场景：
在我的应用程序中，有3个进程正在其各自文件夹中的共享驱动器上复制文档。
一旦将任何文档复制到共享驱动器上（通过任何进程），目录观察器（Java）代码就会拾取该文档并使用“ Process”调用Python脚本，并对文档进行一些处理。代码段如下：
Process pr = Runtime.getRuntime().exec(pythonCommand);
// retrieve output from python script
BufferedReader bfr = new BufferedReader(new InputStreamReader(pr.getInputStream()));
String line = "";
while ((line = bfr.readLine()) != null) {
// display each output line from python script
logger.info(line);
}
pr.waitFor();
目前，我的代码一直等到该文档上的python代码执行完成。只有在此之后，它才会拾取下一个文档。 Python代码需要30秒才能完成。
处理完文档后，文档将从当前文件夹移至存档或错误文件夹。
请在下面的场景屏幕截图中找到：
问题是什么？
我的代码是以顺序方式处理文档的，因此我需要并行处理文档。
由于Python代码大约需要30秒，因此目录观察程序创建的某些事件也将丢失。
如果短时间内要发送约400个文档，则文档处理将停止。
我在找什么？
用于并行处理文档的设计解决方案。
如果出现文档处理失败的情况，则必须自动处理待处理的文档。
我也尝试了Spring Boot调度，但是仍然仅按顺序处理文档。
是否可以作为后台进程并行调用Python代码。
很长的问题很抱歉，但是我在很多天都被这个问题困扰，并且已经看过很多类似的问题。
谢谢！
参考方案
一种选择是使用JDK提供的ExecutorService，它可以执行Runnable和Callable任务。您将需要创建一个实现Runnable的类，该类将执行您的Python脚本，并且在收到新文档后，您需要创建该类的新实例并将其传递给ExecutorService。
为了说明它是如何工作的，我们将使用一个简单的Python脚本，该脚本以线程名作为参数，打印其执行的开始时间，休眠10秒并显示结束时间：
import time
import sys
print "%s start : %s" % (sys.argv[1], time.ctime())
time.sleep(10)
print "%s end : %s" % (sys.argv[1], time.ctime())
首先，我们实现运行脚本的类，并将在构造函数中获得的名称传递给它：
class ScriptRunner implements Runnable {
private String thread;
ScriptRunner(String thread) {
this.thread = thread;
}
@Override
public void run() {
try {
ProcessBuilder ps = new ProcessBuilder("py", "test.py", thread);
ps.redirectErrorStream(true);
Process pr = ps.start();
try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(pr.getInputStream()))) {
String line;
while ((line = in.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
}
pr.waitFor();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
然后，我们创建main方法，该方法使用固定数量的5个并行线程创建ExecutorService，并以1秒的中断将10个ScriptRunner实例传递给它：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
executor.submit(new ScriptRunner("Thread_" + i));
Thread.sleep(1000);
}
executor.shutdown();
}
如果运行此方法，我们将看到由于指定的限制，该服务最多具有5个并行运行的任务，其余任务进入队列并在释放的线程中启动：
Thread_1 start : Sat Nov 23 11:40:14 2019
Thread_1 end : Sat Nov 23 11:40:24 2019 // the first task is completed..
Thread_2 start : Sat Nov 23 11:40:15 2019
...
Thread_5 end : Sat Nov 23 11:40:28 2019
Thread_6 start : Sat Nov 23 11:40:24 2019 // ..and the sixth is started
...
Thread_10 end : Sat Nov 23 11:40:38 2019
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