带你玩转CompletableFuture异步编程-阿里云开发者社区

一、前言

最近在忙生活的第一个OKR，这个等等后面具体聊聊，今天开始恢复每周一篇原创，感谢小伙伴的不离不弃。这篇文章也是最近在Code Review的时候，看到的大家代码，想整体推下大家异步编程的思想，由此而写的。

二、为什么使用CompletableFuture

一些业务场景我们需要使用多线程异步执行任务，加快任务执行速度。 JDK5新增了Future接口，用于描述一个异步计算的结果。虽然 Future 以及相关使用方法提供了异步执行任务的能力，但是对于结果的获取却是很不方便，我们必须使用Future.get的方式阻塞调用线程，或者使用轮询方式判断 Future.isDone 任务是否结束，再获取结果。这两种处理方式都不是很优雅，相关代码如下:

@Test
    public void testFuture() {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        Future<String> future = executorService.submit(() -> {
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "hello";
        });
        try {
            System.out.println(future.get());
            System.out.println("end");
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

此外就是无法解决多个异步任务需要相互依赖的场景，简单点说就是，主线程需要等待子线程任务执行完毕之后在进行执行，这个时候你可能想到了CountDownLatch，没错确实可以解决，代码如下，但是Java8以后我不在认为这是一种优雅的解决方式，接下来我们来了解下CompletableFuture的使用。

@Test
    public void testCountDownLatch() {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        CountDownLatch downLatch = new CountDownLatch(2);
        Future<String> orderFuture = executorService.submit(() -> {
            OrderService orderService = new OrderServiceImpl();
            String result = orderService.queryOrderInfo();
            downLatch.countDown();
            return result;
        });
        Future<String> trailFuture = executorService.submit(() -> {
            TrailService trailService = new TrailServiceImpl();
            String result = trailService.queryTrail();
            downLatch.countDown();
            return result;
        });
        try {
            downLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        try {
            System.out.println(orderFuture.get() + trailFuture.get());
            System.out.println("end");
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

三、使用介绍

创建实例

关于CompletableFuture的创建提供了5种方式，第一个就是创建一个具有默认结果的 CompletableFuture，不经常使用，我们常用就是runAsync和supplyAsync，重点关注下这两个静态方法。runAsync是不具有返回值，supplyAsync具有返回值，关于这两个方法都提供一个两种创建形式，一种是默认的使用公共的 ForkJoinPool 线程池执行，这个线程池默认线程数是 CPU 的核数。

另外一种使用就是提供一个主动创建线程池，这样做相比于ForkJoinPool的好处是，可以通过自定义不同场景的线程池，来进行业务划分方便发现问题，还有一个好处就是对于ForkJoinPool这种共享线程来说，一旦阻塞，会照成其他线程无法获取执行机会。

CompletionStage

关于CompletableFuture核心能力就是通过继承Future和CompletionStage来实现的，关于Future就是提供一些异步的能力，如果单存就这样CompletableFuture也就不会那么强大，所以我们核心就是介绍CompletionStage内部常用一些方法。

关于CompletionStage的方法，可以分为两种类型的接口，其中核心方法都提供异步的方式，这里关于异步的方法不进行介绍，基本上原理类似，都是新提供一个线程池去实现任务。

异步回调

关于异步回调可以分为两类，一种是有参数的返回，另外一种是无参数的返回，有参数返回的包括thenApply和thenCompose，无参数返回的包括thenRun和thenAccept。

有参数返回

thenApply 和 thenCompose表示某个任务执行完成后执行的动作，即回调方法，会将该任务的执行结果即方法返回值作为入参传递到回调方法中，也可以理解为串行化的，唯一不同的是thenCompose需要返回一个新的 CompletionStage，整体的使用如下:

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CompletableFuture<String> first = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa";
        }).thenApply(x -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return x + "bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb";
        }).thenCompose(x -> CompletableFuture.supplyAsync(x::toUpperCase));
        System.out.println(first.join());
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时" + (end - start) / 1000 + "");
    }

