有了 CompletableFuture，使得异步编程没有那么难了！

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了有了 CompletableFuture，使得异步编程没有那么难了！，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含17522字，纯文字阅读大概需要26分钟。

内容图文

本文导读：

• 业务需求场景介绍
• 技术设计方案思考
• Future 设计模式实战
• CompletableFuture 模式实战
• CompletableFuture 生产建议
• CompletableFuture 性能测试
• CompletableFuture 使用扩展

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1、业务需求场景介绍

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不变的东西就是一直在变化中。

想必，大家在闲暇时刻，会经常看视频，经常用的几个 APP，比如优酷、爱奇艺、腾讯等。

这些视频 APP 不仅仅可以在手机上播放，还能够支持在电视上播放。

在电视终端上播放的 APP 是独立发布的版本，跟手机端的 APP 是不一样的。

当我们看一部电影时，点击进入某一部电影，就进入到了专辑详情页页面，此时，播放器会自动播放视频。用户在手机上看到的专辑详情页，与电视上看到的专辑详情页，页面样式设计上是不同的。

我们来直观的看一下效果。

手机上的腾讯视频专辑详情页:

上半部分截图，下面还有为你推荐、明星演员、周边推荐、评论等功能。

相应的，在电视端的专辑详情页展示方式是不一样的。假设产品经理提出一个需求，要求对详情页做个改版。
样式要求如下图所示：

两个终端的样式对比，在电视端专辑详情页中，包含了很多板块，每个板块横向展示多个内容。

产品的设计上要求是，有的板块内容来源于推荐、有的板块来源于搜索、有的板块来源CMS（内容管理系统）。简单理解为，每个板块内容来源不同，来源于推荐、搜索等接口的内容要求是近实时的请求。

2、技术设计方案思考

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考虑到产品提的这个需求，其实实现起来并不难。

主要分为了静态数据部分和动态数据部分，对于不经常变化的数据可以通过静态接口获取，对于近乎实时的数据可以通过动态接口获取。

静态接口设计：

专辑本身的属性以及专辑下的视频数据，一般是不经常变化的。
在需求场景介绍中，我截图的是电影频道。如果是电视剧频道，会展示剧集列表（专辑下的所有视频，如第 1 集、第 2 集...），而视频的更新一般是不太频繁的，所以在专辑详情页剧集列表数据就可以从静态接口获取。

静态接口数据生成流程：

另外一部分，就是需要动态接口来实现，调用第三方接口获取数据，比如推荐、搜索数据。
同时，要求板块与板块之间的内容不允许重复。

动态接口设计：

方案一：

串行调用，即按照每个板块的展示先后顺序，调用相应的第三方接口获取数据。

方案二：

并行调用，即多个板块之间可以并行调用，提高整体接口响应效率。

其实以上两个方案，各有利弊。

方案一串行调用，好处是开发模型简单，按照串行方式依次调用接口，内容数据去重，聚合所有的数据返回给客户端。

但是，接口响应时间依赖于第三方接口的响应时间，通常第三方接口总是不可靠的，可能就会拉高接口整体响应时间，进而导致占用线程时间过长，影响接口整体吞吐量。

方案二并行调用，理论上是可以提高接口的整体响应时间，假设同时调用多个第三方接口，取决于最慢的接口响应时间。

并行调用时，需要考虑到「池化技术」，即不能无限制的在 JVM 进程上创建过多的线程。同时，也要考虑到板块与板块之间的内容数据，要按照产品设计上的先后顺序做去重。

根据这个需求场景，我们选择第二种方案来实现更合适一些。

选择了方案二，我们抽象出如下图所示的简易模型：

T1、T2、T3 表示多个板块内容线程。T1 线程先返回结果，T2 线程返回的结果不能与与 T1 线程返回的结果内容重复，T3 线程返回的结果不能与 T1、T2 两个线程返回的结果内容重复。

我们从技术实现上考量，当并行调用多个第三方接口时，需要获取接口的返回结果，首先想到的就是 Future ，能够实现异步获取任务结果。

另外，JDK8 提供了 CompletableFuture 易于使用的获取异步结果的工具类，解决了 Future 的一些使用上的痛点，以更优雅的方式实现组合式异步编程，同时也契合函数式编程。

