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並行設計模式實戰：Master-Worker 模式原理與代碼實現

     編輯：Java 綜合教學

模式簡介

Master-Worker 是經典並行設計模式，將大任務分解為多個子任務並發處理，提升系統吞吐量。核心角色：

  • Master：接收任務、分解子任務、分配給 Worker、聚合結果
  • Worker：處理具體子任務，返回結果
  • Client：提交任務，異步獲取結果

結構設計

Master 維護三個核心數據結構：

  • 任務隊列 Queue<Object> workQueue（線程安全用 ConcurrentLinkedQueue）
  • Worker 線程映射 Map<String, Thread> threadMap
  • 結果集 Map<String, Object> resultMap

核心代碼實現

Master 類

public class Master {
    protected Queue workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
    protected Map threadMap = new HashMap<>();
    protected Map resultMap = new HashMap<>();

    public Master(Worker worker, int workerCount) {
        worker.setWorkQueue(workQueue);
        worker.setResultMap(resultMap);
        for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
            threadMap.put(String.valueOf(i), new Thread(worker, String.valueOf(i)));
        }
    }

    public void submit(Object task) { workQueue.add(task); }

    public void execute() {
        for (Thread t : threadMap.values()) t.start();
    }

    public boolean isComplete() {
        for (Thread t : threadMap.values()) {
            if (t.getState() != Thread.State.TERMINATED) return false;
        }
        return true;
    }

    public Map getResultMap() { return resultMap; }
}


Worker 抽象類


public abstract class Worker implements Runnable {
    protected Queue workQueue;
    protected Map resultMap = new HashMap<>();

    public void setWorkQueue(Queue workQueue) { this.workQueue = workQueue; }
    public void setResultMap(Map resultMap) { this.resultMap = resultMap; }

    protected abstract Object handle(Object input);

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            Object input = workQueue.poll();
            if (input == null) break;
            Object result = handle(input);
            resultMap.put(String.valueOf(input.hashCode()), result);
        }
    }
}


實戰案例：計算 1-100 立方和


具體 Worker


public class PlusWorker extends Worker {
    @Override
    public Object handle(Object input) {
        Integer i = (Integer) input;
        return i * i * i;
    }
}



Client 協調邏輯


public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Master master = new Master(new PlusWorker(), 5); // 5 個 Worker
        for (int i = 0; i < 100; i++) master.submit(i);
        master.execute();

        int sum = 0;
        Map resultMap = master.getResultMap();
        // 邊計算邊聚合，無需等待所有 Worker 結束
        while (resultMap.size() > 0 || !master.isComplete()) {
            String key = resultMap.keySet().iterator().next();
            Integer val = (Integer) resultMap.remove(key);
            if (val != null) sum += val;
        }
        System.out.println("1^3 + 2^3 + ... + 100^3 = " + sum);
    }
}



關鍵優勢


    

  • 異步非阻塞：Master 提交任務即返回，Client 可輪詢部分結果聚合
    • 

  • 動態擴展：Worker 數量可配置，適應不同硬件資源
    • 

  • 容錯性：單個 Worker 失敗不影響整體，可重試機制
    • 

  • 解耦：任務分解邏輯與具體計算邏輯分離
    • 




應用場景


    

  • 批量數據處理（ETL、報表生成）
    • 

  • 並行計算（科學計算、圖像處理）
    • 

  • 分布式任務調度框架基礎模型
    • 

  • 高併發請求拆分處理
    • 


							

						
						
 

						
 
	
						

						
						
    
							
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