4.异步与线程池（Concurrent）.md · wanzenghui/gulimall

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# 复习

## 1.初始化线程的4种方式

```java
1）、继承Thread
2）、实现 Runnable接口
3）、实现 Callable接口+FutureTask（可以拿到返回结果，可以处理异常）
4）、线程池

区别：
	1、2不能得到返回值。3可以获取返回值
	1、2、3都不能控制资源（无法控制线程数【高并发时线程数耗尽资源】）
	4可以控制资源，性能稳定，不会一下子所有线程一起运行

结论：
	实际开发中，只用线程池【高并发状态开启了n个线程，会耗尽资源】
```

## 2.创建线程池的方式

### 创建固定线程数的线程池ExecutorService

```java
固定线程数的线程池
Executors.newFixedThreadPool(10);
```

#### execute和submit区别

```
作用：都是提交异步任务的

execute：只能提交Runnable任务，没有返回值
submit：可以提交Runnable、Callable，返回值是FutureTask
```

### 创建原生线程池ThreadPoolExecutor

```java
new ThreadPoolExecutor(5,
        200,
        10,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingDeque<>(100000),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

7个参数：
    corePoolSize：	核心线程数，不会被回收，接收异步任务时才会创建
    maximumPoolSize：最大线程数量，控制资源
	keepAliveime： 	maximumPoolSize-corePoolSize 无任务存活超过空闲时间则线程被释放
	TimeUnitunit：	时间单位
	workQueue：		阻塞队列，任务被执行之前保存在任务队列中，只要有线程空闲，就会从队列取出任务执行
	threadFactory：	线程的创建工厂【可以自定义】
	RejectedExecutionHandler handler：队列满后执行的拒绝策略
    
线程池任务执行流程
    当线程池小于corePoolSize时，新提交任务将创建一个新线程执行任务，即使此时线程池中存在空闲线程。
    当线程池达到corePoolSize时，新提交任务将被放入workQueue中，等待线程池中任务调度执行
    当workQueue已满，且maximumPoolSize>corePoolSize时，新提交任务会创建新线程执行任务
    当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理（默认策略抛出异常）
    当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时，释放空闲线程
    当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，该参数默认false，线程池中corePoolSize线程空闲时间达到keepAliveTime也将关闭
```

#### 拒绝策略

```java
DiscardOldestPolicy：丢弃最老的任务
AbortPolicy：丢弃当前任务，抛出异常【默认策略】
CallerRunsPolicy：同步执行run方法
DiscardPolicy：丢弃当前任务，不抛出异常
```

![1637156049353](/1637156049353.png)

#### 阻塞队列

```
1.new LinkedBlockingDeque<>();// 默认大小是Integer.Max会导致内存不足，所以要做压力测试给出适当的队列大小

```

![1637155709249](/1637155709249.png)

# 线程池

## 1.常见的4种默认线程池

```java
注意：
    回收线程 = maximumPoolSize - corePoolSize

可缓冲线程池【CachedThreadPool】：corePoolSize=0, maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE
定长线程池【FixedThreadPool】：corePoolSize=maximumPoolSize
周期线程池【ScheduledThreadPool】：指定核心线程数,maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE,支持定时及周期性任务执行（一段时间之后再执行）
单任务线程池【SingleThreadPool】：corePoolSize=maximumPoolSize=1，从队列中获取任务（一个核心线程）
  
Executors.newCachedThreadPool();
Executors.newFixedThreadPool(10);
Executors.newScheduledThreadPool(10);
Executors.newSingleThreadExecutor();
```

## 2.为什么使用线程池？

```
1.降低资源的消耗【减少创建销毁操作】
	通过重复利用已经创建好的线程降低线程的创建和销毁带来的损耗
	高并发状态下过多创建线程可能将资源耗尽
2.提高响应速度【控制线程个数】
	因为线程池中的线程数没有超过线程池的最大上限时,有的线程处于等待分配任务的状态，当任务来时无需创建新的线程就能执行（线程个数过多导致CPU调度慢）
3、提高线程的可管理性【例如系统中可以创建两个线程池，核心线程池、非核心线程池【例如发送短信】，显存告警时关闭非核心线程池释放内存资源】
	线程池会根据当前系统特点对池内的线程进行优化处理，减少创建和销毁线程带来的系统开销。无限的创建和销毁线程不仅消耗系统资源，还降低系统的稳定性，使用线程池进行统一分配

