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Java中的异步与线程池解读

作者:最好束手就擒

这篇文章主要介绍了Java中的异步与线程池,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

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

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

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:

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

以上都要前置任务成功完成。

Function<? super T,? extends U>

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);
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);
        });
 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。

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);
        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。

        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);
 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);
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

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

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。

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