可靠地从多个线程写入到一个 PrintWriter答案

【问题标题】：Reliably write from multiple threads to one PrintWriter可靠地从多个线程写入到一个 PrintWriter
【发布时间】：2011-12-08 02:47:25
【问题描述】：

我遇到了一个问题，我有多个线程写入同一个 PrintWriter，但并非所有数据都写入文件。我知道多线程部分工作正常，因为我可以将所有内容打印到控制台。同步写入语句似乎不起作用。可能是什么问题？

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);

for (Integer i : map.keySet()) {
    final Collection<String[]> set = map.get(i);
    pool.submit(new Runnable() {
        public void run() {
        StringBuffer sb = Matcher.performCollectionMatch(params);
        synchronized (this) {
            resultFile.print(sb); //this is a PrintWriter - it does NOT capture all sb
            resultFile.flush();
            System.out.print(sb); //this actually prints out ALL sb
        }
        }
    });
} //FOR loop

【问题讨论】：

你的池子够大吗？
我认为是。我将它设置为 10 个线程，并且没有耗尽内存。另外，我知道线程工作正常，因为我可以捕获 System.out 的输出并且它是准确的。

标签： java multithreading file-io io

【解决方案1】：

为了使同步工作，您应该为所有线程使用相同的对象，例如：

...
synchronized (resultFile) {
...

【讨论】：

最初这正是我所尝试的（我对同步语句的理解）。但是，它向文件中写入的结果更少。
那么其他事情就大错特错了。这个答案正确地修复了这里的同步，这实际上并没有保护对流的访问。

【解决方案2】：

池停止后你会关闭PrintWriter吗？

pool.shutdown();
final boolean terminated = pool.awaitTermination(8, TimeUnit.SECONDS);
if (!terminated) {
    throw new IllegalStateException("pool shutdown timeout");
}

resultFile.close();

【讨论】：

我没有意识到 pool.shutdown() 在所有线程都完成之前不会阻塞。简单修复：`pool.shutdown(); while (!pool.isTerminated) { } resultFile.close(); `
这个while 使用了大量的CPU。 awaitTermination 做同样的事情，但使用 0% 的 CPU。
感谢您的提示。会做相应的修改。

【解决方案3】：

一个更简单的解决方案是确保池中只有一个线程。这样你就不需要同步写入，因为只有一个线程。

ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadedPool();

for (Integer i : map.keySet()) {
    final Collection<String[]> set = map.get(i);
    pool.executor(new Runnable() {
        public void run() {
            StringBuilder sb = Matcher.performCollectionMatch(params);
            resultFile.print(sb); //this is a PrintWriter - it does NOT capture all sb 
            System.out.print(sb); //this actually prints out ALL sb
        }
    });
} //FOR loop

瓶颈很可能是您的磁盘访问，因此添加更多线程可能无济于事。

【讨论】：

@kirdie 恕我直言，多线程的目的是最大化性能，而不是使用我拥有的所有内核。通常，最佳线程数是 1。 ;)