内容简介:我们思考下这个场景:从三个电商询价,然后保存在自己的数据库里。通过之前所学,我们可能这么实现。上面的这个方案本身没有太大问题,但是有个地方的处理需要你注意,那就是如果获取电商 S1 报价的耗时很长,那么即便获取电商 S2 报价的耗时很短,也无法让保存 S2 报价的操作先执行,因为这个主线程都阻塞在了我们可以增加一个阻塞队列,获取到 S1、S2、S3 的报价都进入阻塞队列,然后在主线程中消费阻塞队列,这样就能保证先获取到的报价先保存到数据库了。下面的示例代码展示了如何利用阻塞队列实现先获取到的报价先保存到数据
我们思考下这个场景:从三个电商询价,然后保存在自己的数据库里。通过之前所学,我们可能这么实现。
// 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));
上面的这个方案本身没有太大问题,但是有个地方的处理需要你注意,那就是如果获取电商 S1 报价的耗时很长,那么即便获取电商 S2 报价的耗时很短,也无法让保存 S2 报价的操作先执行,因为这个主线程都阻塞在了 f1.get()
,那我们如何解决了?
我们可以增加一个阻塞队列,获取到 S1、S2、S3 的报价都进入阻塞队列,然后在主线程中消费阻塞队列,这样就能保证先获取到的报价先保存到数据库了。下面的示例代码展示了如何利用阻塞队列实现先获取到的报价先保存到数据库。
// 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)); }
利用 CompletionService 实现询价系统
不过在实际项目中,并不建议你这样做,因为 Java SDK 并发包里已经提供了设计精良的 CompletionService。利用 CompletionService 能让代码更简练。
CompletionService 的实现原理也是内部维护了一个阻塞队列,当任务执行结束就把任务的执行结果加入到阻塞队列中,不同的是 CompletionService 是把任务执行结果的 Future 对象加入到阻塞队列中,而上面的示例代码是把任务最终的执行结果放入了阻塞队列中。
那到底该如何创建 CompletionService 呢?
CompletionService 接口的实现类是 ExecutorCompletionService,这个实现类的构造方法有两个,分别是:
- ExecutorCompletionService(Executor executor)
- ExecutorCompletionService(Executor executor, BlockingQueue<Future<V>> completionQueue)
这两个构造方法都需要传入一个线程池,如果不指定 completionQueue,那么默认会使用无界的 LinkedBlockingQueue。任务执行结果的 Future 对象就是加入到 completionQueue 中。
下面的示例代码完整地展示了如何利用 CompletionService 来实现高性能的询价系统。其中,我们没有指定 completionQueue,之后通过 CompletionService 接口提供的 submit() 方法提交了三个询价操作,这三个询价操作将会被 CompletionService 异步执行。最后,我们通过 CompletionService 接口提供的 take() 方法获取一个 Future 对象,调用 Future 对象的 get() 方法就能返回询价操作的执行结果了。
// 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)); }
CompletionService 接口说明
下面我们详细地介绍一下 CompletionService 接口提供的方法,CompletionService 接口提供的方法有 5 个,这 5 个方法的方法签名如下所示。
Future<V> submit(Callable<V> task); Future<V> submit(Runnable task, V result); Future<V> take() throws InterruptedException; Future<V> poll(); Future<V> poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
CompletionService 后3 个方法,都是和阻塞队列相关的,take()、poll() 都是从阻塞队列中获取并移除一个元素;它们的区别在于如果阻塞队列是空的,那么调用 take() 方法的线程会被阻塞,而 poll() 方法会返回 null 值。
利用 CompletionService 实现 Dubbo 中的 Forking Cluster
Dubbo 中有一种叫做 Forking 的集群模式
,这种集群模式下,支持并行地调用多个查询服务,只要有一个成功返回结果,整个服务就可以返回了。例如你需要提供一个地址转坐标的服务,为了保证该服务的高可用和性能,你可以并行地调用 3 个地图服务商的 API,然后只要有 1 个正确返回了结果 r,那么地址转坐标这个服务就可以直接返回 r 了。这种集群模式可以容忍 2 个地图服务商服务异常,但缺点是消耗的资源偏多。
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; }
利用 CompletionService 可以快速实现 Forking 这种集群模式,比如下面的示例代码就展示了具体是如何实现的。首先我们创建了一个线程池 executor 、一个 CompletionService 对象 cs 和一个 Future<Integer>
类型的列表 futures,每次通过调用 CompletionService 的 submit() 方法提交一个异步任务,会返回一个 Future 对象,我们把这些 Future 对象保存在列表 futures 中。通过调用 cs.take().get()
,我们能够拿到最快返回的任务执行结果,只要我们拿到一个正确返回的结果,就可以取消所有任务并且返回最终结果了。
// 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;
总结
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。除此之外,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。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 高并发'大杀器'异步化、并行化
- [Java并发-15] CompletableFuture: 异步编程
- 高并发的“大杀器”:异步化、并行化
- easyhttp v1.1发布,新增异步并发请求
- Python 模块 asyncio-异步IO,事件循环和并发
- Clojure 并发实践: future 和 promise 处理异步返回值
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Programming From The Ground Up
Jonathan Bartlett / Bartlett Publishing / 2004-07-31 / USD 34.95
Programming from the Ground Up is an introduction to programming using assembly language on the Linux platform for x86 machines. It is a great book for novices who are just learning to program as wel......一起来看看 《Programming From The Ground Up》 这本书的介绍吧!