3、Future 设计模式实战

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Future 接口设计：

提供了获取任务结果、取消任务、判断任务状态接口。调用获取任务结果方法，在任务未完成情况下，会导致调用阻塞。

Future 接口提供的方法：
```
// 获取任务结果
V get() throws InterruptedException, ExecutionException;

// 支持超时时间的获取任务结果
V get(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

// 判断任务是否已完成
boolean isDone();

// 判断任务是否已取消
boolean isCancelled();

// 取消任务
boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
```

通常，我们在考虑到使用 Future 获取任务结果时，会使用 ThreadPoolExecutor 或者 FutureTask 来实现功能需求。

ThreadPoolExecutor、FutureTask 与 Future 接口关系类图：

TheadPoolExecutor 提供三个 submit 方法：

// 1. 提交无需返回值的任务，Runnable 接口 run() 方法无返回值
public Future<?> submit(Runnable task) {
}

// 2. 提交需要返回值的任务，Callable 接口 call() 方法有返回值
public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
}

// 3. 提交需要返回值的任务，任务结果是第二个参数 result 对象
public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
}

第 3 个 submit 方法使用示例如下所示：

static String x = "东升的思考";
public static void main(String[] args) throws Exception {
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
    // 创建 Result 对象 r
    Result r = new Result();
    r.setName(x);

    // 提交任务
    Future<Result> future =
                    executor.submit(new Task(r), r);
    Result fr = future.get();

    // 下面等式成立
    System.out.println(fr == r);
    System.out.println(fr.getName() == x);
    System.out.println(fr.getNick() == x);
}

static class Result {
    private String name;
    private String nick;
    // ... ignore getter and setter 
}

static class Task implements Runnable {
    Result r;

    // 通过构造函数传入 result
    Task(Result r) {
            this.r = r;
    }

    @Override
    public void run() {
            // 可以操作 result
            String name = r.getName();
            r.setNick(name);
    }
}

执行结果都是true。

FutureTask 设计实现：

实现了 Runnable 和 Future 两个接口。实现了 Runnable 接口，说明可以作为任务对象，直接提交给 ThreadPoolExecutor 去执行。实现了 Future 接口，说明能够获取执行任务的返回结果。

我们来根据产品的需求，使用 FutureTask 模拟两个线程，通过示例实现下功能。
结合示例代码注释理解：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建任务 T1 的 FutureTask，调用推荐接口获取数据
    FutureTask<String> ft1 = new FutureTask<>(new T1Task());
    // 创建任务 T1 的 FutureTask，调用搜索接口获取数据，依赖 T1 结果
    FutureTask<String> ft2  = new FutureTask<>(new T2Task(ft1));
    // 线程 T1 执行任务 ft1
    Thread T1 = new Thread(ft1);
    T1.start();
    // 线程 T2 执行任务 ft2
    Thread T2 = new Thread(ft2);
    T2.start();
    // 等待线程 T2 执行结果
    System.out.println(ft2.get());
}

// T1Task 调用推荐接口获取数据
static class T1Task implements Callable<String> {
    @Override
    public String call() throws Exception {
            System.out.println("T1: 调用推荐接口获取数据...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

            System.out.println("T1: 得到推荐接口数据...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
            return " [T1 板块数据] ";
    }
}
        
// T2Task 调用搜索接口数据，同时需要推荐接口数据
static class T2Task implements Callable<String> {
    FutureTask<String> ft1;

    // T2 任务需要 T1 任务的 FutureTask 返回结果去重
    T2Task(FutureTask<String> ft1) {
         this.ft1 = ft1;
    }

    @Override
    public String call() throws Exception {
        System.out.println("T2: 调用搜索接口获取数据...");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

        System.out.println("T2: 得到搜索接口的数据...");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        // 获取 T2 线程的数据
        System.out.println("T2: 调用 T1.get() 接口获取推荐数据");
        String tf1 = ft1.get();
        System.out.println("T2: 获取到推荐接口数据:" + tf1);

        System.out.println("T2: 将 T1 与 T2 板块数据做去重处理");
        return "[T1 和 T2 板块数据聚合结果]";
    }
}

执行结果如下：

> Task :FutureTaskTest.main()
T1: 调用推荐接口获取数据...
T2: 调用搜索接口获取数据...
T1: 得到推荐接口数据...
T2: 得到搜索接口的数据...
T2: 调用 T1.get() 接口获取推荐数据
T2: 获取到推荐接口数据: [T1 板块数据] 
T2: 将 T1 与 T2 板块数据做去重处理
[T1 和 T2 板块数据聚合结果] 

