我们知道，单个线程计算是串行的，只有等上一个任务结束之后，才能执行下一个任务，所以执行效率是比较低的。

那么，如果用多线程执行任务，就可以在单位时间内执行更多的任务，而Master-Worker就是多线程并行计算的一种实现方式。

它的思想是，启动两个进程协同工作：Master和Worker进程。

Master负责任务的接收和分配，Worker负责具体的子任务执行。每个Worker执行完任务之后把结果返回给Master，最后由Master汇总结果。（其实也是一种分而治之的思想，和forkjoin计算框架有相似之处，参看：并行任务计算框架forkjoin）

Master-Worker工作示意图如下：

下面用Master-Worker实现计算1-100的平方和，思路如下：

1. 定义一个Task类用于存储每个任务的数据。
2. Master生产固定个数的Worker，把所有worker存放在workers变量(map)中，Master需要存储所有任务的队列workqueue(ConcurrentLinkedQueue)和所有子任务返回的结果集resultMap(ConcurrentHashMap)。
3. 每个Worker执行自己的子任务，然后把结果存放在resultMap中。
4. Master汇总resultMap中的数据，然后返回给Client客户端。
5. 为了扩展Worker的功能，用一个MyWorker继承Worker重写任务处理的具体方法。

Task类：

package com.thread.masterworker;
public class Task {
    private int id;
    private String name;
    private int num;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getNum() {
        return num;
    }

    public void setNum(int num) {
        this.num = num;
    }
}

Master实现：

package com.thread.masterworker;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;

public class Master {
    //所有任务的队列
    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workerQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Task>();

    //所有worker
    private HashMap<String,Thread> workers = new HashMap<String,Thread>();

    //共享变量，worker返回的结果
    private ConcurrentHashMap<String,Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<String,Object>();

    //构造方法,初始化所有worker
    public Master(Worker worker,int workerCount){
        worker.setWorkerQueue(this.workerQueue);
        worker.setResultMap(this.resultMap);

        for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
            Thread t = new Thread(worker);
            this.workers.put("worker-"+i,t);
        }
    }

    //任务的提交
    public void submit(Task task){
        this.workerQueue.add(task);
    }

    //执行任务
    public int execute(){
        for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
            entry.getValue().start();
        }

        //一直循环，直到结果返回
        while (true){
            if(isComplete()){
                return getResult();
            }
        }

    }

    //判断是否所有线程都已经执行完毕
    public boolean isComplete(){
        for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
            //只要有任意一个线程没有结束，就返回false
            if(entry.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    //处理结果集返回最终结果
    public int getResult(){
        int res = 0;
        for (Map.Entry<String,Object> entry : resultMap.entrySet()) {
            res += (Integer) entry.getValue();
        }
        return res;
    }

}

父类Worker：

package com.thread.masterworker;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;

public class Worker implements Runnable {

    private ConcurrentLinkedQueue<Task> workerQueue;

    private ConcurrentHashMap<String,Object> resultMap;

    public void setWorkerQueue(ConcurrentLinkedQueue<Task> workerQueue) {
        this.workerQueue = workerQueue;
    }

    public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
        this.resultMap = resultMap;
    }

    @Override
    public void run() {
        while(true){
            //从任务队列中取出一个任务
            Task task = workerQueue.poll();
            if(task == null) break;
            //处理具体的任务
            Object res = doTask(task);
            //把每次处理的结果放到结果集里面，此处直接把num值作为结果
            resultMap.put(String.valueOf(task.getId()),res);
        }

    }

    public Object doTask(Task task) {
        return null;
    }
}

子类MyWorker继承父类Worker，重写doTask方法实现具体的逻辑：

package com.thread.masterworker;

public class MyWorker extends Worker {
    @Override
    public Object doTask(Task task) {
        //暂停0.5秒，模拟任务处理
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //计算数字的平方
        int num = task.getNum();
        return num * num;
    }
}

客户端Client：

package com.thread.masterworker;

import java.util.Random;

public class Client {
    public static void main(String[] args) {

        Master master = new Master(new MyWorker(), 10);

        //提交n个任务到任务队列里
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Task task = new Task();
            task.setId(i);
            task.setName("任务"+i);
            task.setNum(i+1);
            master.submit(task);
        }

        //执行任务
        long start = System.currentTimeMillis();
        int res = master.execute();
        long time = System.currentTimeMillis() - start;
        System.out.println("结果:"+res+",耗时:"+time);
    }
}

以上，我们用10个线程去执行子任务，最终由Master做计算求和（1-100的平方和）。每个线程暂停500ms，计算数字的平方值。

总共100个任务，分10个线程并行计算，相当于每个线程均分10个任务，一个任务的时间大概为500ms，故10个任务为5000ms，再加上计算平方值的时间，故稍大于5000ms。结果如下，