在Vert.x中，可以使用WorkerExecutor结合线程池来处理文件读取任务。以下是一个示例代码：
// 创建一个WorkerExecutor，指定线程池大小为10
WorkerExecutor workerExecutor = vertx.createSharedWorkerExecutor("my-worker-pool", 10);
// 提交多个文件读取任务，并将结果合并到一个Metrics对象中
List<File> files = ... // 待处理的文件列表
Metrics metrics = new Metrics();
List<Future> futures = new ArrayList<>();
for (File file : files) {
Future<Void> future = Future.future();
workerExecutor.executeBlocking(
// 文件读取任务
(Handler<Promise<Void>>)(promise -> {
try {
// 读取文件并解析出metrics
Metrics fileMetrics = readAndParseFile(file);
// 将解析出的metrics合并到总的metrics对象中
synchronized(metrics) {
metrics.merge(fileMetrics);
}
promise.complete();
} catch (Exception e) {
promise.fail(e);
}
}),
// 执行完毕后的回调函数
(AsyncResult<Void> result) -> {
if (result.succeeded()) {
future.complete();
} else {
future.fail(result.cause());
}
}
);
futures.add(future);
}
// 等待所有任务完成
CompositeFuture.all(futures).setHandler(ar -> {
if (ar.succeeded()) {
// 所有任务执行成功
System.out.println("All tasks completed successfully");
} else {
// 有任务执行失败
System.err.println("Some tasks failed: " + ar.cause().getMessage());
}
// 关闭WorkerExecutor
workerExecutor.close();
});
// 定义Metrics类，用来保存解析出的指标数据
public class Metrics {
private int counter;
private double value1;
private double value2;
public void merge(Metrics other) {
this.counter += other.counter;
this.value1 += other.value1;
this.value2 += other.value2;
}
// getters and setters
}
在上述代码中，我们先创建一个WorkerExecutor对象，指定线程池大小为10。然后，遍历文件列表，为每个文件提交一个文件读取任务。每个任务在执行时会使用executeBlocking方法指定一个Handler来进行文件读取和解析，并将解析出的Metrics对象合并到总的Metrics对象中。由于合并操作需要在多个任务之间共享数据，因此需要使用synchronized关键字对Metrics对象加锁。每个任务执行完毕后，会调用一个回调函数，回调函数会根据任务执行的结果设置Future对象的状态。
最后，我们使用CompositeFuture.all方法等待所有任务执行完毕。如果所有任务都成功执行，则输出”All tasks completed successfully”；否则，输出”Some tasks failed”。无论是哪种情况，都需要关闭WorkerExecutor对象。
res.jsonValue["History"]..." />
res.jsonValue["History"];
..." />
