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  • CompletableFuture异步和线程池讲解

    一、线程回顾

    1、初始化线程的 4 种方式
    1)、继承 Thread
    2)、实现 Runnable 接口
    3)、实现 Callable 接口 + FutureTask (可以拿到返回结果,可以处理异常)
    4)、线程池
    方式 1 和方式 2:主进程无法获取线程的运算结果。不适合当前场景
    方式 3:主进程可以获取线程的运算结果,但是不利于控制服务器中的线程资源。可以导致
    服务器资源耗尽。
    方式 4:通过如下两种方式初始化线程池
    Executors.newFiexedThreadPool(3);
    //或者
    new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit unit,
    workQueue, threadFactory, handler);
    通过线程池性能稳定,也可以获取执行结果,并捕获异常。但是,在业务复杂情况下,一
    个异步调用可能会依赖于另一个异步调用的执行结果。
     
    2、线程池的七大参数
    corePoolSize:池中一直保持的线程的数量,即使线程空闲。除非设置了 allowCoreThreadTimeOut
    maximumPoolSize:池中允许的最大的线程数
    keepAliveTime:当线程数大于核心线程数的时候,线程在最大多长时间没有接到新任务就会终止释放,
    最终线程池维持在 corePoolSize 大小
    unit:时间单位
    workQueue:阻塞队列,用来存储等待执行的任务,如果当前对线程的需求超过了 corePoolSize
    大小,就会放在这里等待空闲线程执行。
    threadFactory:创建线程的工厂,比如指定线程名等
    handler:拒绝策略,如果线程满了,线程池就会使用拒绝策略。
    运行流程:
    1、线程池创建,准备好 core 数量的核心线程,准备接受任务
    2、新的任务进来,用 core 准备好的空闲线程执行。
    (1) 、core 满了,就将再进来的任务放入阻塞队列中。空闲的 core 就会自己去阻塞队
    列获取任务执行
    (2) 、阻塞队列满了,就直接开新线程执行,最大只能开到 max 指定的数量
    (3) 、max 都执行好了。Max-core 数量空闲的线程会在 keepAliveTime 指定的时间后自
    动销毁。最终保持到 core 大小
    (4) 、如果线程数开到了 max 的数量,还有新任务进来,就会使用 reject 指定的拒绝策
    略进行处理
    3、所有的线程创建都是由指定的 factory 创建的。
     
    3、常见的 4 种线程池
    newCachedThreadPool
    创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
     
    newFixedThreadPool
    创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
     
    newScheduledThreadPool
    创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
     
    newSingleThreadExecutor
    创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
     
    4、开发中为什么使用线程池
     
    降低资源的消耗
     
    通过重复利用已经创建好的线程降低线程的创建和销毁带来的损耗
     
    提高响应速度
     
    因为线程池中的线程数没有超过线程池的最大上限时,有的线程处于等待分配任务的状态,当任务来时无需创建新的线程就能执行
     
    提高线程的可管理性
     
    线程池会根据当前系统特点对池内的线程进行优化处理,减少创建和销毁线程带来的系统开销。无限的创建和销毁线程不仅消耗系统资源,还降低系统的稳定性,使用线程池进行统一分配
     

    二、CompletableFuture 异步编排

    业务场景:
    查询商品详情页的逻辑比较复杂,有些数据还需要远程调用,必然需要花费更多的时间。

    假如商品详情页的每个查询,需要如下标注的时间才能完成

    那么,用户需要 5.5s 后才能看到商品详情页的内容。很显然是不能接受的。
    如果有多个线程同时完成这 6 步操作,也许只需要 1.5s 即可完成响应。
     
    Future 是 Java 5 添加的类,用来描述一个异步计算的结果。你可以使用`isDone`方法检查计算是否完成,或者使用`get`阻塞住调用线程,直到计算完成返回结果,你也可以使用`cancel`方法停止任务的执行。
     
