建设网站要服务器吗做电影网站用什么软件

前言

看 《Java8 实战》后，觉得自己对多线程应用还是停留在 JUC 工具类的使用上，忽略了 CompletableFuture 这么强大的工具。本文主要内容

• 复习并行、并发的概念。
• 多线程的编程模型
• CompletableFuture 让多线程编程更加清爽
• 有时间的话，补充 CompletableFuture 的内部原理

1. 并发(Concurrent) 和 并行(Parallel)

Concurrent 和 Parallel 作为形容词，并列到一起。对应Java 的类名/方法名 也有所体现：

• ConcurrentHashMap
• parallelStream()

1.1 并发的来源

在单核CPU的时代，根本不可能真正同时运行一个以上的线程（进程是线程的容器，Linux是把时间片分给线程）。
假设有网易音乐、Chrome浏览器这两个应用需要同时运行，操作系统会 轮流 把这两个应用的任务放到同一个线程上执行。
宏观上看，CPU把时间片分给了不同应用，不同应用持有单个线程某一段时间的运行权力。这就是并发技术。

1.2 并发技术解决了什么问题

在 web 技术中，同一时刻请求的接收能力提高了，具体的：
如果有耗时较长的数据库查询、外部资源请求，一个线程不具有并发能力则耗时操作会一直阻塞后面的请求。

2. 并行的来源

多核CPU的出现

2.1 并行解决了什么问题

除了压榨硬件资源从而提高响应速度外，还尽可能减少任务之间的并发度。因为一个CPU核心管一个任务的情况下，任务之间是隔离的，也就是线程安全的。

3. CompletableFuture 简介

这个类是 Java 8 引入的，用于解决 Futrue 异步编程的局限性：

• Futrue 任务之间的依赖关系很难表达
• 等待Futrue集合中的所有任务都完成
• 应对Future的完成事件

“可以说 CompletableFuture 和 Future 的关系就跟 Stream 和 Collections的关系一样”

4. CompletableFuture 简单应用

• 定义一个异步任务

public Future<Double> getPriceAsync(String product) {// 用于接收异步任务的响应CompletableFuture<Double> futurePrice = new CompletableFuture<>();// 异步任务new Thread( () -> {try {double price = calculatePrice(product);// 异步任务完成后通知（带上返回值）futurePrice.complete(price);} catch (Exception ex) {// 异步任务有异常，也会通知调用方futurePrice.completeExceptionally(ex);}}).start();return futurePrice;
}

• 调用异步任务

Future<Double> futurePrice = shop.getPriceAsync("my favorite product");doSomething();try {double pricie = futurePrice.get();
} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);
}

5. CompletableFuture 工厂方法的应用

• getPriceAsync 可以用已有的api改写为：

// 同样获得了异步处理、异常处理的能力
public Future<Double> getPriceAsync(String product) {return CompletableFuture.supplyAsync(() -> calculatePrice(product));
}

6. CompletableFuture join() 方法

• 书中用了两个Stream，因为Stream有延时特性，写在一起的话第一个任务提交后，会被立即join()；
• 立即join的副作用就是，主线程会阻塞等待第一个任务完成后才继续后面操作
• 进而所有线程都变成了顺序执行
• 所以需要拆成两个Stream

// 获取并行运算的任务列表
List<CompletableFuture<String>> priceFutures =shops.stream().map(shop -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> shop.getPrice(product)).collect(toList()); // import 了 Collectors.toList()// 汇总并行运算的计算结果
List<String> result = priceFutures.stream().map(CompletableFuture::join).collect(toList());

7. 使用 ParallelStream 还是 CompletableFuture

• 计算密集型使用 parallelStream() , 其默认的最大并行数就是 CPU核心数，不用额外维护其他参数
• IO密集或者等待时间不稳定的，使用 CompletableFuture

8. 使用 CompletableFuture 编排异步任务

• 有依赖关系

List<CompletableFuture<String>> priceFutures =shops.stream()// 获取价格 (异步).map(shop -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> shop.getPrice(product))// 解析报价.map(future -> future.thenApply(Quota::parse))// 为计算折扣价构造 future (异步) 【该异步任务需要等待报告被解析出来】.map(future -> future.thenCompose(quota ->CompletableFuture.supplyAsync(() -> Discount.applyDiscount(quote), executor)).collect(toList());

getPrice 和 applyDiscount 都是非阻塞调用，会比阻塞调用快一点

• 无依赖关系

Future<Double> futurePriceInUSD =shops.stream()// 获取价格 (异步).map(shop -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> shop.getPrice(product))// 获取汇率.thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> exchangeService.getRate(Money.EUR, Money.USD)),// 两个异步任务整合, 哪个值先获取到无所谓(price, rate) -> price * rate);

9. CompletableFuture 响应 completion 事件

CompletableFuture[] futures =shops.stream().map(shop -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> shop.getPrice(product)).map(future -> future.thenApply(Quota::parse)).map(future -> future.thenCompose(quota ->CompletableFuture.supplyAsync(() -> Discount.applyDiscount(quote), executor))// 【定义事件完成后做什么事】.map(f -> thenAccept(System.out.println)).toArray(size -> new CompletableFuture[size]);// 等待所有子线程执行完成
CompletableFuture.allOf(futures).join();

10. CompletableFuture 异常处理

• 引用最早的一个代码

public Future<Double> getPriceAsync(String product) {// 用于接收异步任务的响应CompletableFuture<Double> futurePrice = new CompletableFuture<>();// 异步任务new Thread( () -> {try {double price = calculatePrice(product);// 异步任务完成后通知（带上返回值）futurePrice.complete(price);} catch (Exception ex) {// 异步任务有异常，也会通知调用方futurePrice.completeExceptionally(ex);}}).start();return futurePrice;
}

如果 calculatePrice 抛出异常，即 futurePrice.completeExceptionally(ex) 后，futurePrice 的调用端也会抛出运行时异常。这个异常处理也会封装在 CompletableFuture.supplyAsync(() -> calculatePrice(product)); 的api中

• exceptionally

参考这篇文章