valueOf(price * num).setScale(2); System.out.println("耗时：" + time / 1000 + "s,单价是：" + price + ",人数是：" + num + "，总额是：" + d); return d; } } /** * 在预定时间内请求获得旅游报价信息 * * @return */ public void getRankedTravelQuotes() throws InterruptedException { List<QuoteTask> tasks = new ArrayList<QuoteTask>(); // 模拟10个计算旅游报价的任务 for (int i = 1; i <= 20; i++) { tasks.add(new QuoteTask(200, i) ); } /** * 使用invokeAll方法批量提交限时任务任务 预期15s所有任务都执行完,没有执行完的任务会自动取消 * */ List<Future<BigDecimal>> futures = mExecutor.invokeAll(tasks, 15, TimeUnit.SECONDS); // 报价合计集合 List<BigDecimal> totalPriceList = new ArrayList<BigDecimal>(); Iterator<QuoteTask> taskIter = tasks.iterator(); for (Future<BigDecimal> future : futures) { QuoteTask task = taskIter.next(); try { totalPriceList.add(future.get()); } catch (ExecutionException e) { // 返回计算失败的原因 // totalPriceList.add(task.getFailureQuote(e.getCause())); totalPriceList.add(BigDecimal.valueOf(-1)); System.out.println("任务执行异常,单价是"+task.price+"，人数是："+task.num); } catch (CancellationException e) { // totalPriceList.add(task.getTimeoutQuote(e)); totalPriceList.add(BigDecimal.ZERO); System.out.println("任务超时，取消计算,单价是"+task.price+"，人数是："+task.num); } } for (BigDecimal bigDecimal : totalPriceList) { System.out.println(bigDecimal); } mExecutor.shutdown(); } public static void main(String[] args) { try { InvokeAllThread it = new InvokeAllThread(); it.getRankedTravelQuotes(); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } }}
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