无参数返回

thenAccep也是消费上一个任务的动作，将该任务的执行结果即方法返回值作为入参传递到回调方法中，只是无返回值，thenAccep与thenRun方法不同就是没有入参也没有返回值。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CompletableFuture<Void> first = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "a";
        }).thenAccept(x -> {
            System.out.println(x);
        });
        first.join();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时" + (end - start) / 1000 + "秒");
    }

异常

CompletableFuture方法执行过程若产生异常，只有get或者join方法的才能获取到异常，针对这种情况CompletableFuture提供三种处理异常的方式。

exceptionally

exceptionally的使用方式类似于 try catch中的catch代码块中异常处理。exceptionally当某个任务执行异常时执行的回调方法，将抛出的异常作为参数传递到回调方法中，如果该任务正常执行，exceptionally方法返回的CompletionStage的result就是该任务正常执行的结果。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CompletableFuture<String> first = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            throw new RuntimeException("test");
        });
        CompletableFuture<String> two = first.exceptionally((x) -> {
            x.printStackTrace();
            return "123";
        });
        two.join();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时" + (end - start) / 1000 + "秒");
    }

whenComplete

whenComplete的使用类似于 try..catch..finanlly 中 finally 代码块，无论是否发生异常，都将会执行的。whenComplete当某个任务执行完成后执行的回调方法，会将执行结果或者执行期间抛出的异常传递给回调方法，如果是正常执行则异常为null，回调方法对应的CompletableFuture的result和该任务一致，如果该任务正常执行，则get方法返回执行结果，如果是执行异常，则get方法抛出异常。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CompletableFuture<String> first = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "aa";
        }).whenComplete((x, throwable) -> {
            // 如果异常存在,打印异常，并且返回默认值
            if (throwable != null) {
                throwable.printStackTrace();
                System.out.println("失败");
            } else {
                System.out.println("成功");
            }
        });
        System.out.println(first.join());
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时" + (end - start) / 1000 + "秒");
    }

handle

跟whenComplete基本一致，区别在于handle的回调方法有返回值，且handle方法返回的CompletableFuture的result是回调方法的执行结果或者回调方法执行期间抛出的异常，与原始CompletableFuture的result无关。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        CompletableFuture<String> first = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            throw new RuntimeException("test");
        }).handle((x, throwable) -> {
            // 如果异常存在,打印异常，并且返回默认值
            if (throwable != null) {
                throwable.printStackTrace();
                return "异常";
            } else {
                return x + "aa";
            }
        });
        System.out.println(first.join());
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时" + (end - start) / 1000 + "秒");
    }

组合关系

组合关系关系分为两种，一种是和的关系，一种是或的关系，和关系就是当所有的任务执行完成以后再继续执行，类似于CountDownLatch，或关系就是只要有一个任务执行完成以后就可以向下执行。

和关系

thenCombine /thenAcceptBoth / runAfterBoth/allOf

这四个方法可以将多个CompletableFuture组合起来，将多个CompletableFuture都执行完成以后，才能执行后面的操作，区别在于，thenCombine会将任务的执行结果作为方法入参传递到指定方法中，且该方法有返回值；thenAcceptBoth同样将任务的执行结果作为方法入参，但是无返回值；runAfterBoth没有入参，也没有返回值。注意多个任务中只要有一个执行异常，则将该异常信息作为指定任务的执行结果。allOf是多个任务都执行完成后才会执行，只要有一个任务执行异常，则返回的CompletableFuture执行get方法时会抛出异常，如果都是正常执行，则get返回null。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        CompletableFuture<String> order = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            OrderService orderService = new OrderServiceImpl();
            return orderService.queryOrderInfo();
        });
        CompletableFuture<String> trail = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            TrailService trailService = new TrailServiceImpl();
            return trailService.queryTrail();
        });
        CompletableFuture<String> future = order.thenCombine(trail, (a, b) -> a + b);
        CompletableFuture<Void> afterBoth = future.runAfterBoth(trail, () -> {
            System.out.println(future.join());
        });
        CompletableFuture<Void> result = CompletableFuture.allOf(afterBoth);
        try {
            System.out.println(result.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

