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目录
前言
实现思路
CompletableFuture快速入门
1.创建CompletableFuture
2.链式调用
3.异常处理
4.组合多个CompletableFuture
5.设置超时时间
代码实现
1.初始化线程池
2.封装响应信息聚合对象
3.通过CompletableFuture异步执行每一个查询操作
4.测试
其他优化点
总结
✨️本系列源码均已上传仓库 1321928757/Concurrent-MulThread-Demo(github.com)✨️
前言
在Web应用开发中,一个界面可能需要同时请求多个接口来获取不同信息。传统的做法是编写一个聚合接口同步获取这些数据，第二种方法是分多次请求来获取数据。这两种方式虽然简单直观,但效率比较低下，随着应用复杂度的增加,这种低效的做法将会带来严重的性能问题。
异步编程模型可以很好地解决这个问题。多个任务可以同时执行,互不影响,从而大幅提高应用的响应速度和吞吐量。Java 8 中引入的CompletableFuture为异步编程提供了强有力的支持,使得编写异步代码变得更加简单。本文将重点介绍如何利用CompletableFuture优化并发查询接口的响应速度。
实现思路
要优化并发查询接口的响应速度,传统的优化方式是通过多线程来并行执行多个查询任务。但这种做法存在一些缺陷:
- 创建和管理线程的开销较大,如果线程数量过多,会给系统带来很大的压力。
- 如果查询任务的执行时间不均匀,会导致部分线程需要长时间等待,资源利用率低下。
而CompletableFuture提供了一种更优雅、更高效的解决方案。其核心思路是:
- 每个查询任务都封装为一个CompletableFuture异步任务,由线程池并行执行。
- 通过CompletableFuture.allOf()方法等待所有异步任务完成。
- 最后从每个任务的结果中组装出最终需要的数据对象。
CompletableFuture快速入门
在JDK8以后，CompletableFuture提供了丰富的API用于异步编程,下面列举了一些最常见的用法:
1.创建CompletableFuture
有多种方式可以创建CompletableFuture:
// 从一个供给函数创建
CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello");
// 从一个运行函数创建
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> System.out.println("Hello"));
// 从一个已有的结果创建
CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.completedFuture("Hello");2.链式调用
CompletableFuture支持链式调用,可以方便地对异步结果进行转换和组合:
CompletableFuture<String> resultFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello")
.thenApply(s -> s + " World") // 对结果进行转换
.thenCompose(s -> getResult(s)); // 组合另一个异步操作3.异常处理
通过exceptionally()方法可以对异常情况进行处理:
String result = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
throw new RuntimeException("error");
}).exceptionally(ex -> {
// 处理异常
return "Default Value";
}).get();4.组合多个CompletableFuture
通过allOf，anyOf这两种方式我们可以让任务之间协同工作，join()和get()方法都是阻塞调用它们的线程（通常为主线程）来获取CompletableFuture异步之后的返回值。
get() 方法会抛出经检查的异常，可被捕获，自定义处理或者直接抛出。
而 join() 会抛出未经检查的异常。
// 等待所有任务完成
CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).get();
CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).join();
// 只要任意一个任务完成即可
CompletableFuture.anyOf(future1, future2, future3).get();
CompletableFuture.anyOf(future1, future2, future3).join();
// 规定超时时间，防止一直堵塞
CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).get(6, TimeUnit.SECONDS);
5.设置超时时间
我们可以通过下面的方式可以设置某个CompletableFuture的超时时间:
String result = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello")
.completeOnTimeout("Timeout!", 1, TimeUnit.SECONDS)
.get();代码实现
1.初始化线程池
application.yaml配置文件
# 线程池配置
thread:
pool:
corePoolSize: 10
maxPoolSize: 20
queueCapacity: 100
keepAliveSeconds: 60线程池配置类ThreadPoolConfig
/**
* @author Luckysj @刘仕杰
* @description 线程池配置
* @create 2024/03/19 21:43:57
*/
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
@Value("${thread.pool.corePoolSize}")
private int corePoolSize;
@Value("${thread.pool.maxPoolSize}")
private int maxPoolSize;
@Value("${thread.pool.queueCapacity}")
private int queueCapacity;
@Value("${thread.pool.keepAliveSeconds}")
private int keepAliveSeconds;
@Bean
public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
return new ThreadPoolExecutor(
corePoolSize,
maxPoolSize,
keepAliveSeconds,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(queueCapacity),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
}
}2.封装响应信息聚合对象
我们这里模拟用户相关的界面，这里需要点赞数，粉丝数，文章数等信息
/**
* @author Luckysj @刘仕杰
* @description 信息聚合对象
* @create 2024/03/19 21:48:13
*/
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class UserBehaviorDataDTO {
//用户ID
private Long userId ;
//发布文章数
private Long articleCount ;
//点赞数
private Long likeCount ;
//粉丝数
private Long fansCount ;
//消息数
