Java中的异步与线程池解读
作者:最好束手就擒
初始化线程的4种方式
1.继承Thread
Thread01 thread01 = new Thread01(); thread01.start(); public static class Thread01 extends Thread{ @Override public void run() { System.out.println("当前线程:"+Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 2; System.out.println("运行结果:"+i); } }
2.实现Runnable 接口
Runnable01 runnable01 = new Runnable01(); new Thread(runnable01).start(); public static class Runnable01 implements Runnable{ @Override public void run() { System.out.println("当前线程:"+Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 2; System.out.println("运行结果:"+i); } }
3.实现Callable 接口+ FutureTask (可以拿到返回结果,可以处理异常)
Callabel01 callabel01 = new Callabel01(); FutureTask<Integer> integerFutureTask = new FutureTask<>(callabel01); //阻塞等待整个线程执行完成,获取返回结果 Integer integer = integerFutureTask.get(); new Thread(integerFutureTask).start(); public static class Callabel01 implements Callable<Integer> { @Override public Integer call() throws Exception { System.out.println("当前线程:"+Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 2; System.out.println("运行结果:"+i); return i; } }
在业务代码里面不建议使用以上三种启动线程的方式
4.线程池
应该将所有的多线程异步任务都交给线程池执行,进行有效的资源控制
//当前系统中池只有一两个,每一个异步任务直接提交给线程池,让他自己去执行 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10); //执行 service.execute(new Runnable01());
区别
1/2两种方式都不能获取返回值
1/2/3都不能达到资源控制的效果
只有4能控制资源,系统性能是稳定的
创建线程池(ExecutorService)
1.Executors 工具类创建
//当前系统中池只有一两个,每一个异步任务直接提交给线程池,让他自己去执行 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10); //执行 service.execute(new Runnable01());
2.原生方法创建线程池
ThreadPoolExecutor需要传入七大参数
corePoolSize
核心线程数【一直存在,除非设置了允许线程超时的设置:allowCoreThreadTimeOut】,保留在池中的线程数,线程池创建后好后就准备就绪的线程数,就等待异步任务去执行,new 好了 Thread,等待异步任务maximumPoolSize
池中最大线程数量,控制资源并发keepAliveTime
存活时间,当前正在运行的线程数量,大于核心线程数,就会释放空闲的线程,只要线程空闲大于指定存活时间,释放的线程是指最大的线程数量减去核心线程数,unit
时间单位BlockingQueue workQueue
阻塞队列,如果任务有很多,就会将目前多的队伍放在队列里面,只要有空闲的线程,就会去队列里面取出新的任务继续执行。new LinkedBlockingQueue<>()
默认值是Integer的最大值,会导致内存不够,一定要传入业务定制的大小,可以通过压测得出峰值threadFactory
线程的创建工厂handler
如果队列满了,按照我们指定的拒绝策略拒绝执行任务
3.线程池的运行流程 线程池创建
准备好core 数量的核心线程,准备接受任务新的任务进来,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所有的线程创建都是由指定的factory 创建的。
一个线程池core 7; max 20 ,queue:50,100 并发进来怎么分配的;先有7 个能直接得到执行,接下来50 个进入队列排队,在多开13 个继续执行。
现在70 个被安排上了。剩下30 个默认拒绝策略。拒绝策略一般是抛弃,如果不想抛弃还要执行,可以使用同步的方式执行,或者丢弃最老的
4. 四种常见的线程池
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。核心线程固定是0,所有都可回收newFixedThreadPool
创建一个固定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。固定大小,核心 = 最大newScheduledThreadPool
创建一个固定长线程池,支持定时及周期性任务执行。定时任务线程池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。后台从队列里面获取任务 挨个执行
为什么要使用线程池
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
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。
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
1、runXxxx 都是没有返回结果的,supplyXxx 都是可以获取返回结果的
2、可以传入自定义的线程池,否则就用默认的线程池;
没有返回结果的
static ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10); CompletableFuture.runAsync(()->{ System.out.println("当前线程:"+Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 2; System.out.println("运行结果:"+i); },service);
有返回结果的
static ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10); 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; }, service); Integer integer = future.get(); System.out.println("main----end"+integer);
2.计算完成时(线程执行成功)回调方法
whenComplete 可以处理正常和异常的计算结果,虽然可以得到异常信息,但是不能修改返回数据exceptionally 处理异常情况。
可以感知异常并返回默认值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)
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { System.out.println("main----start"); 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; }, service).whenComplete((res,excption)->{ System.out.println("异步任务成功完成:结果是::::"+res+"异常是:"+excption); }).exceptionally(throwable->{ //可以感知异常,同时返回数据 return 10; }); Integer integer = future.get(); System.out.println("main----end"+integer); }