小结：

Future 表示「未来」的意思，主要是将耗时的一些操作任务，交给单独的线程去执行。从而达到异步的目的，提交任务的当前线程，在提交任务后和获取任务结果的过程中，当前线程可以继续执行其他操作，不需要在那傻等着返回执行结果。

4、CompleteableFuture 模式实战

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对于 Future 设计模式，虽然我们提交任务时，不会进入任何阻塞，但是当调用方要获得这个任务的执行结果，还是可能会阻塞直至任务执行完成。

在 JDK1.5 设计之初就一直存在这个问题，发展到 JDK1.8 引入了 CompletableFuture 才得到完美的增强。

在此期间，Google 开源的 Guava 工具包提供了 ListenableFuture ，用于支持任务完成时支持回调方式，感兴趣的朋友们可以自行查阅研究。

在业务需求场景介绍中，不同板块的数据来源是不同的，并且板块与板块之间是存在数据依赖关系的。

可以理解为任务与任务之间是有时序关系的，而根据 CompletableFuture 提供的一些功能特性，是非常适合这种业务场景的。

CompletableFuture 类图：

CompletableFuture 实现了 Future 和 CompletionStage 两个接口。实现 Future 接口是为了关注异步任务什么时候结束，和获取异步任务执行的结果。实现 CompletionStage 接口，其提供了非常丰富的功能，实现了串行关系、并行关系、汇聚关系等。

CompletableFuture 核心优势：

1）无需手工维护线程，给任务分配线程的工作无需开发人员关注；

2）在使用上，语义更加清晰明确；

例如：t3 = t1.thenCombine(t2, () -> { // doSomething ... } 能够明确的表述任务 3 要等任务 2 和 任务 1完成后才会开始执行。

3）代码更加简练，支持链式调用，让你更专注业务逻辑。

4）方便的处理异常情况

接下来，通过 CompletableFuture 来模拟实现专辑下多板块数据聚合处理。

代码如下所示：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 暂存数据
    List<String> stashList = Lists.newArrayList();
    // 任务 1：调用推荐接口获取数据
    CompletableFuture<String> t1 =
                    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                            System.out.println("T1: 获取推荐接口数据...");
                            sleepSeconds(5);
                            stashList.add("[T1 板块数据]");
                            return "[T1 板块数据]";
                    });
    // 任务 2：调用搜索接口获取数据
    CompletableFuture<String> t2 =
                    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                            System.out.println("T2: 调用搜索接口获取数据...");
                            sleepSeconds(3);
                            return " [T2 板块数据] ";
                    });
    // 任务 3：任务 1 和任务 2 完成后执行，聚合结果
    CompletableFuture<String> t3 =
                    t1.thenCombine(t2, (t1Result, t2Result) -> {
                            System.out.println(t1Result + " 与 " + t2Result + "实现去重逻辑处理");
                            return "[T1 和 T2 板块数据聚合结果]";
                    });
    // 等待任务 3 执行结果
    System.out.println(t3.get(6, TimeUnit.SECONDS));
}

static void sleepSeconds(int timeout) {
    try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(timeout);
    } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
    }
}

执行结果如下：

> Task :CompletableFutureTest.main()
T1: 获取推荐接口数据...
T2: 调用搜索接口获取数据...
[T1 板块数据] 与  [T2 板块数据] 实现去重逻辑处理
[T1 和 T2 板块数据聚合结果]

上述的示例代码在 IDEA 中新建个Class，直接复制进去，即可正常运行。

** 5、CompletableFuture 生产建议**

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创建合理的线程池：

在生产环境下，不建议直接使用上述示例代码形式。因为示例代码中使用的
CompletableFuture.supplyAsync(() -> {});
创建 CompletableFuture 对象的 supplyAsync() 方法（这里使用的工厂方法模式），底层使用的默认线程池，不一定能满足业务需求。

结合底层源代码来看一下：

// 默认使用 ForkJoinPool 线程池
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?
       ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();

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

创建 ForkJoinPool 线程池：
默认线程池大小是 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1（CPU 核数 - 1），可以通过 JVM 参数 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 设置线程池大小。