private Long msgCount ;
//收藏数
private Long collectCount ;
//关注数
private Long followCount ;
//红包数
private Long redBagCount ;
// 卡券数
private Long couponCount ;
}
3.通过CompletableFuture异步执行每一个查询操作
如下，我们定义了一个异步任务类，创建每一个查询操作的CompletableFuture异步任务放入线程中执行，并利用allOf等待全部任务执行完成，执行完成后组装查询信息到聚合对象中返回
/**
* @author Luckysj @刘仕杰
* @description 一个页面可能有多达10个左右的一个用户行为数据,我们可以通过多线程来提高查询速率
* @create 2024/03/19 21:45:04
*/
@Slf4j
@Component
public class MyFutureTask {
@Resource
UserService userService;
// 线程池
@Resource
private ExecutorService executor;
public UserBehaviorDataDTO getUserAggregatedResult(final Long userId) {
System.out.println("MyFutureTask的线程:" + Thread.currentThread());
try {
// 1.发布文章数
CompletableFuture<Long> articleCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countArticleCountByUserId(userId), executor);
// 2.点赞数
CompletableFuture<Long> LikeCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countLikeCountByUserId(userId), executor);
// 3.粉丝数
CompletableFuture<Long> fansCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countFansCountByUserId(userId), executor);
// 4.消息数
CompletableFuture<Long> msgCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countMsgCountByUserId(userId), executor);
// 5.收藏数
CompletableFuture<Long> collectCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countCollectCountByUserId(userId), executor);
// 6.关注数
CompletableFuture<Long> followCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countFollowCountByUserId(userId), executor);
// 7.红包数
CompletableFuture<Long> redBagCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countRedBagCountByUserId(userId), executor);
// 8.卡券数
CompletableFuture<Long> couponCountFT = CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.countCouponCountByUserId(userId), executor);
// 等待全部线程执行完毕 这里一定要设超时时间，不然会一直等待
CompletableFuture.allOf(articleCountFT, LikeCountFT, fansCountFT, msgCountFT, collectCountFT, followCountFT, redBagCountFT, couponCountFT).get(6, TimeUnit.SECONDS);
// 必须设置合理的超时时间
UserBehaviorDataDTO userBehaviorData = UserBehaviorDataDTO.builder().articleCount(articleCountFT.get()).likeCount(LikeCountFT.get()).fansCount(fansCountFT.get()).msgCount(msgCountFT.get()).collectCount(collectCountFT.get()).followCount(followCountFT.get()).redBagCount(redBagCountFT.get()).couponCount(couponCountFT.get()).build();
return userBehaviorData;
} catch (Exception e) {
log.error("get user behavior data error", e);
return new UserBehaviorDataDTO();
}
}
这里用户服务类中我采用线程睡眠来模拟查询耗时
4.测试
访问测试接口，日志输出如下：
UserController的线程:Thread[http-nio-8080-exec-2,5,main]
MyFutureTask的线程:Thread[http-nio-8080-exec-2,5,main]
UserService获取ArticleCount的线程 pool-2-thread-1
UserService获取likeCount的线程 pool-2-thread-2
UserService获取MsgCount的线程 pool-2-thread-4
UserService获取CollectCount的线程 pool-2-thread-5
UserService获取FollowCount的线程 pool-2-thread-6
UserService获取RedBagCount的线程 pool-2-thread-7
UserService获取CouponCount的线程 pool-2-thread-8
获取CouponCount===睡眠:0s
获取RedBagCount===睡眠:1s
获取FollowCount===睡眠:1s
获取CollectCount==睡眠:2s
获取FansCount===睡眠:1s
UserService获取FansCount的线程 pool-2-thread-3
获取ArticleCount===睡眠:1s
获取MsgCount===睡眠:1s
获取likeCount===睡眠:2s
===============总耗时:2.019秒
可以看到，总耗时主要取决于耗时最长的那个操作，相比于串行查询肯定快多了
其他优化点
除了使用CompletableFuture并行查询优化外，还有以下可以提高接口查询速率的方法：
- 数据缓存: 对于一些常用且不经常变动的数据,可以考虑加入redis缓存或者本地缓存，减少数据库查询。
- 异步持久化: 对于一些不需要立即写入数据库的数据,可以先放入消息队列,由后台程序异步处理,减轻数据库压力。
- 分库分表: 对于数据量较大的表,可以考虑分库分表,避免单表数据量过大带来的查询效率问题。
总结
CompletableFuture为Java提供了强大的异步编程能力,可以极大地提高应用的并发能力和响应速度。通过并行执行多个查询任务,我们可以大幅减少接口的响应时间,优化用户体验。同时,CompletableFuture的代码风格函数式、简洁、优雅,也使得代码更加易读易维护。
但是,异步编程也不是万能的,它需要开发者转变思维模式,还需要权衡利弊。在实际项目中,我们可以结合其他优化手段,选择合适的方案,以达到最佳的性能效果。