```

# 异步编排CompletableFuture

```properties
1.runXXX都是没有返回结果的，supplyXXX可以获取返回结果
2.可以传入自定义线程池，否则使用默认线程池
```

## 1.业务场景

```
4、5、6依赖1，得先知道sku是哪个spu下的

```

![1637157703655](/1637157703655.png)

![1637157780124](/1637157780124.png)

![1637157807032](/1637157807032.png)

## 2.测试异步操作

### supplyAsync

```java
// 5.1.提交任务异步执行(supplyAsync)
CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "测试使用", executor);
System.out.println(future1.get());
```

![1637158218115](/1637158218115.png)

### thenRunAsync串行化

```java
// 不能获取上一步结果 + 无返回值
```

### thenAcceptAsync串行化

```java
// 能获取上一步结果 + 无返回值
```

### thenApplyAsync串行化

```java
// 能获取上一步结果 + 有返回值
// 5.2.获取上一步结果并链式异步调用(thenApplyAsync)
CompletableFuture<String> future2 = future1.thenApplyAsync(s -> s + " 链式调用", executor);// 参数s是上一步的返回值
System.out.println(future2.get());
```

### whenCompleteAsync

```java
// 5.3.获取上一步执行结果并获取异常信息(whenCompleteAsync)【无法处理异常返回默认值】
CompletableFuture<String> future3 = future2.whenCompleteAsync((result, exception) -> System.out.println("结果是：" + result + "----异常是：" + exception));
```

### exceptionally

```java
// 5.4.获取上一步异常，如果出现异常可返回默认值，不出现异常保持原值(exceptionally)
CompletableFuture<Integer> future4 = future3.thenApplyAsync((s -> 1 / 0), executor);
CompletableFuture<Integer> future5 = future4.exceptionally(exception -> {
System.out.println("出现异常：" + exception);
return 10;
});// 出现异常，使用默认返回值
System.out.println("默认值：" + future5.get());
```

### handle

```java
// 5.5.方法执行完成后的处理
CompletableFuture<Integer> future6 = future3.thenApplyAsync((s -> 1 / 0), executor).handle((result, exception) -> {
    if (exception == null) {
        return result;
    }
    System.out.println("handle处理异常：" + exception);
    return 1;
});
System.out.println("handle处理返回结果：" + future6.get());
```

### 两任务组合-都要完成

![1637162227217](/1637162227217.png)

![1637162027844](/1637162027844.png)

#### runAfterBothAsync

```java
// 5.6.1.二者都要完成，组合【不获取前两个任务返回值，且自己无返回值】
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务1执行");
    return 10 / 2;
}, executor);
CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务2执行");
    return "hello";
}, executor);
CompletableFuture<Void> future03 = future01.runAfterBothAsync(future02, () -> {
    System.out.println("任务3执行");
}, executor);
```

#### thenAcceptBothAsync

```java
// 5.6.2.二者都要完成，组合【获取前两个任务返回值，自己无返回值】
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务1执行");
    return 10 / 2;
}, executor);
CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务2执行");
    return "hello";
}, executor);
CompletableFuture<Void> future03 = future01.thenAcceptBothAsync(future02,
        (result1, result2) -> {
            System.out.println("任务3执行");
            System.out.println("任务1返回值：" + result1);
            System.out.println("任务2返回值：" + result2);
        }, executor);
```

#### thenCombineAsync

```java
// 5.6.3.二者都要完成，组合【获取前两个任务返回值，自己有返回值】
CompletableFuture<Integer> future01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务1执行");
    return 10 / 2;
}, executor);
CompletableFuture<String> future02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    System.out.println("任务2执行");
    return "hello";
}, executor);
CompletableFuture<String> future03 = future01.thenCombineAsync(future02,
        (result1, result2) -> {
            System.out.println("任务3执行");
            System.out.println("任务1返回值：" + result1);
            System.out.println("任务2返回值：" + result2);
            return "任务3返回值";
        }, executor);
System.out.println(future03.get());
```

### 两任务组合-任一完成

![1637163146554](/1637163146554.png)

![1637163163732](/1637163163732.png)

