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Future&CompletableFuture&Disruptor

Callable&Future&FutureTask

直接继承Thread或者实现Runnable接口都可以创建线程，但是这两种方法都没有返回值，也就是不能获取执行完的结果。因此java1.5就提供了Callable接口来实现这一场景，而Future和FutureTask就可以和Callable接口配合起来使用。

Callable和Runnable的区别

Runnable

public interface Runnable {
    /**
     * When an object implementing interface Runnable is used
     * to create a thread, starting the thread causes the object's
     * run method to be called in that separately executing
     * thread.
     * 
     * The general contract of the method run is that it may
     * take any action whatsoever.
     *
     * @see     java.lang.Thread#run()
     */
    public abstract void run();
}

不能返回一个返回值
不能抛出 checked Exception

Callable的call方法

public interface Callable {
    /**
     * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
     *
     * @return computed result
     * @throws Exception if unable to compute a result
     */
    V call() throws Exception;
}

可以有返回值，
可以声明抛出异常。

创建任务的方式

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        new Thread(() -> {
            log.debug("通过Runnable方式执行任务");
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {

            }
        }).start();


        FutureTask task = new FutureTask(new Callable() {
            @Override
            public Object call() throws Exception {
                log.debug("通过Callable方式执行任务");
                Thread.sleep(3000);
                return "返回任务结果";
            }

        });

        new Thread(task).start();
        log.debug("结果：{}", task.get());

    }

和 Callable 配合的有一个 Future 类，通过 Future 可以了解任务执行情况，或者取消任务的执行，还可获取任务执行的结果，这些功能都是 Runnable 做不到的，Callable 的功能要比 Runnable 强大。

Future

Future就是对于具体的Runnable或者Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果。必要时可以通过get方法获取执行结果，该方法会阻塞直到任务返回结果。

boolean cancel (boolean mayInterruptIfRunning) 取消任务的执行。参数指定是否立即中断任务执行，或者等等任务结束
boolean isCancelled () 任务是否已经取消，任务正常完成前将其取消，则返回true
boolean isDone () 任务是否已经完成。需要注意的是如果任务正常终止、异常或取消，都将返回true
V get () throws InterruptedException, ExecutionException 等待任务执行结束，然后获得V类型的结果。InterruptedException 线程被中断异常， ExecutionException任务执行异常，如果任务被取消，还会抛出 CancellationException 。
V get (long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException 同上面的get功能一样，多了设置超时时间。参数timeout指定超时时间，uint指定时间的单位，在枚举类TimeUnit中有相关的定义。如果计算超时，将抛出TimeoutException

利用 FutureTask 创建 Future

Future实际采用FutureTask实现，该对象相当于是消费者和生产者的桥梁，消费者通过FutureTask 存储任务的处理结果，更新任务的状态：未开始、正在处理、已完成等。而生产者拿到的 FutureTask 被转型为 Future 接口，可以阻塞式获取任务的处理结果，非阻塞式获取任务处理状态。

FutureTask既可以被当做Runnable来执行，也可以被当做Future来获取Callable的返回结果。

如何使用

把 Callable 实例当作 FutureTask 构造函数的参数，生成 FutureTask 的对象，然后把这个对象当作一个 Runnable 对象，放到线程池中或另起线程去执行，最后还可以通过FutureTask 获取任务执行的结果。

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Task task = new Task();
        //构建futureTask
        FutureTask futureTask = new FutureTask<>(task);
        //作为Runnable入参
        new Thread(futureTask).start();

        System.out.println("task运行结果："+futureTask.get());
    }

    static class Task implements Callable {

        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            System.out.println("子线程正在计算");
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        }
    }

通过get方法获取线程执行结果

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        FutureTask ft1 = new FutureTask<>(new T1Task());
        FutureTask ft2 = new FutureTask<>(new T2Task());
        FutureTask ft3 = new FutureTask<>(new T3Task());
        FutureTask ft4 = new FutureTask<>(new T4Task());
        FutureTask ft5 = new FutureTask<>(new T5Task());

