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)); }