第二部分:并发工具类25->CompletionService,批量执行异步任务

1.如何优化一个询价应用的核心代码呢?

ThreadPoolExecutor+Future的方案,
用3个线程异步执行,通过3次调用future的get方法后去查价结果,然后价格保存在数据库中


// 创建线程池
ExecutorService executor =
  Executors.newFixedThreadPool(3);
// 异步向电商S1询价
Future<Integer> f1 = 
  executor.submit(
    ()->getPriceByS1());
// 异步向电商S2询价
Future<Integer> f2 = 
  executor.submit(
    ()->getPriceByS2());
// 异步向电商S3询价
Future<Integer> f3 = 
  executor.submit(
    ()->getPriceByS3());
    
// 获取电商S1报价并保存
r=f1.get();
executor.execute(()->save(r));
  
// 获取电商S2报价并保存
r=f2.get();
executor.execute(()->save(r));
  
// 获取电商S3报价并保存  
r=f3.get();
executor.execute(()->save(r));

问题
获取s1报价耗时很长,那么即使获取s2的报价耗时端,也无法保证s2的报价先执行,因为住线程都阻塞在了f1.get()上

2.解决方案

利用阻塞队列,将获取报价的结果放入阻塞队列,主线程消费阻塞队列,保证先获取的报价先保存到数据库中
在执行f1.get方法,不是在主线程中执行,而是用线程池新开线程执行,防止阻塞


// 创建阻塞队列
BlockingQueue<Integer> bq =
  new LinkedBlockingQueue<>();
//电商S1报价异步进入阻塞队列  
executor.execute(()->
  bq.put(f1.get()));
//电商S2报价异步进入阻塞队列  
executor.execute(()->
  bq.put(f2.get()));
//电商S3报价异步进入阻塞队列  
executor.execute(()->
  bq.put(f3.get()));
//异步保存所有报价  
for (int i=0; i<3; i++) {
  Integer r = bq.take();
  executor.execute(()->save(r));
}  

3.使用CompletionService实现询价系统

CompletionService,就是实现2中的类似功能
sdk并发包中提供的
内嵌一个阻塞队列,然后把执行结果的future对象加入到阻塞队列,也不是任务做种的结果

4.创建CompletionService

  1. ExecutorCompletionService(Executor executor)
  2. ExecutorCompletionService(Executor executor,BlockQueue<Future> completionQueue)

共同参数都有线程池,如果不指定队列,使用的是无界队列LinkedBlockQueue,任务执行结果的future对象加入到completionQueue中


// 创建线程池
ExecutorService executor = 
  Executors.newFixedThreadPool(3);
// 创建CompletionService
CompletionService<Integer> cs = new 
  ExecutorCompletionService<>(executor);
// 异步向电商S1询价
cs.submit(()->getPriceByS1());
// 异步向电商S2询价
cs.submit(()->getPriceByS2());
// 异步向电商S3询价
cs.submit(()->getPriceByS3());
// 将询价结果异步保存到数据库
for (int i=0; i<3; i++) {
  Integer r = cs.take().get();
  executor.execute(()->save(r));
}

5.CompletionService 接口说明

submit()方法,参数Callable task
submit()方法,参数Runnable task和V result,类似于ThreadPoolExecutor的 Future submit(Runnable task,T result)

task(),从阻塞队列中获取并移除一个元素,阻塞队列是空,take会被阻塞
poll(),从阻塞对垒中获取并移除一个元素,阻塞队列是空,poll会返回null值
poll(long timeout,Timeunit unit)支持以超时的方式获取并移除阻塞队列头部的一个元素,等待了timeout unit时间,阻塞队列还是空,该方法会返回null值

6.Dubbo中的Forking cluster集群模式的使用

dubblo中的集群模式,支持并行调用多个查询服务,只要有一个成功返回结果,整个服务就可以返回了
注意:是查询服务,而不能是修改服务。

例如提供地址转换坐标的服务,保证高可用和高性能,并行调用3个地图服务商的API,然后只要有1个正确返回了结果r,那么地址坐标整个服务就可以直接返回r了,这种集群模式可以容忍2个地图服务商异常,但缺点是消耗资源偏多


geocoder(addr) {
  //并行执行以下3个查询服务, 
  r1=geocoderByS1(addr);
  r2=geocoderByS2(addr);
  r3=geocoderByS3(addr);
  //只要r1,r2,r3有一个返回
  //则返回
  return r1|r2|r3;
}

7.用CompletionService实现Forking集群模式


// 创建线程池
ExecutorService executor =
  Executors.newFixedThreadPool(3);
// 创建CompletionService
CompletionService<Integer> cs =
  new ExecutorCompletionService<>(executor);
// 用于保存Future对象
List<Future<Integer>> futures =
  new ArrayList<>(3);
//提交异步任务,并保存future到futures 
futures.add(
  cs.submit(()->geocoderByS1()));
futures.add(
  cs.submit(()->geocoderByS2()));
futures.add(
  cs.submit(()->geocoderByS3()));
// 获取最快返回的任务执行结果
Integer r = 0;
try {
  // 只要有一个成功返回,则break
  for (int i = 0; i < 3; ++i) {
    r = cs.take().get();
    //简单地通过判空来检查是否成功返回
    if (r != null) {
      break;
    }
  }
} finally {
  //取消所有任务
  for(Future<Integer> f : futures)
    f.cancel(true);
}
// 返回结果
return r;

8.总结

批量提交异步任务时,建议使用CompletionService,将线程池executor和blockingQueue功能融合一起
CompletionService能够让异步任务执行结果有序化,先执行 完的先进入阻塞队列

后续处理有序性,避免无谓等待

原创:做时间的朋友
原文地址:https://www.cnblogs.com/PythonOrg/p/15010734.html