        //构建线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        executorService.submit(ft1);
        executorService.submit(ft2);
        executorService.submit(ft3);
        executorService.submit(ft4);
        executorService.submit(ft5);
        //获取执行结果
        System.out.println(ft1.get());
        System.out.println(ft2.get());
        System.out.println(ft3.get());
        System.out.println(ft4.get());
        System.out.println(ft5.get());

        executorService.shutdown();

    }

    static class T1Task implements Callable {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("T1:查询商品基本信息...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
            return "商品基本信息查询成功";
        }
    }

    static class T2Task implements Callable {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("T2:查询商品价格...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            return "商品价格查询成功";
        }
    }

    static class T3Task implements Callable {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("T3:查询商品库存...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            return "商品库存查询成功";
        }
    }

    static class T4Task implements Callable {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("T4:查询商品图片...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            return "商品图片查询成功";
        }
    }

    static class T5Task implements Callable {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("T5:查询商品销售状态...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            return "商品销售状态查询成功";
        }
    }

使用线程池和Future，异步完成任务，相比同步的处理方式，时间上只需要等待其中耗时最长的一个任务执行完成即可，而同步的方式要累加所有的任务执行时间。注意，调用get方法会阻塞，后续的get调用要等待之前的get调用完毕。

Future 注意事项

当 for 循环批量获取 Future 的结果时容易阻塞，get 方法调用时应使用 timeout限制Future 的生命周期不能后退。一旦完成了任务，它就永久停在了“已完成”的状态，不能从头再来，使用Callable 和Future 不会产生新的线程，线程的创建时钟是通过newThread()来完成的。

Future的局限性

从本质上说，Future表示一个异步计算的结果。它提供了isDone()来检测计算是否已经完成，并且在计算结束后，可以通过get()方法来获取计算结果。在异步计算中，Future确实是个非常优秀的接口。但是，它的本身也确实存在着许多限制：

并发执行多任务：Future只提供了get()方法来获取结果，并且是阻塞的。所以，如果第一个任务的执行时间更短，但是它在另一个任务前先调用get获取结果，会阻塞第二个get，直到第一个get调用返回结果为止；
无法对多个任务进行链式调用：如果你希望在计算任务完成后执行特定动作，比如发邮件，但Future却没有提供这样的能力；
无法组合多个任务：如果你运行了10个任务，并期望在它们全部执行结束后执行特定动作，那么在Future中这是无能为力的；
没有异常处理：Future接口中没有关于异常处理的方法；

CompletionService

Callable+Future 可以实现多个task并行执行，但是如果遇到前面的task执行较慢时需要阻塞等待前面的task执行完后面task才能取得结果。而CompletionService的主要功能就是一边生成任务,一边获取任务的返回值。让两件事分开执行,任务之间不会互相阻塞，可以实现先执行完的先取结果，不再依赖任务顺序了。

原理

内部通过阻塞队列+FutureTask，实现了任务先完成可优先获取到，即结果按照完成先后顺序排序，内部有一个先进先出的阻塞队列，用于保存已经执行完成的Future，通过调用它的take方法或poll方法可以获取到一个已经执行完成的Future，进而通过调用Future接口实现类的get方法获取最终的结果。

应用场景

当需要批量提交异步任务的时候建议你使用CompletionService。 CompletionService将线程池Executor和阻塞队列BlockingQueue的功能融合在了一起，能够让批量异步任务的管理更简单。
CompletionService能够让异步任务的执行结果有序化。先执行完的先进入阻塞队列，利用这个特性，你可以轻松实现后续处理的有序性，避免无谓的等待，同时还可以快速实现诸如Forking Cluster这样的需求。
线程池隔离。CompletionService支持自己创建线程池，这种隔离性能避免几个特别耗时的任务拖垮整个应用的风险。

CompletableFuture使用详解

简单的任务，用Future获取结果还好，但我们并行提交的多个异步任务，往往并不是独立的，很多时候业务逻辑处理存在串行[依赖]、并行、聚合的关系。如果要我们手动用 Fueture实现，是非常麻烦的。

