目录:
(1)创建异步对象
(2)计算完成时回调方法
(3)线程串行化与并行化方法
(4)多任务组合
(5)优化商品详情页
(1)创建异步对象
CompletableFuture 提供了四个静态方法来创建一个异步操作。
没有指定Executor的方法会使用ForkJoinPool.commonPool() 作为它的线程池执行异步代码。
如果指定线程池,则 。
- runAsync方法不支持返回值。
- supplyAsync可以支持返回值。
(2)计算完成时回调方法
当CompletableFuture的计算结果完成,或者抛出异常的时候,可以执行特定的Action。主要是下面的方法:
whenComplete可以处理正常或异常的计算结果,exceptionally处理异常情况。
BiConsumer<? super T,? super Throwable>可以定义处理业务
whenComplete 和 whenCompleteAsync 的区别:
whenComplete:是执行当前任务的线程执行继续执行 whenComplete 的任务。
whenCompleteAsync:是执行把 whenCompleteAsync 这个任务继续提交给线程池来进行执行。
方法不以Async结尾,意味着Action使用相同的线程执行,而Async可能会使用其他线程执行(如果是使用相同的线程池,也可能会被同一个线程选中执行)
创建测试类:
没有返回值
使用lambda表达式:
有返回值
回调函数:
添加异常代码:
异常处理回调函数:
回调函数:
(3)线程串行化与并行化方法
thenApply 方法:当一个线程依赖另一个线程时,获取上一个任务返回的结果,并返回当前任务的返回值。
thenAccept方法:消费处理结果。接收任务的处理结果,并消费处理,无返回结果。
这个相当于串行化执行
thenRun方法:只要上面的任务执行完成,就开始执行thenRun,只是处理完任务后,执行 thenRun的后续操作
带有Async默认是异步执行的。这里所谓的异步指的是不在当前线程内执行。
Function<? super T,? extends U>
T:上一个任务返回结果的类型
U:当前任务的返回值类型
让B睡2秒:
并行化:
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(50, 500, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10000));
// 线程1执行返回的结果:hello
CompletableFuture<String> futureA = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "hello");
// 线程2 获取到线程1执行的结果
CompletableFuture<Void> futureB = futureA.thenAcceptAsync((s) -> {
delaySec(1);
printCurrTime(s+" 第一个线程");
}, threadPoolExecutor);
CompletableFuture<Void> futureC = futureA.thenAcceptAsync((s) -> {
delaySec(3);
printCurrTime(s+" 第二个线程");
}, threadPoolExecutor);
private static void printCurrTime(String str) {
System.out.println(str);
}
private static void delaySec(int i) {
try {
Thread.sleep(i*1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
(4)多任务组合
public static CompletableFuture<Void> allOf(CompletableFuture<?>... cfs);
public static CompletableFuture<Object> anyOf(CompletableFuture<?>... cfs);
allOf:等待所有任务完成
anyOf:只要有一个任务完成
(5)优化商品详情页
@Service
public class ItemServiceImpl implements ItemService {
@Autowired
private ProductFeignClient productFeignClient;
@Autowired
private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
@Override
public Map<String, Object> getBySkuId(Long skuId) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
// 通过skuId 查询skuInfo 获取异步对象,需要返回
CompletableFuture<SkuInfo> skuCompletableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
SkuInfo skuInfo = productFeignClient.getSkuInfo(skuId);
// 保存skuInfo
result.put("skuInfo", skuInfo);
return skuInfo;
}, threadPoolExecutor);
// 销售属性-销售属性值回显并锁定 依赖skuCompletableFuture
CompletableFuture<Void> spuSaleAttrCompletableFuture = skuCompletableFuture.thenAcceptAsync(skuInfo -> {
List<SpuSaleAttr> spuSaleAttrList = productFeignClient.getSpuSaleAttrListCheckBySku(skuInfo.getId(), skuInfo.getSpuId());
// 保存数据
result.put("spuSaleAttrList", spuSaleAttrList);
}, threadPoolExecutor);
//根据spuId 查询map 集合属性 依赖skuCompletableFuture
// 获取商品切换数据
CompletableFuture<Void> skuValueIdsMapCompletableFuture = skuCompletableFuture.thenAcceptAsync(skuInfo -> {
Map skuValueIdsMap = productFeignClient.getSkuValueIdsMap(skuInfo.getSpuId());
String valuesSkuJson = JSON.toJSONString(skuValueIdsMap);
// 保存valuesSkuJson
result.put("valuesSkuJson", valuesSkuJson);
}, threadPoolExecutor);
//获取三级分类信息 依赖skuCompletableFuture
CompletableFuture<Void> categoryViewCompletableFuture = skuCompletableFuture.thenAcceptAsync(skuInfo -> {
BaseCategoryView categoryView = productFeignClient.getCategoryView(skuInfo.getCategory3Id());
//分类信息
result.put("categoryView", categoryView);
}, threadPoolExecutor);
// 获取海报数据 依赖skuCompletableFuture
CompletableFuture<Void> spuPosterListCompletableFuture = skuInfoCompletableFuture.thenAcceptAsync(skuInfo -> {
// spu海报数据
List<SpuPoster> spuPosterList = productFeignClient.findSpuPosterBySpuId(skuInfo.getSpuId());
result.put("spuPosterList", spuPosterList);
},threadPoolExecutor);
//获取商品最新价格 获取新的异步对象,不需要返回
CompletableFuture<Void> skuPriceCompletableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
BigDecimal skuPrice = productFeignClient.getSkuPrice(skuId);
result.put("price", skuPrice);
}, threadPoolExecutor);
// 获取sku平台信息 ,即规格数据 获取新的异步对象
CompletableFuture<Void> skuAttrListCompletableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
List<BaseAttrInfo> attrList = productFeignClient.getAttrList(skuId);
// 使用拉姆达表示
List<Map<String, String>> skuAttrList = attrList.stream().map((baseAttrInfo) -> {
Map<String, String> attrMap = new HashMap<>();
attrMap.put("attrName", baseAttrInfo.getAttrName());
attrMap.put("attrValue", baseAttrInfo.getAttrValueList().get(0).getValueName());
return attrMap;
}).collect(Collectors.toList());
result.put("skuAttrList", skuAttrList);
},threadPoolExecutor);
//多任务组合 --所有异步任务执行完成才是完成
CompletableFuture.allOf(skuCompletableFuture, spuSaleAttrCompletableFuture, skuValueIdsMapCompletableFuture,skuPriceCompletableFuture, categoryViewCompletableFuture,spuPosterListCompletableFuture,skuAttrListCompletableFuture ).join();
return result;
}
}
创建一个线程池的配置类:
ThreadPoolConfig
package com.atguigu.gmall.item.config;
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
@Bean
public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(){
/**
* 核心线程数
* 拥有最多线程数
* 表示空闲线程的存活时间
* 存活时间单位
* 用于缓存任务的阻塞队列
* 省略:
* threadFactory:指定创建线程的工厂
* handler:表示当workQueue已满,且池中的线程数达到maximumPoolSize时,线程池拒绝添加新任务时采取的策略。
*/
return new ThreadPoolExecutor(50,500,30, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(10000));
}
}
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Redis也会有数据进行了缓存