Java中的异步与线程池
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
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;
}