applyToEither / acceptEither / runAfterEither/anyOf

这四个方法可以将多个CompletableFuture组合起来，只需要其中一个CompletableFuture执行完成以后，就能执行后面的操作，applyToEither会将已经执行完成的任务的执行结果作为方法入参，并有返回值；acceptEither同样将已经执行完成的任务的执行结果作为方法入参，但是没有返回值；runAfterEither没有方法入参，也没有返回值，注意多个任务中只要有一个执行异常，则将该异常信息作为指定任务的执行结果。anyOf多个任务只要有一个任务执行完成，后续任务就可执行。

@Test
    public void testCompletableFuture() {
        CompletableFuture<String> order = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            OrderService orderService = new OrderServiceImpl();
            return orderService.queryOrderInfo();
        });
        CompletableFuture<String> trail = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            TrailService trailService = new TrailServiceImpl();
            return trailService.queryTrail();
        });
        CompletableFuture<String> future = order.applyToEither(trail, (result) -> result);
        CompletableFuture<Void> afterBoth = future.runAfterEither(trail, () -> {
            System.out.println(future.join());
        });
        CompletableFuture<Object> result = CompletableFuture.anyOf(afterBoth,order);
        try {
            System.out.println(result.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

四、项目中如何使用

CompletableFuture在自定义线程时，默认使用的线程池是 ForkJoinPool.commonPool()，对于我们用java常做的IO密集型任务，默认线程池是远远不够使用的；在双核及以下机器上，默认线程池又会退化为为每个任务创建一个线程，相当于没有线程池。因此对于CompletableFuture在项目中的使用一定要自定义线程池，同时又要注意自定义线程池，线程池有个容量满了的拒绝策略，如果采用丢弃策略的拒绝策略，并且allOf方法和get方法如果没有设置超时则会无限期的等待下去，接下来我们通过自定义线程使用CompletableFuture。

自定义线程池，此处通过继承ThreadPoolExecutor，重写了shutdown() 、shutdownNow() 、beforeExecute() 和 afterExecute()方法来统计线程池的执行情况，此处还可以结合Spring和appllo实现自定义扩展线程池，下一篇可以聊聊扩展思路以及实现方案，不同对的业务场景使用的不同的线程池，一是方便出现问题的排查，另外就是类似于Hystrix隔离的方案；

