增强的 Future:CompletableFuture
CompletableFuture(它实现了 Future 接口) 和 Future 一样,可以作为函数调用的契约。当你向它请求获得结果,如果数据还没有准备好,请求线程就会等待,直到数据准备好后返回。
异步执行
@Test
public void testFuture() throws ExecutionException, InterruptedException {
long t1 = System.currentTimeMillis();
Future<List<Integer>> listFuture = getListAsync();
System.out.println("do something...");
Thread.sleep(2_000L);
System.out.println("getList...");
System.out.println(listFuture.get());
System.out.println("spendTime = " + (System.currentTimeMillis() - t1));
}
private Future<List<Integer>> getListAsync() {
CompletableFuture<List<Integer>> resultFuture = new CompletableFuture<>();
new Thread( () -> {
try {
Thread.sleep(3_000L);
resultFuture.complete(Lists.newArrayList(1, 2, 3));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
return resultFuture;
}
执行结果:
do something...
getList...
[1, 2, 3]
spendTime = 3137
以上代码中,do something 指主线程在调用过 Future 的异步接口取得凭证后,即可继续向下执行,直至 getList 需要通过凭证取得异步计算结果时,再通过 get 的方式取得。
如果采用同步调用的方式,那么以上程序则需要 3 + 2 共 5s 的时间。
使用 supplyAsync 创建 CompletableFuture
CompletableFuture 提供了更轻巧的工厂方法
@Test
public void testFuture() throws ExecutionException, InterruptedException {
long t1 = System.currentTimeMillis();
// Future<List<Integer>> listFuture = getListAsync();
CompletableFuture<List<Integer>> listFuture = CompletableFuture.supplyAsync(OrderThriftServiceTest::getList);
System.out.println("do something...");
Thread.sleep(2_000L);
System.out.println("getList...");
System.out.println(listFuture.get());
System.out.println("spendTime = " + (System.currentTimeMillis() - t1));
}
private static List<Integer> getList() {
try {
Thread.sleep(3_000L);
return Lists.newArrayList(1,2,3,4,5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
return Lists.newArrayList();
}
}
对两个 CompletableFuture 的整合
compose 与 combine
compose,在一个 CompletableFuture 执行完毕后,将执行结果通过 Function 传递给下一个 Future 进行处理。
combine,将两个 CompletableFuture 整合起来,无论它们是否存在依赖。它接受 BiFunction 第二参数,这个参数定义了当两个 CompletableFuture 对象执行完计算后,结果如何合并。
两者都提供了后缀为 Async 的版本,该方法会将后续的任务提交到一个线程池中。其中 composeAsync 其实意义不大,因为 compose 操作的时间取决于第一个 CompletableFuture 的执行时间,composeAsync 相较 compose 消耗更多的线程切换开销。
一点实际应用
在服务化的项目中,一个服务调用另一个服务所提供的批量接口,如果一次调用的量过大那么将耗费很长时间,通过 CompletableFuture 可以暂缓一些时间,用作做执行别的任务
更加优化的做法是将大批量请求分成若干个合理大小的小批量请求(每个服务一般都是多机部署的,这样多个请求通过负载均衡打到多台机器,达到了并行运算的效果),还是通过 CompletableFuture 的方式,最终将结果进行组合,组合的过程就可以用 combine 来进行,而不是先 get 再 addAll 这种 low 的做法。
CompletableFuture<List<Integer>> f1 = CompletableFuture.supplyAsync(OrderThriftServiceTest::getList);
CompletableFuture<List<Integer>> f2 = CompletableFuture.supplyAsync(OrderThriftServiceTest::getList);
CompletableFuture<List<Integer>> f3 = f1.thenCombineAsync(f2, (l1, l2) -> Stream.concat(l1.stream(), l2.stream()).collect(toList()));
// doSomething...
f3.get();
参考资料
[1] Java8 实战. 第 11 章
[2] Java 高并发程序设计. 6.5