Java ExecutorService — масштабирование

Я пытаюсь написать программу на Java, используя ExecutorService и ее функцию invokeAll. Мой вопрос: решает ли функция invokeAll задачи одновременно? В смысле, если у меня два процессора, будет два рабочих одновременно? Потому что я не могу правильно его масштабировать. Если я поставлю newFixedThreadPool(2) или 1, решение задачи займет столько же времени.

List<Future<PartialSolution>> list = new ArrayList<Future<PartialSolution>>();
Collection<Callable<PartialSolution>> tasks = new ArrayList<Callable<PartialSolution>>();
for(PartialSolution ps : wp)
{
    tasks.add(new Map(ps, keyWords));
}
list = executor.invokeAll(tasks);

Map — это класс, который реализует Callable, а wp — это вектор частичных решений, класс, который содержит некоторую информацию в разное время.

Почему не масштабируется? В чем может быть проблема?

Это код для PartialSolution:

import java.util.HashMap;
import java.util.Vector;

public class PartialSolution 
{
    public String fileName;//the name of a file
    public int b, e;//the index of begin and end of the fragment from the file
    public String info;//the fragment
    public HashMap<String, Word> hm;//here i retain the informations
    public HashMap<String, Vector<Word>> hmt;//this i use for the final reduce

    public PartialSolution(String name, int b, int e, String i, boolean ok)
    {
        this.fileName = name;
        this.b = b;
        this.e = e;
        this.info = i;
        hm = new HashMap<String, Word>();
        if(ok == true)
        {
            hmt = new HashMap<String, Vector<Word>>();
        }
        else
        {
             hmt = null;
        }    
    }
}

Это код для карты:

public class Map implements Callable<PartialSolution>
{
    private PartialSolution ps;
    private Vector<String> keyWords;

    public Map(PartialSolution p, Vector<String> kw)
    {
        this.ps = p;
        this.keyWords = kw;
    }

    @Override
    public PartialSolution call() throws Exception 
    {
        String[] st = this.ps.info.split("\\n");
        for(int j = 0 ; j < st.length ; j++)
        {
            for(int i = 0 ; i < keyWords.size() ; i++)
            {
                if(keyWords.elementAt(i).charAt(0) != '\'')
                {
                    int k = 0;
                    int index = 0;
                    int count = 0;

                    while((index = st[j].indexOf(keyWords.elementAt(i), k)) != -1)
                    {
                        k = index + keyWords.elementAt(i).length();
                        count++;
                    }
                    if(count != 0)
                    {
                        Word wr = this.ps.hm.get(keyWords.elementAt(i));
                        if(wr != null)
                        {
                            Word nw = new Word(ps.fileName);
                            nw.nrap = wr.nrap + count;
                            nw.lines = wr.lines;
                            int grep = count;
                            while(grep > 0)
                            {
                                nw.lines.addElement(ps.b + j);
                                grep--;
                            }
                            this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
                        }
                        else
                        {
                            Word nw = new Word(ps.fileName);
                            nw.nrap = count;
                            int grep = count;
                            while(grep > 0)
                            {
                                nw.lines.addElement(ps.b + j);
                                grep--;
                            }
                            this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
                        }
                    }
                } 
                else
                {
                    String regex = keyWords.elementAt(i).substring(1, keyWords.elementAt(i).length() - 1);
                    StringBuffer sb = new StringBuffer(regex);
                    regex = sb.toString();
                    Pattern pt = Pattern.compile(regex);
                    Matcher m = pt.matcher(st[j]);
                    int count = 0;
                    while(m.find())
                    {
                        count++;
                    }
                    if(count != 0)
                    {
                        Word wr = this.ps.hm.get(keyWords.elementAt(i));
                        if(wr != null)
                        {
                            Word nw = new Word(this.ps.fileName);
                            nw.nrap = wr.nrap + count;
                            nw.lines = wr.lines;
                            int grep = count;
                            while(grep > 0)
                            {
                                nw.lines.addElement(ps.b + j);
                                grep--;
                            }
                            this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
                        }
                        else
                        {
                            Word nw = new Word(this.ps.fileName);
                            nw.nrap = count;
                            int grep = count;
                            while(grep > 0)
                            {
                                nw.lines.addElement(ps.b + j);
                                grep--;
                            }
                            this.ps.hm.put(keyWords.elementAt(i), nw);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        this.ps.info = null;
        return this.ps;
    }
}

Итак, в Map я беру каждую строку из фрагмента и ищу для каждого выражения количество появлений, а также сохраняю количество строк. После обработки всего фрагмента в том же PartialSolution я сохраняю информацию в хэш-карте и возвращаю новое PartialSolution. На следующем шаге я объединяю PartialSolutions с одним и тем же именем файла и добавляю их в вызываемый класс Reduce, который аналогичен map, разница в том, что он выполняет другие операции, но также возвращает PartialSolution.

Это код для запуска задач карты:

List<Future<PartialSolution>> list = new ArrayList<Future<PartialSolution>>();
Collection<Callable<PartialSolution>> tasks = new ArrayList<Callable<PartialSolution>>();
for(PartialSolution ps : wp)
{
   tasks.add(new Map(ps, keyWords));
}    
list = executor.invokeAll(tasks);

В задаче я создаю задачу типа Map и в списке получаю их. Я не знаю, как читать дамп потока JVM. Я надеюсь, что это достаточно хорошо, что информация, которую я дал вам. Я работаю в NetBeans 7.0.1, если это поможет.

Спасибо, Алекс.