#### runAfterEitherAsync

```java
// 不获取前任务返回值，且当前任务无返回值
```

#### acceptEitherAsync

```java
// 获取前任务返回值，但当前任务无返回值
```

#### applyToEitherAsync

```java
// 获取前任务返回值，当前任务有返回值
```

### 多任务组合

#### allOf

```java
// 等待所有任务完成
CompletableFuture<Void> allOf = CompletableFuture.allOf(future01, future02, future03);
allOf.get();// 阻塞等待所有任务完成
```

#### anyOf

```java
CompletableFuture<Object> anyOf = CompletableFuture.anyOf(future01, future02, future03);
anyOf.get();// 阻塞等待任一任务完成，返回值是执行成功的任务返回值
```

# 项目整合异步编排

## 1.注入线程池

```yml
gulimall:
  thread:
    core-size: 20
    max-size: 200
    keep-alive-time: 10
```

```java
@ConfigurationProperties(prefix = "gulimall.thread")
@Data
public class ThreadPoolConfigProperties {
    private Integer coreSize;
    private Integer maxSize;
    private Integer keepAliveTime;
}

```

```java
@EnableConfigurationProperties(ThreadPoolConfigProperties.class)
@Configuration
public class MyThreadConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(ThreadPoolConfigProperties pool) {
        return new ThreadPoolExecutor(
                pool.getCoreSize(),
                pool.getMaxSize(),
                pool.getKeepAliveTime(),
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(100000),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
        );
    }
}
```

## 2.实际业务使用异步编排

```java
@Service("skuInfoService")
public class SkuInfoServiceImpl extends ServiceImpl<SkuInfoDao, SkuInfoEntity> implements SkuInfoService {

@Autowired
    SkuImagesService skuImagesService;
    @Autowired
    SkuSaleAttrValueService skuSaleAttrValueService;
    @Autowired
    CouponAgentService couponAgentService;
    @Autowired
    SpuInfoDescService spuInfoDescService;
    @Autowired
    AttrGroupServiceImpl attrGroupService;
    @Autowired
    ThreadPoolExecutor executor;

/**
     * 查询skuId商品信息，封装VO返回
     */
    @Override
    public SkuItemVO item(Long skuId) throws ExecutionException, InterruptedException {
        SkuItemVO result = new SkuItemVO();

CompletableFuture<SkuInfoEntity> skuInfoFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 1.获取sku基本信息（pms_sku_info）【默认图片、标题、副标题、价格】
            SkuInfoEntity skuInfo = getById(skuId);
            result.setInfo(skuInfo);
            return skuInfo;
        }, executor);

CompletableFuture<Void> imagesFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            // 2.获取sku图片信息（pms_sku_images）
            List<SkuImagesEntity> images = skuImagesService.getImagesBySkuId(skuId);
            result.setImages(images);
        }, executor);

CompletableFuture<Void> saleAttrFuture = skuInfoFuture.thenAcceptAsync((skuInfo) -> {
            // 3.获取当前sku所属spu下的所有销售属性组合（pms_sku_info、pms_sku_sale_attr_value）
            List<SkuItemSaleAttrVO> saleAttr = skuSaleAttrValueService.getSaleAttrBySpuId(skuInfo.getSpuId());
            result.setSaleAttr(saleAttr);
        }, executor);

CompletableFuture<Void> descFuture = skuInfoFuture.thenAcceptAsync((skuInfo) -> {
            // 4.获取spu商品介绍（pms_spu_info_desc）【描述图片】
            SpuInfoDescEntity desc = spuInfoDescService.getById(skuInfo.getSpuId());
            result.setDesc(desc);
        }, executor);

CompletableFuture<Void> groupAttrsFuture = skuInfoFuture.thenAcceptAsync((skuInfo) -> {
            // 5.获取spu规格参数信息（pms_product_attr_value、pms_attr_attrgroup_relation、pms_attr_group）
            List<SpuItemAttrGroupVO> groupAttrs = attrGroupService.getAttrGroupWithAttrsBySpuId(skuInfo.getSpuId(), skuInfo.getCatalogId());
            result.setGroupAttrs(groupAttrs);
        }, executor);

// 6.等待所有任务都完成
        CompletableFuture.allOf(imagesFuture, saleAttrFuture, descFuture, groupAttrsFuture).get();

return result;
    }
}
```

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