h5页面设计用什么软件,常德seo优化,玛沁县公司网站建设,俄罗斯搜索引擎推广目录 一、前情提要二、JDK8的CompletableFuture1、ForkJoinPool2、从ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor探索CompletableFuture和Future的区别 三、通过CompletableFuture优化 “通过Future获取异步返回值”1、通过Future获取异步返回值关键代码#xff08;1#xff09;将异步… 目录 一、前情提要二、JDK8的CompletableFuture1、ForkJoinPool2、从ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor探索CompletableFuture和Future的区别 三、通过CompletableFuture优化 “通过Future获取异步返回值”1、通过Future获取异步返回值关键代码1将异步方法的返回值改为FutureInteger将返回值放到new AsyncResult();中2通过FutureInteger.get()获取返回值 2、通过CompletableFuture获取异步返回值关键代码1将异步方法的返回值改为 int2通过completableFuture.get()获取返回值 3、效率对比1测试环境2统计四种情况下10万数据入库时间3设置核心线程数自定义ForkJoinPool线程池自定义线程池 4统计分析 四、通过CompletableFuture.allOf解决阻塞主线程问题1、语法2、代码实例 五、CompletableFuture中花俏的语法糖1、runAsync2、supplyAsync 六、顺序执行异步任务1、thenRun2、thenAccept3、thenApply 七、CompletableFuture合并任务八、CompletableFuture VS Future总结在BUG中磨砺在优化中成长 大家好我是哪吒。
一、前情提要
在上一篇文章中使用双异步后如何保证数据一致性通过Future获取异步返回值轮询判断Future状态如果执行完毕或已取消则通过get()获取返回值get()是阻塞的方法因此会阻塞当前线程如果通过new Runnable()执行get()方法那么还是需要返回AsyncResult然后再通过主线程去get()获取异步线程返回结果。
写法很繁琐还会阻塞主线程。
下面是FutureTask异步执行流程图 二、JDK8的CompletableFuture
1、ForkJoinPool
Java8中引入了CompletableFuture它实现了对Future的全面升级可以通过回调的方式获取异步线程返回值。
CompletableFuture的异步执行通过ForkJoinPool实现 它使用守护线程去执行任务。
ForkJoinPool在于可以充分利用多核CPU的优势把一个任务拆分成多个小任务把多个小任务放到多个CPU上并行执行当多个小任务执行完毕后再将其执行结果合并起来。
Future的异步执行是通过ThreadPoolExecutor实现的。 2、从ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor探索CompletableFuture和Future的区别
ForkJoinPool中的每个线程都会有一个队列而ThreadPoolExecutor只有一个队列并根据queue类型不同细分出各种线程池ForkJoinPool在使用过程中会创建大量的子任务会进行大量的gc但是ThreadPoolExecutor不需要因为ThreadPoolExecutor是任务分配平均的ThreadPoolExecutor中每个异步线程之间是相互独立的当执行速度快的线程执行完毕后它就会一直处于空闲的状态等待其它线程执行完毕ForkJoinPool中每个异步线程之间并不是绝对独立的在ForkJoinPool线程池中会维护一个队列来存放需要执行的任务当线程自身任务执行完毕后它会从其它线程中获取未执行的任务并帮助它执行直至所有线程执行完毕。
因此在多线程任务分配不均时ForkJoinPool的执行效率更高。但是如果任务分配均匀ThreadPoolExecutor的执行效率更高因为ForkJoinPool会创建大量子任务并对其进行大量的GC比较耗时。
三、通过CompletableFuture优化 “通过Future获取异步返回值”
1、通过Future获取异步返回值关键代码
1将异步方法的返回值改为FutureInteger将返回值放到new AsyncResult();中
Async(async-executor)
public void readXls(String filePath, String filename) {try {// 此代码为简化关键性代码ListFutureInteger futureList new ArrayList();for (int time 0; time times; time) {FutureInteger sumFuture readExcelDataAsyncFutureService.readXlsCacheAsync();futureList.add(sumFuture);}}catch (Exception e){logger.error(readXlsCacheAsync---插入数据异常,e);}
}Async(async-executor)
public FutureInteger readXlsCacheAsync() {try {// 此代码为简化关键性代码return new AsyncResult(sum);}catch (Exception e){return new AsyncResult(0);}
}2通过FutureInteger.get()获取返回值
public static boolean getFutureResult(ListFutureInteger futureList, int excelRow) {int[] futureSumArr new int[futureList.size()];for (int i 0;ifutureList.size();i) {try {FutureInteger future futureList.get(i);while (true) {if (future.isDone() !future.isCancelled()) {Integer futureSum future.get();logger.info(获取Future返回值成功----Future: future ,Result: futureSum);futureSumArr[i] futureSum;break;} else {logger.info(Future正在执行---获取Future返回值中---等待3秒);Thread.sleep(3000);}}} catch (Exception e) {logger.error(获取Future返回值异常: , e);}}boolean insertFlag getInsertSum(futureSumArr, excelRow);logger.info(获取所有异步线程Future的返回值成功Excel插入结果insertFlag);return insertFlag;
}2、通过CompletableFuture获取异步返回值关键代码
1将异步方法的返回值改为 int
Async(async-executor)