JVM 参数上配置 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.threadFactory 设置线程工厂类；配置 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.exceptionHandler 设置异常处理类，这两个参数设置后，内部会通过系统类加载器加载 Class。

如果所有 CompletableFuture 都使用默认线程池，一旦有任务执行很慢的 I/O 操作，就会导致所有线程都阻塞在 I/O 操作上，进而影响系统整体性能。

所以，建议大家在生产环境使用时，根据不同的业务类型创建不同的线程池，以避免互相影响。

CompletableFuture 还提供了另外支持线程池的方法。

// 第二个参数支持传递 Executor 自定义线程池
public static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier,
                                                       Executor executor) {
        return asyncSupplyStage(screenExecutor(executor), supplier);
}

自定义线程池，建议参考 「阿里巴巴 Java 开发手册」，推荐使用 ThreadPoolExecutor 自定义线程池，使用有界队列，根据实际业务情况设置队列大小。

线程池大小的设置，在 「Java 并发编程实战」一书中，Brian Goetz 提供了不少优化建议。如果线程池数量过多，竞争 CPU 和内存资源，导致大量时间在上下文切换上。反之，如果线程池数量过少，无法充分利用 CPU 多核优势。

线程池大小与 CPU 处理器的利用率之比可以用下面公式估算：

异常处理：

CompletableFuture 提供了非常简单的异常处理 ，如下这些方法，支持链式编程方式。

// 类似于 try{}catch{} 中的 catch{}
public CompletionStage<T> exceptionally
        (Function<Throwable, ? extends T> fn);
                
// 类似于 try{}finally{} 中的 finally{}，不支持返回结果
public CompletionStage<T> whenComplete
        (BiConsumer<? super T, ? super Throwable> action);
public CompletionStage<T> whenCompleteAsync
        (BiConsumer<? super T, ? super Throwable> action);
                
// 类似于 try{}finally{} 中的 finally{}，支持返回结果
public <U> CompletionStage<U> handle
        (BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn);
public <U> CompletionStage<U> handleAsync
        (BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn);

#### 6、CompletableFuture 性能测试：

循环压测任务数如下所示，每次执行压测，从 1 到 jobNum 数据叠加汇聚结果，计算耗时。
统计维度：CompletableFuture 默认线程池 与 自定义线程池。
性能测试代码：

// 性能测试代码
Arrays.asList(-3, -1, 0, 1, 2, 4, 5, 10, 16, 17, 30, 50, 100, 150, 200, 300).forEach(offset -> {
                    int jobNum = PROCESSORS + offset;
                    System.out.println(
                                    String.format("When %s tasks => stream: %s, parallelStream: %s, future default: %s, future custom: %s",
                                                    testCompletableFutureDefaultExecutor(jobNum), testCompletableFutureCustomExecutor(jobNum)));
});

// CompletableFuture 使用默认 ForkJoinPool 线程池
private static long testCompletableFutureDefaultExecutor(int jobCount) {
    List<CompletableFuture<Integer>> tasks = new ArrayList<>();
    IntStream.rangeClosed(1, jobCount).forEach(value -> tasks.add(CompletableFuture.supplyAsync(CompleteableFuturePerfTest::getJob)));

    long start = System.currentTimeMillis();
    int sum = tasks.stream().map(CompletableFuture::join).mapToInt(Integer::intValue).sum();
    checkSum(sum, jobCount);
    return System.currentTimeMillis() - start;
}

// CompletableFuture 使用自定义的线程池
private static long testCompletableFutureCustomExecutor(int jobCount) {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(200, 200, 5, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<>(100000), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                    Thread thread = new Thread(r);
                    thread.setName("CUSTOM_DAEMON_COMPLETABLEFUTURE");
                    thread.setDaemon(true);
                    return thread;
            }
    }, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

    List<CompletableFuture<Integer>> tasks = new ArrayList<>();
    IntStream.rangeClosed(1, jobCount).forEach(value -> tasks.add(CompletableFuture.supplyAsync(CompleteableFuturePerfTest::getJob, threadPoolExecutor)));

    long start = System.currentTimeMillis();
    int sum = tasks.stream().map(CompletableFuture::join).mapToInt(Integer::intValue).sum();
    checkSum(sum, jobCount);
    return System.currentTimeMillis() - start;
}