3.handle 方法(可对结果做最后的处理(可处理异常),可改变返回值)
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。
/* 方法完成后的处理*/ CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("运行结果:" + i); return i; }, service).handle((res,exption)->{ if (res != null){ return res*2; } if (exption != null){ return 0; } return 0; });
4.线程串行化
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:能接收上一步的返回结果,但是不能改变返回值。thenRun
方法:只要上面的任务执行完成,就开始执行thenRun,不能改变返回值带有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thenRun
方法:只要上面的任务执行完成,就开始执行thenRun,不能改变返回值
static ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10); CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("运行结果:" + i); return i; }, service).thenRunAsync(() -> { System.out.println("任务2启动了"); }, service);
thenAccept
方法:能接收上一步的返回结果,但是不能改变返回值。
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("运行结果:" + i); return i; }, service).thenAccept((res)->{ System.out.println("异步启动了:"+res); });
thenApplyAsync
技能接收上一步的结果,又能改变返回值
CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("运行结果:" + i); return i; }, service); future.thenApplyAsync((res) -> { System.out.println("任务2启动了:" + res); return res + "hello"; }, service); 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。
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务1线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("任务1运行结果:" + i); return i; }, service); CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务2线程:" + Thread.currentThread().getId()); System.out.println("任务2运行结果:"); return "hello"; }, service); future01.thenAcceptBothAsync(future02, (f1, f2) -> { System.out.println("任务3开始之前的结果---f1=" + f1 + "f2=" + f2); }, service);
runAfterBoth
:组合两个future,不获取前两个的结果,只需两个future 处理完任务后,处理该任务。
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务1线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("任务1运行结果:" + i); return i; }, service); CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务2线程:" + Thread.currentThread().getId()); System.out.println("任务2运行结果:"); return "hello"; }, service); future01.runAfterBothAsync(future02,()->{ System.out.println("任务3开始"); },service);
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,处理任务并自己有新的返回值。
CompletableFuture<Object> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务1线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("任务1运行结果:" + i); return i; }, service); CompletableFuture<Object> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务2线程:" + Thread.currentThread().getId()); System.out.println("任务2运行结果:"); return "hello"; }, service); future01.applyToEitherAsync(future02,(t) -> { System.out.println("任务3开始"+t); return t.toString() + "niubi"; }, service);
acceptEither
:两个任务有一个执行完成,获取它的返回值,处理任务,自己没有新的返回值。
CompletableFuture<Object> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务1线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("任务1运行结果:" + i); return i; }, service); CompletableFuture<Object> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务2线程:" + Thread.currentThread().getId()); System.out.println("任务2运行结果:"); return "hello"; }, service); future01.acceptEitherAsync(future02,(t) -> { System.out.println("任务3开始"+t); }, service);
runAfterEither
:两个任务有一个执行完成,不获取future 的结果,处理任务,自己也没有返回值。
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务1线程:" + Thread.currentThread().getId()); int i = 10 / 4; System.out.println("任务1运行结果:" + i); return i; }, service); CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("任务2线程:" + Thread.currentThread().getId()); System.out.println("任务2运行结果:"); return "hello"; }, service); future01.runAfterEitherAsync(future02,() -> { System.out.println("任务3开始"); }, service);
7.多任务组合
allOf
:等待所有任务完成