    CompletableFuture 和 FutureTask 同属于 Future 接口的实现类,都可以获取线程的执行结果。
    1、创建异步对象
    CompletableFuture 提供了四个静态方法来创建一个异步操作。
     
    runXxxx 都是没有返回结果的,supplyXxx 都是可以获取返回结果的
    可以传入自定义的线程池,否则就用默认的线程池;
    CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId());
            int i = 10 / 2;
            System.out.println("运行结果:" + i);
            }, executor);
    CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId());
            int i = 10 / 0;
            System.out.println("运行结果:" + i);
                 return i;
             }, executor);
    Integer result = future.get();
     
    2、计算完成时回调方法
    whenComplete 可以处理正常和异常的计算结果,exceptionally 处理异常情况。
    whenComplete 和 whenCompleteAsync 的区别:
    whenComplete:是执行当前任务的线程执行继续执行 whenComplete 的任务。
    whenCompleteAsync:是执行把 whenCompleteAsync 这个任务继续提交给线程池
    来进行执行。
    方法不以 Async 结尾,意味着 Action 使用相同的线程执行,而 Async 可能会使用其他线程
    执行(如果是使用相同的线程池,也可能会被同一个线程选中执行)
    CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                 System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId());
                 int i = 10 / 0;
                 System.out.println("运行结果:" + i);
                 return i;
             }, executor).whenComplete((res,exception) -> {
                 //虽然能得到异常信息,但是没法修改返回数据
                 System.out.println("异步任务成功完成了...结果是:" + res + "异常是:" + exception);
             }).exceptionally(throwable -> {
                 //可以感知异常,同时返回默认值
                 return 10;
             });
    3、handle 方法

    和 complete 一样,可对结果做最后的处理(可处理异常),可改变返回值。

    /**
             * 方法执行完后端处理
             */
             CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                 System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId());
                 int i = 10 / 2;
                 System.out.println("运行结果:" + i);
                 return i;
             }, executor).handle((result,thr) -> {
                 if (result != null) {
                     return result * 2;
                 }
                 if (thr != null) {
                     System.out.println("异步任务成功完成了...结果是:" + result + "异常是:" + thr);
                     return 0;
                 }
                 return 0;
             });
    4、线程串行化方法

    thenApply 方法:当一个线程依赖另一个线程时,获取上一个任务返回的结果,并返回当前任务的返回值。

    thenAccept 方法:消费处理结果。接收任务的处理结果,并消费处理,无返回结果。
    thenRun 方法:只要上面的任务执行完成,就开始执行 thenRun,只是处理完任务后,执行thenRun 的后续操作
    带有 Async 默认是异步执行的。同之前。
    以上都要前置任务成功完成。
    Function<? super T,? extends U>
    T:上一个任务返回结果的类型U:当前任务的返回值类型
    CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId());
                int i = 10 / 2;
                System.out.println("运行结果:" + i);
                return i;
            }, executor).thenApplyAsync(res -> {
                System.out.println("任务2启动了..." + res);
                return "Hello" + res;
            }, executor);
            System.out.println("main......end....." + future.get());
     
    5、两任务组合 - 都要完成

     

    两个任务必须都完成,触发该任务。

    thenCombine:组合两个 future,获取两个 future 的返回结果,并返回当前任务的返回值
    thenAcceptBoth:组合两个 future,获取两个 future 任务的返回结果,然后处理任务,没有返回值。
    runAfterBoth:组合两个 future,不需要获取 future 的结果,只需两个 future 处理完任务后,
    处理该任务。
     
    6、两任务组合 - 一个完成

     

    当两个任务中,任意一个 future 任务完成的时候,执行任务。

    applyToEither:两个任务有一个执行完成,获取它的返回值,处理任务并有新的返回值。
    acceptEither:两个任务有一个执行完成,获取它的返回值,处理任务,没有新的返回值。
    runAfterEither:两个任务有一个执行完成,不需要获取 future 的结果,处理任务,也没有返回值。
     
