压缩TIFF图像时的Java线程同步问题

Question

我有一个java应用程序，可以压缩多页tiff图像，如果我使用一个线程，一次只能做一个图像。然而，当我用线程池多线程时，事情就开始出错了。例如，如果我有一个目录，其中包含两个TIFF图像，并且运行我的应用程序有两个线程，那么第一个图像就会很好地压缩，所有的页面都在那里。但除了第一页外，第二页总是会丢失每一页。

如果我从目录中删除其中一个图像(哪个不重要)，然后用一个线程再次运行它，它会对这两个图像进行良好的压缩，并且每个图像保持其页面计数。

我的压缩方法在一个名为TiffHandler的类中，具体方法如下：

public synchronized void compress() throws IOException
{
    System.out.println("NUMpAGES: " + numPages);
    if(this.getSrcImageFile().length()<SIZE_THRESHOLD){
        this.closeAllStreams();
        return;
    }
    this.initOutStreams();
    this.setImageEncoder(ImageCodec.createImageEncoder("tiff", this.getOutputStream(), null));
    int compressionAlgorithm;
    if(bitDepth == 1 || bitDepth == 8)
    {
        /*Cant use JPEG_TTN2 with images that have less than 8-bit samples/only have a bit-depth of 1.*/   
        compressionAlgorithm = TIFFEncodeParam.COMPRESSION_DEFLATE;
        encodeParams.setCompression(compressionAlgorithm); //redundant with line above
    }
    else
    {

        System.out.println("Attempting to compress using JPEG_TTN2 with bit depth: " + bitDepth);
        compressionAlgorithm = TIFFEncodeParam.COMPRESSION_JPEG_TTN2;
        encodeParams.setCompression(compressionAlgorithm); //redundant with line above
    }
    this.setImageEncoder(ImageCodec.createImageEncoder("tiff", this.getOutputStream(), encodeParams));
    Vector vector = new Vector();
    if(numPages == 1){
         for(int i = 0; i < numPages - 1; i ++) //i < bufferedImages.length OLD
         {
              System.out.println(i);
              vector.add((bufferedImages[i]));
         } 
    }else{
         System.out.println("Using second case");
         for(int i = 0; i < numPages; i ++)
         {
              System.out.println("Adding to vector image for file " + this.getSrcImagePath() + " " + i);
              vector.add((bufferedImages[i]));
         }            
    }

    System.out.println("Buffered Images size: " + bufferedImages.length);

    Iterator vecIter = vector.iterator();
    if(numPages > 1){
        vecIter.next();
    }

    encodeParams.setExtraImages(vecIter);
    this.getImageEncoder().encode(bufferedImages[0]);
    closeAllStreams();
}

创建和运行线程的具体方法如下：

public void compressImages() throws IOException{

    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
    for(int i = 0; i < TIFFList.size(); i ++)
    {
        TiffHandler newTiffHandler = new TiffHandler(TIFFList.get(i).getPath(), TIFFList.get(i).getPath());
        Runnable worker = new ImgCompressor(newTiffHandler);
        executor.execute(worker);
        currCount++;
        if(currCount%2 == 0)
        {
            updateProgress(currCount);
            System.out.println((double)currCount/(double)imageCount);
        }else if(i == TIFFList.size() - 1){
            updateProgress(currCount);
        }

    }
    executor.shutdown();
    try 
    {
        executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);
    } 
    catch (InterruptedException ex) 
    {
        Logger.getLogger(FJImageCompressor.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    }finally{
        this.mainProgBar.setString("Complete");
        this.mainProgBar.update(this.mainProgBar.getGraphics());
    }
}

此外，如果这很重要，下面是我的可运行类：

import java.io.*;
public class ImgCompressor implements Runnable {

    private ImageHandler mainHandler;

    public ImgCompressor(ImageHandler mainHandler){
        this.mainHandler = mainHandler;
    }

    @Override
    public void run() {
        try{
            mainHandler.compress();
        }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

我无法理解为什么这些线程在TiffHandler类中的几乎所有方法以及它的超级ImageHandler类都是同步的情况下相互混淆。

知道是什么导致的吗？

Answer 1

在完成之前，您正在关闭线程池。

executor.execute(worker);

将开始在线程池中的一个线程中执行任务。然而，这一呼吁不会被阻止。之后你立即做了：

executor.shutdown();

这将防止添加任何新作业，并设置一个用于有序关闭的标志，但否则在代码中不会立即生效。下一行的效果是：

executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);

这将等待60秒才能完成所有线程，但在60秒后继续(请参见文档)：

块，直到所有任务在关闭请求后完成执行，或超时发生，或当前线程被中断，以先发生者为准。

注意，线程池将继续运行，直到所有任务都完成为止，但是您在代码中过早地访问了结果。

尝试增加超时时间，看看这是否是问题所在，或者除了这个问题之外，还有其他问题。要想清晰地解决问题，请使用ExecutorCompletionService等待所有任务完成。