CompletableFuture是Future接口的扩展和增强。CompletableFuture实现了Future接口，并在此基础上进行了丰富地扩展，完美地弥补了Future上述的种种问题。更为重要的是，CompletableFuture实现了对任务的编排能力。借助这项能力，我们可以轻松地组织不同任务的运行顺序、规则以及方式。从某种程度上说，这项能力是它的核心能力。而在以往，虽然通过CountDownLatch等工具类也可以实现任务的编排，但需要复杂的逻辑处理，不仅耗费精力且难以维护。

实现了CompletionStage接口: 执行某一个阶段，可向下执行后续阶段。异步执行，默认线程池是ForkJoinPool.commonPool() 。

具体应用关系

依赖关系

thenApply() 把前面异步任务的结果，交给后面的Function
thenCompose()用来连接两个有依赖关系的任务，结果由第二个任务返回

and聚合关系

thenCombine:任务合并，有返回值
thenAccepetBoth:两个任务执行完成后，将结果交给thenAccepetBoth消耗，无返回值
runAfterBoth:两个任务都执行完成后，执行下一步操作（Runnable）

or聚合关系

applyToEither:两个任务谁执行的快，就使用那一个结果，有返回值
acceptEither: 两个任务谁执行的快，就消耗那一个结果，无返回值
runAfterEither: 任意一个任务执行完成，进行下一步操作(Runnable)

并行执行

CompletableFuture类自己也提供了anyOf()和allOf()用于支持多个CompletableFuture并行执行

public static  CompletableFuture supplyAsync(Supplier supplier) {
        return asyncSupplyStage(asyncPool, supplier);
    }

    /**
     * Returns a new CompletableFuture that is asynchronously completed
     * by a task running in the given executor with the value obtained
     * by calling the given Supplier.
     *
     * @param supplier a function returning the value to be used
     * to complete the returned CompletableFuture
     * @param executor the executor to use for asynchronous execution
     * @param  the function's return type
     * @return the new CompletableFuture
     */
    public static  CompletableFuture supplyAsync(Supplier supplier,
                                                       Executor executor) {
        return asyncSupplyStage(screenExecutor(executor), supplier);
    }

    /**
     * Returns a new CompletableFuture that is asynchronously completed
     * by a task running in the {@link ForkJoinPool#commonPool()} after
     * it runs the given action.
     *
     * @param runnable the action to run before completing the
     * returned CompletableFuture
     * @return the new CompletableFuture
     */
    public static CompletableFuture runAsync(Runnable runnable) {
        return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
    }

    /**
     * Returns a new CompletableFuture that is asynchronously completed
     * by a task running in the given executor after it runs the given
     * action.
     *
     * @param runnable the action to run before completing the
     * returned CompletableFuture
     * @param executor the executor to use for asynchronous execution
     * @return the new CompletableFuture
     */
    public static CompletableFuture runAsync(Runnable runnable,
                                                   Executor executor) {
        return asyncRunStage(screenExecutor(executor), runnable);
    }

runAsync 方法以Runnable函数式接口类型为参数，没有返回结果，supplyAsync方法Supplier函数式接口类型为参数，返回结果类型为U；Supplier 接口的 get() 方法是有返回值的（会阻塞）
没有指定Executor的方法会使用ForkJoinPool.commonPool() 作为它的线程池执行异步代码。如果指定线程池，则使用指定的线程池运行。
默认情况下 CompletableFuture 会使用公共的 ForkJoinPool 线程池，这个线程池默认创建的线程数是 CPU 的核数（也可以通过 JVM option:- Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 来设置 ForkJoinPool 线程池的线程数）。如果所有 CompletableFuture 共享一个线程池，那么一旦有任务执行一些很慢的 I/O 操作，就会导致线程池中所有线程都阻塞在 I/O 操作上，从而造成线程饥饿，进而影响整个系统的性能。所以，强烈建议你要根据不同的业务类型创建不同的线程池，以避免互相干扰