public void readXls(String filePath, String filename) {ListCompletableFutureInteger completableFutureList new ArrayList();for (int time 0; time times; time) {// 此代码为简化关键性代码CompletableFutureInteger completableFuture CompletableFuture.supplyAsync(new SupplierInteger() {Overridepublic Integer get() {return readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis();}}).thenApply((result) - {// 回调方法return thenApplyTest2(result);// supplyAsync返回值 * 1}).thenApply((result) - {return thenApplyTest5(result);// thenApply返回值 * 1}).exceptionally((e) - { // 如果执行异常:logger.error(CompletableFuture.supplyAsync----异常, e);return null;});completableFutureList.add(completableFuture);}
}Async(async-executor)
public int readXlsCacheAsync() {try {// 此代码为简化关键性代码return sum;}catch (Exception e){return -1;}
}2通过completableFuture.get()获取返回值
public static boolean getCompletableFutureResult(ListCompletableFutureInteger list, int excelRow){logger.info(通过completableFuture.get()获取每个异步线程的插入结果----开始);int sum 0;for (int i 0; i list.size(); i) {Integer result list.get(i).get();sum result;}boolean insertFlag excelRow sum;logger.info(全部执行完毕excelRow{}入库{}, 数据是否一致{},excelRow,sum,insertFlag);return insertFlag;
}3、效率对比
1测试环境
12个逻辑处理器的电脑Excel中包含10万条数据Future的自定义线程池核心线程数为24ForkJoinPool的核心线程数为24
2统计四种情况下10万数据入库时间
不获取异步返回值通过Future获取异步返回值通过CompletableFuture获取异步返回值默认ForkJoinPool线程池的核心线程数为本机逻辑处理器数量测试电脑为12通过CompletableFuture获取异步返回值修改ForkJoinPool线程池的核心线程数为24。
备注因为CompletableFuture不阻塞主线程主线程执行时间只有2秒表格中统计的是异步线程全部执行完成的时间。
3设置核心线程数
将核心线程数CorePoolSize设置成CPU的处理器数量是不是效率最高的
// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;// 测试电脑是24因为在接口被调用后开启异步线程执行入库任务因为测试机最多同时开启24线程处理任务故将10万条数据拆分成等量的24份也就是10万/24 4166那么我设置成4200是不是效率最佳呢
测试的过程中发现好像真的是这样的。
自定义ForkJoinPool线程池
Autowired
Qualifier(asyncTaskExecutor)
private Executor asyncTaskExecutor;Override
public void readXls(String filePath, String filename) {ListCompletableFutureInteger completableFutureList new ArrayList();for (int time 0; time times; time) {CompletableFutureInteger completableFuture CompletableFuture.supplyAsync(new SupplierInteger() {Overridepublic Integer get() {try {return readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsync(sheet, row, start, finalEnd, insertBuilder);} catch (Exception e) {logger.error(CompletableFuture----readXlsCacheAsync---异常, e);return -1;}};},asyncTaskExecutor);completableFutureList.add(completableFuture);}// 不会阻塞主线程CompletableFuture.allOf(completableFutureList.toArray(new CompletableFuture[completableFutureList.size()])).whenComplete((r,e) - {try {int insertSum getCompletableFutureResult(completableFutureList, excelRow);} catch (Exception ex) {return;}});
}自定义线程池
/*** 自定义异步线程池*/
Bean(asyncTaskExecutor)
public AsyncTaskExecutor asyncTaskExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor new ThreadPoolTaskExecutor();//设置线程名称executor.setThreadNamePrefix(asyncTask-Executor);//设置最大线程数executor.setMaxPoolSize(200);//设置核心线程数executor.setCorePoolSize(24);//设置线程空闲时间默认60executor.setKeepAliveSeconds(200);//设置队列容量executor.setQueueCapacity(50);/*** 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略* 通常有以下四种策略* ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。* ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy也是丢弃任务但是不抛出异常。* ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy丢弃队列最前面的任务然后重新尝试执行任务重复此过程* ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy重试添加当前的任务自动重复调用 execute() 方法直到成功*/executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());executor.initialize();return executor;
}4统计分析
效率对比
③通过CompletableFuture获取异步返回值12线程 ②通过Future获取异步返回值 ④通过CompletableFuture获取异步返回值24线程 ①不获取异步返回值
不获取异步返回值时性能最优这不废话嘛~
核心线程数相同的情况下CompletableFuture的入库效率要优于Future的入库效率10万条数据大概要快4秒钟这还是相当惊人的优化的价值就在于此。 四、通过CompletableFuture.allOf解决阻塞主线程问题
1、语法