测试机器配置：8 核CPU，16G内存

性能测试结果：

根据压测结果看到，随着压测任务数量越大，使用默认的线程池性能越差。

7、CompletableFuture 使用扩展：

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对象创建：

除前面提到的 supplyAsync 方法外，CompletableFuture 还提供了如下方法：

// 执行任务，CompletableFuture<Void> 无返回值，默认线程池
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {
      return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
}
// 执行任务，CompletableFuture<Void> 无返回值，支持自定义线程池
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable,
                                                   Executor executor) {
        return asyncRunStage(screenExecutor(executor), runnable);
}

我们在 CompletableFuture 模式实战中，提到了 CompletableFuture 实现了 CompletionStage 接口，该接口提供了非常丰富的功能。

CompletionStage 接口支持串行关系、汇聚 AND 关系、汇聚 OR 关系。
下面对这些关系的接口做个简单描述，大家在使用时可以去自行查阅 JDK API。
同时，这些关系接口中每个方法都提供了对应的 xxxAsync() 方法，表示异步化执行任务。

串行关系：

CompletionStage 描述串行关系，主要有 thenApply、thenRun、thenAccept 和 thenCompose 系列接口。

源码如下所示：

// 对应 U apply(T t) ，接收参数 T并支持返回值 U
public <U> CompletionStage<U> thenApply(Function<? super T,? extends U> fn);
public <U> CompletionStage<U> thenApplyAsync(Function<? super T,? extends U> fn);

// 不接收参数也不支持返回值
public CompletionStage<Void> thenRun(Runnable action);
public CompletionStage<Void> thenRunAsync(Runnable action);

// 接收参数但不支持返回值
public CompletionStage<Void> thenAccept(Consumer<? super T> action);
public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action);

// 组合两个依赖的 CompletableFuture 对象
public <U> CompletionStage<U> thenCompose
        (Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);
public <U> CompletionStage<U> thenComposeAsync
        (Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn);

汇聚 AND 关系：

CompletionStage 描述 汇聚 AND 关系，主要有 thenCombine、thenAcceptBoth 和 runAfterBoth 系列接口。

源码如下所示（省略了Async 方法）：

// 当前和另外的 CompletableFuture 都完成时，两个参数传递给 fn，fn 有返回值
public <U,V> CompletionStage<V> thenCombine
        (CompletionStage<? extends U> other,
         BiFunction<? super T,? super U,? extends V> fn);

// 当前和另外的 CompletableFuture 都完成时，两个参数传递给 action，action 没有返回值
public <U> CompletionStage<Void> thenAcceptBoth
        (CompletionStage<? extends U> other,
         BiConsumer<? super T, ? super U> action);

// 当前和另外的 CompletableFuture 都完成时，执行 action
public CompletionStage<Void> runAfterBoth(CompletionStage<?> other,
                                              Runnable action);

汇聚 OR 关系：

CompletionStage 描述 汇聚 OR 关系，主要有 applyToEither、acceptEither 和 runAfterEither 系列接口。

源码如下所示（省略了Async 方法）：

// 当前与另外的 CompletableFuture 任何一个执行完成，将其传递给 fn，支持返回值
public <U> CompletionStage<U> applyToEither
        (CompletionStage<? extends T> other,
         Function<? super T, U> fn);

// 当前与另外的 CompletableFuture 任何一个执行完成，将其传递给 action，不支持返回值
public CompletionStage<Void> acceptEither
        (CompletionStage<? extends T> other,
         Consumer<? super T> action);

// 当前与另外的 CompletableFuture 任何一个执行完成，直接执行 action
public CompletionStage<Void> runAfterEither(CompletionStage<?> other,
                                                Runnable action);

到此，CompletableFuture 的相关特性都介绍完了。

异步编程慢慢变得越来越成熟，Java 语言官网也开始支持异步编程模式，所以学好异步编程还是有必要的。

本文结合业务需求场景驱动，引出了 Future 设计模式实战，然后对 JDK1.8 中的 CompletableFuture 是如何使用的，核心优势、性能测试对比、使用扩展方面做了进一步剖析。

希望对大家有所帮助！

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的有了 CompletableFuture，使得异步编程没有那么难了！全部内容，希望文章能够帮你解决有了 CompletableFuture，使得异步编程没有那么难了！所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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