Java并行执行任务的几种方案小结

更新时间：2021年11月04日 16:38:36 作者：哆啦A梦不是机器猫

这篇文章主要介绍了Java并行执行任务的几种方案小结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

背景

最近在排查生产环境问题，发现商品详情接口时不时会报RPC调用超时，检查代码发现接口里面查询活动耗时比较长，都是串行执行的，仔细查看发现完全可以改成并行去执行，缩短接口查询耗时。

比如我们的商品详情接口，需要展示立减、阶梯满减、团购等活动标签。需要查询三次不同的活动信息，再组装活动标签信息。

如果每次查询耗时1s，按照串行的方式去调用，整个接口下来至少需要3s，整个耗时，对于我们来讲是无法接受的。其实在jdk中，给我们提供了几种非常便捷的并行执行任务的方法。

CountDownLatch
ExecutorService.invokeAll()
Fork/Join 分而治之有点类似MapReduce的影子，这个有兴趣的可以自行去了解

改进方案

代码例子：

    private void assemblyActivityTag(CartItemDTO itemDTO){
        //1.查询立减活动信息，耗时1s         
        //2.查询阶梯满减活动信息，耗时1s        
        //3.查询团购活动信息，耗时1s        
        //4.组装活动标签信息，耗时1s 
        // 串行执行下来整个耗时4s
    }

CountDownLatch

    private void assemblyActivityTag(CartItemDTO itemDTO){
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
            //1.查询立减活动信息
                latch.countDown();
            }
        });
        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //2.查询阶梯满减活动信息
                latch.countDown();
            }
        });
        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //3.查询团购活动信息
                latch.countDown();
            }
        });
        try {
            // 一定记得加上timeout时间，防止阻塞主线程
            latch.await(3000,TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //4.等待所有子任务完成，组装活动标签信息
         
        //5.关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }

ExecutorService.invokeAll()

private void assemblyActivityTag(CartItemDTO itemDTO) {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        List<Callable<String>> tasks = Lists.newArrayList();
        tasks.add(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                //1.查询立减活动信息
                return null;
            }
        });
        tasks.add(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                //2.查询阶梯满减活动信息
                return null;
            }
        });
        tasks.add(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                //3.查询团购活动信息
                return null;
            }
        });
        try {
            List<Future<String>> futureList = executorService.invokeAll(tasks, 3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            for (Future<String> future : futureList) {
                // 获取线程执行结果
                try {
                    String activityTag = future.get();
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //4.组装活动标签信息
        //5.关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }

注意点和区别

在使用CountDownLatch，尽可能使用线程安全的容器去处理子线程的返回值，避免多线程情况下，出现脏数据。

如果想知道每个子线程的对应的返回值，ExecutorService.invokeAll()方式，是没法区分的,只能依赖返回值的顺序去匹配。

使用上面2种方式时，切记设置超时时间，防止子任务执行时间过长，阻塞主线程任务

线程池用完结束，记得shutdown()

java并行执行任务demo

在一个方法中同时调用多个方法或者服务，并等待所有结果返回

package com.test.demo;
import org.junit.Test;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
public class TestFuture {
    @Test
    public void testA(){
        CompletableFuture<String> future3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> c());
        CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> a());
        CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> b());
        try {
            //获取并行执行任务结果
            System.out.println(future3.get());
            System.out.println(future1.get());
            System.out.println(future2.get());
        }catch (Exception e){
        }
    }
    public String a(){
        try {
            Thread.sleep(1000);
        }catch (Exception e){
        }
        return "a";
    }
    private String b(){
        try {
            //模拟业务执行时间
            Thread.sleep(2000);
        }catch (Exception e){
        }
        return "b";
    }
    private String c(){
        try {
            //模拟业务执行时间
            Thread.sleep(5000);
        }catch (Exception e){
        }
        return "c";
    }
}

测试结果：

从执行结果中可以看到一共耗时5s，如果同步进行执行，耗时应该在8s

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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