结果获取

join&get

join()和get()方法都是用来获取CompletableFuture异步之后的返回值。join()方法抛出的是uncheck异常（即未经检查的异常),不会强制开发者抛出。get()方法抛出的是经过检查的异常，ExecutionException, InterruptedException 需要用户手动处理（抛出或者 try catch）

    public CompletableFuture whenComplete(
        BiConsumer action) {
        return uniWhenCompleteStage(null, action);
    }

    public CompletableFuture whenCompleteAsync(
        BiConsumer action) {
        return uniWhenCompleteStage(asyncPool, action);
    }

    public CompletableFuture whenCompleteAsync(
        BiConsumer action, Executor executor) {
        return uniWhenCompleteStage(screenExecutor(executor), action);
    }
    public CompletableFuture exceptionally(
        Function fn) {
        return uniExceptionallyStage(fn);
    }

Action的类型是BiConsumer，它可以处理正常的计算结果，或者异常情况。
方法不以Async结尾，意味着Action使用相同的线程执行，而Async可能会使用其它的线程去执行(如果使用相同的线程池，也可能会被同一个线程选中执行)。
这几个方法都会返回CompletableFuture，当Action执行完毕后它的结果返回原始的CompletableFuture的计算结果或者返回异常

whenComplete

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            if (new Random().nextInt(10) % 2 == 0) {
                int i = 12 / 0;
            }
            System.out.println("执行结束！");
            return "test";
        });

        future.whenComplete(new BiConsumer() {
            @Override
            public void accept(String t, Throwable action) {
                System.out.println(t+" 执行完成！");
            }
        });

        future.exceptionally(new Function() {
            @Override
            public String apply(Throwable t) {
                System.out.println("执行失败：" + t.getMessage());
                return "异常xxxx";
            }
        }).join();
    }

结果转换

所谓结果转换，就是将上一段任务的执行结果作为下一阶段任务的入参参与重新计算，产生新的结果。

thenApply

接收一个函数作为参数，使用该函数处理上一个CompletableFuture 调用的结果，并返回一个具有处理结果的Future对象。

thenApply 和 thenCompose的区别

thenApply 转换的是泛型中的类型，返回的是同一个CompletableFuture；
thenCompose 将内部的 CompletableFuture 调用展开来并使用上一个CompletableFutre 调用的结果在下一步的 CompletableFuture 调用中进行运算，是生成一个新的CompletableFuture。

结果消费

与结果处理和结果转换系列函数返回一个新的 CompletableFuture 不同，结果消费系列函数只对结果执行Action，而不返回新的计算值。

根据对结果的处理方式，结果消费函数又分为：

thenAccept系列：对单个结果进行消费
thenAcceptBoth系列：对两个结果进行消费
thenRun系列：不关心结果，只对结果执行Action

thenAccept

通过观察该系列函数的参数类型可知，它们是函数式接口Consumer，这个接口只有输入，没有返回值

thenAcceptBoth

thenAcceptBoth 函数的作用是，当两个 CompletionStage 都正常完成计算的时候，就会执行提供的action消费两个异步的结果。

thenRun

thenRun 也是对线程任务结果的一种消费函数，与thenAccept不同的是，thenRun 会在上一阶段CompletableFuture计算完成的时候执行一个Runnable，Runnable并不使用该CompletableFuture 计算的结果。

thenCombine

thenCombine 方法，合并两个线程任务的结果，并进一步处理。

任务交互

所谓线程交互，是指将两个线程任务获取结果的速度相比较，按一定的规则进行下一步处理

applyToEither

两个线程任务相比较，先获得执行结果的，就对该结果进行下一步的转化操作。

acceptEither

两个线程任务相比较，先获得执行结果的，就对该结果进行下一步的消费操作。

runAfterEither

两个线程任务相比较，有任何一个执行完成，就进行下一步操作，不关心运行结果。

runAfterBoth

两个线程任务相比较，两个全部执行完成，才进行下一步操作，不关心运行结果。

anyOf

anyOf 方法的参数是多个给定的 CompletableFuture，当其中的任何一个完成时，方法返回这个 CompletableFuture。

allOf

allOf方法用来实现多 CompletableFuture 的同时返回。

Disruptor

sruptor简介

Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获得了业界关注。2011年，企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。目前，包括Apache Storm、Camel、Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能。注意，这里所说的队列是系统内部的内存队列，而不是Kafka这样的分布式队列。Disruptor实现了队列的功能并且是一个有界队列，可以用于生产者-消费者模型。