CompletableFuture.allOf(CompletableFuture的可变数组).whenComplete((r,e) - {})。
2、代码实例
getCompletableFutureResult方法在 “3.2.2 通过completableFuture.get()获取返回值”。
// 不会阻塞主线程
CompletableFuture.allOf(completableFutureList.toArray(new CompletableFuture[completableFutureList.size()])).whenComplete((r,e) - {logger.info(全部执行完毕解决主线程阻塞问题~);try {int insertSum getCompletableFutureResult(completableFutureList, excelRow);} catch (Exception ex) {logger.error(全部执行完毕解决主线程阻塞问题异常, ex);return;}
});// 会阻塞主线程
//getCompletableFutureResult(completableFutureList, excelRow);logger.info(CompletableFuture----会阻塞主线程吗);五、CompletableFuture中花俏的语法糖
1、runAsync
runAsync 方法不支持返回值。
可以通过runAsync执行没有返回值的异步方法。
不会阻塞主线程。
// 分批异步读取Excel内容并入库
int finalEnd end;
CompletableFuture.runAsync(() - readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis();2、supplyAsync
supplyAsync也可以异步处理任务传入的对象实现了Supplier接口。将Supplier作为参数并返回CompletableFuture结果值这意味着它不接受任何输入参数而是将result作为输出返回。
会阻塞主线程。
supplyAsync()方法关键代码
int finalEnd end;
CompletableFutureInteger completableFuture CompletableFuture.supplyAsync(new SupplierInteger() {Overridepublic Integer get() {return readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis();}
});Override
public int readXlsCacheAsyncMybatis() {// 不为人知的操作// 返回异步方法执行结果即可return 100;
}六、顺序执行异步任务
1、thenRun
thenRun()不接受参数也没有返回值与runAsync()配套使用恰到好处。
// JDK8的CompletableFuture
CompletableFuture.runAsync(() - readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis())
.thenRun(() - logger.info(CompletableFuture----.thenRun()方法测试));2、thenAccept
thenAccept()接受参数没有返回值。
supplyAsync thenAccept
异步线程顺序执行supplyAsync的异步返回值可以作为thenAccept的参数使用不会阻塞主线程
CompletableFuture.supplyAsync(new SupplierInteger() {Overridepublic Integer get() {return readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis();}
}).thenAccept(x - logger.info(.thenAccept()方法测试 x));但是此时无法通过completableFuture.get()获取supplyAsync的返回值了。
3、thenApply
thenApply在thenAccept的基础上可以再次通过completableFuture.get()获取返回值。
supplyAsync thenApply典型的链式编程。
异步线程内方法顺序执行supplyAsync 的返回值作为第 1 个thenApply的参数进行业务处理第 1 个thenApply的返回值作为第 2 个thenApply的参数进行业务处理最后通过future.get()方法获取最终的返回值
CompletableFutureInteger completableFuture CompletableFuture.supplyAsync(new SupplierInteger() {Overridepublic Integer get() {return readExcelDbJdk8Service.readXlsCacheAsyncMybatis();}
}).thenApply((result) - {return thenApplyTest2(result);// supplyAsync返回值 * 2
}).thenApply((result) - {return thenApplyTest5(result);// thenApply返回值 * 5
});logger.info(readXlsCacheAsyncMybatis插入数据 * 2 * 5 completableFuture.get());七、CompletableFuture合并任务
thenCombine多个异步任务并行处理有返回值最后合并结果返回新的CompletableFuture对象thenAcceptBoth多个异步任务并行处理无返回值acceptEither多个异步任务并行处理无返回值applyToEither多个异步任务并行处理有返回值
CompletableFuture合并任务的代码实例这里就不多赘述了一些语法糖而已大家切记陷入低水平勤奋的怪圈。
八、CompletableFuture VS Future总结
本文中以下几个方面对比了CompletableFuture和Future的差异
ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor的实现原理探索了CompletableFuture和Future的差异通过代码实例的形式简单介绍了CompletableFuture中花俏的语法糖通过CompletableFuture优化了 “通过Future获取异步返回值”通过CompletableFuture.allOf解决阻塞主线程问题。
Future提供了异步执行的能力但Future.get()会通过轮询的方式获取异步返回值get()方法还会阻塞主线程。
轮询的方式非常消耗CPU资源阻塞的方式显然与我们的异步初衷背道而驰。
JDK8提供的CompletableFuture实现了Future接口添加了很多Future不具备的功能比如链式编程、异常处理回调函数、获取异步结果不阻塞不轮询、合并异步任务等。
获取异步线程结果后我们可以通过添加事务的方式实现Excel入库操作的数据一致性。
异步多线程情况下如何实现事务
有的小伙伴可能会说
这还不简单添加Transactional注解如果发生异常或入库数据量不符直接回滚就可以了~
那么真的是这样吗我们下期见~ 在BUG中磨砺在优化中成长
使用双异步后从 191s 优化到 2s
增加索引 异步 不落地后从 12h 优化到 15 min
使用懒加载 零拷贝后程序的秒开率提升至99.99%
性能优化2.0新增缓存后程序的秒开率不升反降 文章收录于100天精通Java从入门到就业
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