    7、多任务组合

    allOf:等待所有任务完成

    anyOf:只要有一个任务完成
     

    三.案例

    1.MyThreadConfig.java
    //@EnableConfigurationProperties(ThreadPoolConfigProperties.class)
    @Configuration
    public class MyThreadConfig {
    
    
        @Bean
        public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(ThreadPoolConfigProperties pool) {
            return new ThreadPoolExecutor(
                    pool.getCoreSize(),
                    pool.getMaxSize(),
                    pool.getKeepAliveTime(),
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingDeque<>(100000),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
            );
        }
    
    }

    2.ThreadPoolConfigProperties.java

    @ConfigurationProperties(prefix = "gulimall.thread")
    @Component
    @Data
    public class ThreadPoolConfigProperties {
    
        private Integer coreSize;
    
        private Integer maxSize;
    
        private Integer keepAliveTime;
    
    
    }

    3.使用异步线程

    @Service("skuInfoService")
    public class SkuInfoServiceImpl extends ServiceImpl<SkuInfoDao, SkuInfoEntity> implements SkuInfoService {
        @Resource
        private ThreadPoolExecutor executor;
    
        
        @Override
        public SkuItemVo item(Long skuId) throws ExecutionException, InterruptedException {
    
            SkuItemVo skuItemVo = new SkuItemVo();
    
            CompletableFuture<SkuInfoEntity> infoFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                //1、sku基本信息的获取  pms_sku_info
                SkuInfoEntity info = this.getById(skuId);
                skuItemVo.setInfo(info);
                return info;
            }, executor);
    
    
            CompletableFuture<Void> saleAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {
                //3、获取spu的销售属性组合
                List<SkuItemSaleAttrVo> saleAttrVos = skuSaleAttrValueService.getSaleAttrBySpuId(res.getSpuId());
                skuItemVo.setSaleAttr(saleAttrVos);
            }, executor);
    
    
            CompletableFuture<Void> descFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {
                //4、获取spu的介绍    pms_spu_info_desc
                SpuInfoDescEntity spuInfoDescEntity = spuInfoDescService.getById(res.getSpuId());
                skuItemVo.setDesc(spuInfoDescEntity);
            }, executor);
    
    
            CompletableFuture<Void> baseAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {
                //5、获取spu的规格参数信息
                List<SpuItemAttrGroupVo> attrGroupVos = attrGroupService.getAttrGroupWithAttrsBySpuId(res.getSpuId(), res.getCatalogId());
                skuItemVo.setGroupAttrs(attrGroupVos);
            }, executor);
    
    
            // Long spuId = info.getSpuId();
            // Long catalogId = info.getCatalogId();
    
            //2、sku的图片信息    pms_sku_images
            CompletableFuture<Void> imageFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                List<SkuImagesEntity> imagesEntities = skuImagesService.getImagesBySkuId(skuId);
                skuItemVo.setImages(imagesEntities);
            }, executor);
    
            CompletableFuture<Void> seckillFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                //3、远程调用查询当前sku是否参与秒杀优惠活动
                R skuSeckilInfo = seckillFeignService.getSkuSeckilInfo(skuId);
                if (skuSeckilInfo.getCode() == 0) {
                    //查询成功
                    SeckillSkuVo seckilInfoData = skuSeckilInfo.getData("data", new TypeReference<SeckillSkuVo>() {
                    });
                    skuItemVo.setSeckillSkuVo(seckilInfoData);
    
                    if (seckilInfoData != null) {
                        long currentTime = System.currentTimeMillis();
                        if (currentTime > seckilInfoData.getEndTime()) {
                            skuItemVo.setSeckillSkuVo(null);
                        }
                    }
                }
            }, executor);
    
    
            //等到所有任务都完成
            CompletableFuture.allOf(saleAttrFuture,descFuture,baseAttrFuture,imageFuture,seckillFuture).get();
    
            return skuItemVo;
        }
    
    }
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