package com.zto.lbd;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
 * 线程池监控类
 *
 * @author wangtongzhou 18635604249
 * @since 2022-02-23 07:27
 */
public class ThreadPoolMonitor extends ThreadPoolExecutor {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolMonitor.class);
    /**
     * 保存任务开始执行的时间，当任务结束时，用任务结束时间减去开始时间计算任务执行时间
     */
    private ConcurrentHashMap<String, Date> startTimes;
    /**
     * 线程池名称，一般以业务名称命名，方便区分
     */
    private String poolName;
    /**
     * 调用父类的构造方法，并初始化HashMap和线程池名称
     *
     * @param corePoolSize    线程池核心线程数
     * @param maximumPoolSize 线程池最大线程数
     * @param keepAliveTime   线程的最大空闲时间
     * @param unit            空闲时间的单位
     * @param workQueue       保存被提交任务的队列
     * @param poolName        线程池名称
     */
    public ThreadPoolMonitor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
                             TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, String poolName) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
                Executors.defaultThreadFactory(), poolName);
    }
    /**
     * 调用父类的构造方法，并初始化HashMap和线程池名称
     *
     * @param corePoolSize    线程池核心线程数
     * @param maximumPoolSize 线程池最大线程数
     * @param keepAliveTime   线程的最大空闲时间
     * @param unit            空闲时间的单位
     * @param workQueue       保存被提交任务的队列
     * @param threadFactory   线程工厂
     * @param poolName        线程池名称
     */
    public ThreadPoolMonitor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
                             TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                             ThreadFactory threadFactory, String poolName) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
        this.startTimes = new ConcurrentHashMap<>();
        this.poolName = poolName;
    }
    /**
     * 线程池延迟关闭时（等待线程池里的任务都执行完毕），统计线程池情况
     */
    @Override
    public void shutdown() {
        // 统计已执行任务、正在执行任务、未执行任务数量
        LOGGER.info("{} 关闭线程池， 已执行任务: {}, 正在执行任务: {}, 未执行任务数量: {}",
                this.poolName, this.getCompletedTaskCount(), this.getActiveCount(), this.getQueue().size());
        super.shutdown();
    }
    /**
     * 线程池立即关闭时，统计线程池情况
     */
    @Override
    public List<Runnable> shutdownNow() {
        // 统计已执行任务、正在执行任务、未执行任务数量
        LOGGER.info("{} 立即关闭线程池，已执行任务: {}, 正在执行任务: {}, 未执行任务数量: {}",
                this.poolName, this.getCompletedTaskCount(), this.getActiveCount(), this.getQueue().size());
        return super.shutdownNow();
    }
    /**
     * 任务执行之前，记录任务开始时间
     */
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        startTimes.put(String.valueOf(r.hashCode()), new Date());
    }
    /**
     * 任务执行之后，计算任务结束时间
     */
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        Date startDate = startTimes.remove(String.valueOf(r.hashCode()));
        Date finishDate = new Date();
        long diff = finishDate.getTime() - startDate.getTime();
        // 统计任务耗时、初始线程数、核心线程数、正在执行的任务数量、
        // 已完成任务数量、任务总数、队列里缓存的任务数量、池中存在的最大线程数、
        // 最大允许的线程数、线程空闲时间、线程池是否关闭、线程池是否终止
        LOGGER.info("{}-pool-monitor: " +
                        "任务耗时: {} ms, 初始线程数: {}, 核心线程数: {}, 正在执行的任务数量: {}, " +
                        "已完成任务数量: {}, 任务总数: {}, 队列里任务数量: {}, 池中存在的最大线程数: {}, " +
                        "最大线程数: {},  线程空闲时间: {}, 线程池是否关闭: {}, 线程池是否终止: {}",
                this.poolName,
                diff, this.getPoolSize(), this.getCorePoolSize(), this.getActiveCount(),
                this.getCompletedTaskCount(), this.getTaskCount(), this.getQueue().size(), this.getLargestPoolSize(),
                this.getMaximumPoolSize(), this.getKeepAliveTime(TimeUnit.MILLISECONDS), this.isShutdown(), this.isTerminated());
    }
    /**
     * 生成线程池所用的线程，改写了线程池默认的线程工厂，传入线程池名称，便于问题追踪
     */
    static class MonitorThreadFactory implements ThreadFactory {
        private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
        private final ThreadGroup group;
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        private final String namePrefix;
        /**
         * 初始化线程工厂
         *
         * @param poolName 线程池名称
         */
        MonitorThreadFactory(String poolName) {
            SecurityManager s = System.getSecurityManager();
            group = Objects.nonNull(s) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup();
            namePrefix = poolName + "-pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
        }
        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(), 0);
            if (t.isDaemon()) {
                t.setDaemon(false);
            }
            if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) {
                t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
            }
            return t;
        }
    }
}

使用自定义线程池的CompletableFuture；

private final static BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
    private final static ThreadPoolMonitor threadPoolMonitor = new ThreadPoolMonitor(5, 10, 100L,
            TimeUnit.SECONDS, workQueue, "monitor");
    @Test
    public void testCompletableFuture() {
        CompletableFuture<String> order = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            OrderService orderService = new OrderServiceImpl();
            return orderService.queryOrderInfo();
        },threadPoolMonitor);
        String result=order.join();
        assertTrue(Objects.nonNull(result));
    }

带你玩转CompletableFuture异步编程