CompletableFuture<String> futureImg = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("查询商品的图片信息"); return "hello.png"; }, service); CompletableFuture<String> futureAttr = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("查询商品的属性"); return "黑色+256g"; }, service); CompletableFuture<String> futureDesc = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { System.out.println("查询商品的介绍"); return "华为"; }, service); CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.allOf(futureImg, futureAttr, futureDesc); completableFuture.get(); //等待所有结果完成
anyOf
:只要有一个任务完成
整合SpringBoot
1.添加配置类,新建线程池
package cn.cloud.xmall.product.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @Description: ··· * @author: Freedom * @QQ: 1556507698 * @date:2022/3/21 17:41 */ @Configuration public class MyThreadConfig { @Bean public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(){ return new ThreadPoolExecutor( 20, 200, 10, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() ); }; }
2.想要在配置文件中手动的配置参数
新建一个配置属性类
package cn.cloud.xmall.product.config; import lombok.Data; import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.stereotype.Component; /** * @Description: ··· * @author: Freedom * @QQ: 1556507698 * @date:2022/3/21 17:47 */ @ConfigurationProperties(prefix = "xmall.thread") @Component //加入容器 @Data public class ThreadPollConfigProperties { private Integer coreSize; private Integer maxSize; private Integer keepAliveTime; }
注:可以在依赖种添加此依赖,在配置文件中就会有我们自己配置属性的提示
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId> <optional>true</optional> </dependency>
3.配置文件配置属性
#线程池配置 xmall: thread: core-size: 20 max-size: 200 keep-alive-time: 10
4.使用配置文件中的属性
@EnableConfigurationProperties(ThreadPollConfigProperties.class),如果配置文件类没有添加@Component加入容器可以使用这种方式
package cn.cloud.xmall.product.config; import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @Description: ··· * @author: Freedom * @QQ: 1556507698 * @date:2022/3/21 17:41 */ //@EnableConfigurationProperties(ThreadPollConfigProperties.class) @Configuration public class MyThreadConfig { @Bean public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(ThreadPollConfigProperties pool){ return new ThreadPoolExecutor( pool.getCoreSize(), pool.getMaxSize(), pool.getKeepAliveTime(), TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() ); }; }
5.注入线程池
@Autowired private ThreadPoolExecutor executor;
6.异步编排
@Override public SkuItemVo item(Long skuId) throws ExecutionException, InterruptedException { SkuItemVo skuItemVo = new SkuItemVo(); //1.使用自己的线程池来新建异步任务 CompletableFuture<SkuInfoEntity> infoFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { //1.查询基本信息 pms_sku_info SkuInfoEntity info = getById(skuId); skuItemVo.setInfo(info); return info; }, executor); //2.根据一号任务来继续调用 CompletableFuture<Void> saleAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> { //3.获取当前spu的销售属性组合 List<SkuItemSaleAttrVo> saleAttrVos = saleAttrValueService.getSaleAttrsBySpuId(res.getSpuId()); skuItemVo.setSaleAttr(saleAttrVos); }, executor); //3.根据一号任务来继续调用 CompletableFuture<Void> descFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> { //4.获取Spu的介绍 pms_spu_info_desc SpuInfoDescEntity spuInfo = spuInfoDescService.getById(res.getSpuId()); skuItemVo.setDesc(spuInfo); }, executor); //4.根据一号任务来继续调用 CompletableFuture<Void> baseAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> { //5.获取spu的规格参数信息 List<SpuItemAttrGroupVo> attrGroups = attrGroupService.getAttrGroupWithAttrsBySpuId(res.getSpuId(), res.getCatalogId()); skuItemVo.setGroupAttrs(attrGroups); }, executor); //此任务不需要根据一号任务的返回调用,所以开一个新线程 CompletableFuture<Void> imagesFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> { //2.获取sku的图片信息 pms_sku_images List<SkuImagesEntity> images = imagesService.getImagesBySkuId(skuId); skuItemVo.setImages(images); }, executor); //等待所有任务都完成 //TODO 可以选择有异常情况下的处理结果 CompletableFuture.allOf(saleAttrFuture,descFuture,baseAttrFuture,imagesFuture).get(); return skuItemVo; }
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。