Java接口异步调用优化技巧详解
作者:浮生夢
本文详细介绍了在Java开发中,如何通过异步调用等技巧来优化接口的性能,有效避免阻塞和提高并发处理能力,提升系统的稳定性和响应速度
在日常项目中,我们经常采用多线程异步调用的方式来提高接口的响应时间。
在实际情况下,我们如何通过异步方式优化我们的接口呢,有以下几种常见思路
1,自己new线程或者线程池
如下我们把三个耗时操作交给新的线程或者线程池执行。
当请求过来的时候tomcat线程会等待子线程全部执行完成,然后汇总结果进行返回。
/** * 这里会阻塞tomcat的线程 */ @GetMapping("getAllEgOne") public Map<String, Object> getAllEgOne() throws ExecutionException, InterruptedException { FutureTask<String> stringFutureTaskOne = new FutureTask<>(asyncService::getOne); FutureTask<String> stringFutureTaskTwo = new FutureTask<>(asyncService::getTwo); FutureTask<String> stringFutureTaskThree = new FutureTask<>(asyncService::getThree); new Thread(stringFutureTaskOne).start(); new Thread(stringFutureTaskTwo).start(); new Thread(stringFutureTaskThree).start(); Map<String, Object> result = new HashMap<>(); result.put("one", stringFutureTaskOne.get()); result.put("two", stringFutureTaskTwo.get()); result.put("three", stringFutureTaskThree.get()); return result; }
2,Sping Mvc
我们返回一个Callable 这时候会开启一个新的线程不会阻塞tomcat的线程
/** * 这里不会阻塞tomcat的线程 */ @GetMapping("getAllEgTwo") public Callable<Map<String, Object>> getAllEgTwo() { return () -> { FutureTask<String> stringFutureTaskOne = new FutureTask<>(asyncService::getOne); FutureTask<String> stringFutureTaskTwo = new FutureTask<>(asyncService::getTwo); FutureTask<String> stringFutureTaskThree = new FutureTask<>(asyncService::getThree); new Thread(stringFutureTaskOne).start(); new Thread(stringFutureTaskTwo).start(); new Thread(stringFutureTaskThree).start(); Map<String, Object> result = new HashMap<>(3); result.put("one", stringFutureTaskOne.get()); result.put("two", stringFutureTaskTwo.get()); result.put("three", stringFutureTaskThree.get()); return result; }; }
3,修改单个任务为批量任务
在项目中我们有很多数据库的查询,批量查询要快于单个查询,中间省了很多io操作。
思考能不能吧单个调用转换成批量呢,针对并发比较高的接口。合并多个用户的调用,转换成一批进行查询。
把一个时间段内的请求放进队列,然后通过定时任务进行批量查询,然后进行响应分发。
import com.example.demo.conf.SnowFlake; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.util.CollectionUtils; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.annotation.PostConstruct; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.*; /** * @author liwenchao */ @RestController @RequestMapping("async") @Slf4j public class AsyncController { @Autowired private AsyncService asyncService; private final SnowFlake worker = new SnowFlake(1, 1, 1); private final LinkedBlockingQueue<RequestBody<Long, UserInfo>> queue = new LinkedBlockingQueue<>(); @PostConstruct public void doWork() { ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(1); service.scheduleAtFixedRate(() -> { //每次运行的时候 去拿MQ中的数据量 int size = queue.size(); if (size == 0) { return; } log.info("批量获取任务:{}-{}", Thread.currentThread().getName(), size); //多次请求收集到一起一块去批量请求下面的需要的数据 List<Long> requestBodyList = new ArrayList<>(); List<RequestBody<Long, UserInfo>> requestBodies = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < size; i++) { RequestBody<Long, UserInfo> requestBody = queue.poll(); requestBodies.add(requestBody); Long requestParam = requestBody.getRequestParam(); requestBodyList.add(requestParam); } List<UserInfo> fourBatch; try { fourBatch = asyncService.getFourBatch(requestBodyList); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } if (CollectionUtils.isEmpty(fourBatch)) { return; } for (UserInfo x : fourBatch) { for (RequestBody<Long, UserInfo> y : requestBodies) { if (x.getId().equals(y.getRequestParam())) { y.getResult().complete(x); break; } } } }, 1000L, 50L, TimeUnit.MILLISECONDS); } /** * ● 插入 * 1.add(e):当阻塞队列满时,再往队列里add插入元素会抛IllegalStateException:Queue full * 2.offer(e):插入方法,成功true失败返回false * 3.put(e):当阻塞队列满时,生产者线程继续往队列里添加元素,队列会一直阻塞生产者线程。直到put数据or响应中断退出 * 4.offer(e,time,unit):当阻塞队列满的时候,队列会阻塞生产者线程一定时间,超过限时后生产者线程会退出。 * <p> * ● 移除 * 1.remove():当队列为空的时候,再往队列里remove移除元素会抛NoSuchElementException * 2.poll():移除方法,成功返回出队列的元素,队列里没有就返回null。 * 3.take():当队列为空消费者线程试图从队列里take元素,队列会一直阻塞消费者线程知道队列可用 * 4.poll(time,unit):当队列为空的时候,会阻塞一段时间超时后消费者线程退出。 * <p> * ● 检查 * 1.element():当队列为空时直接抛出异常 * 2.peek():当队列为空时阻塞 * <p> * 这里不会阻塞tomcat的线程 */ @GetMapping("getAllEgFour") public UserInfo getAllEgFour(Long userId) throws ExecutionException, InterruptedException { if (userId == null) { userId = worker.nextId(); } log.info("开始获取数据: {}: {}", Thread.currentThread().getName(), userId); RequestBody<Long, UserInfo> objectObjectRequestBody = new RequestBody<>(); CompletableFuture<UserInfo> completableFuture = new CompletableFuture<>(); objectObjectRequestBody.setRequestParam(userId); objectObjectRequestBody.setResult(completableFuture); queue.add(objectObjectRequestBody); UserInfo userInfo = completableFuture.get(); log.info("完成获取数据: {}: {}", Thread.currentThread().getName(), userInfo); return userInfo; } }
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