常用阻塞队列的问题

juc下的队列大部分采用加ReentrantLock锁方式保证线程安全。在稳定性要求特别高的系统中，为了防止生产者速度过快，导致内存溢出，只能选择有界队列。
加锁的方式通常会严重影响性能。线程会因为竞争不到锁而被挂起，等待其他线程释放锁而唤醒，这个过程存在很大的开销，而且存在死锁的隐患。
有界队列通常采用数组实现。但是采用数组实现又会引发另外一个问题false sharing(伪共享)。

Disruptor的设计方案

Disruptor通过以下设计来解决队列速度慢的问题：

环形数组结构 :为了避免垃圾回收，采用数组而非链表。同时，数组对处理器的缓存机制更加友好（空间局部性原理）。
元素位置定位 :数组长度2^n，通过位运算，加快定位的速度。下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。index是long类型，即使100万QPS的处理速度，也需要30万年才能用完。
无锁设计:每个生产者或者消费者线程，会先申请可以操作的元素在数组中的位置，申请到之后，直接在该位置写入或者读取数据。
伪共享解决：利用缓存行填充解决了伪共享的问题。
实现了基于事件驱动的生产者消费者模型（观察者模式消费者时刻关注着队列里有没有消息，一旦有新消息产生，消费者线程就会立刻把它消费。

RingBuffer数据结构

使用RingBuffer来作为队列的数据结构，RingBuffer就是一个可自定义大小的环形数组。除数组外还有一个序列号(sequence)，用以指向下一个可用的元素，供生产者与消费者使用。

Disruptor要求设置数组长度为2的n次幂。在知道索引(index)下标的情况下，存与取数组上的元素时间复杂度只有O(1)，而这个index我们可以通过序列号与数组的长度取模来计算得出，index=sequence % entries.length。也可以用位运算来计算效率更高，此时array.length必须是2的幂次方，index=sequece&(entries.length-1)

当所有位置都放满了，再放下一个时，就会把0号位置覆盖掉。

覆盖数据时提供的策略

BlockingWaitStrategy策略，常见且默认的等待策略，当这个队列里满了，不执行覆盖，而是阻塞等待。使用ReentrantLock+Condition实现阻塞，最节省cpu，但高并发场景下性能最差。适合CPU资源紧缺，吞吐量和延迟并不重要的场景
SleepingWaitStrategy策略，会在循环中不断等待数据。先进行自旋等待如果不成功，则使用Thread.yield()让出CPU,并最终使用LockSupport.parkNanos(1L)进行线程休眠，以确保不占用太多的CPU资源。因此这个策略会产生比较高的平均延时。典型的应用场景就是异步日志。
YieldingWaitStrategy策略，这个策略用于低延时的场合。消费者线程会不断循环监控缓冲区变化，在循环内部使用Thread.yield()让出CPU给别的线程执行时间。如果需要一个高性能的系统，并且对延时比较有严格的要求，可以考虑这种策略。
BusySpinWaitStrategy策略: 采用死循环，消费者线程会尽最大努力监控缓冲区的变化。对延时非常苛刻的场景使用，cpu核数必须大于消费者线程数量。推荐在线程绑定到固定的CPU的场景下使用

写数据流程

单个生产者

1. 申请写入m个元素；

2. 若是有m个元素可以写入，则返回最大的序列号。这里主要判断是否会覆盖未读的元素；

3. 若是返回的正确，则生产者开始写入元素;

多个生产者