时间：2024年09月05日
作者：小蒋聊技术
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大家好，欢迎来到小蒋聊技术，小蒋准备和大家一起聊聊技术的那些事。
今天小蒋准备和大家一起聊的这个技术就厉害了！那就是高并发多线程。
哎呀，不得不说，咱们 Java 工程师在企业级开发上可是一路拼杀过来的，早就见过大世面了！面对 多线程、并发处理，那是轻车熟路。所以你别以为转型大数据是啥大挑战，反而咱们在高并发、任务调度 方面可是得心应手。
今天，我就带你看看，在大数据场景下，如何用上咱们熟悉的 ExecutorService 和 ForkJoinPool，顺便聊聊怎么让它们和 微服务架构 搭上关系，保证系统高效运行。
场景设定：电商大促，订单处理与推荐系统要崩了？
假设你现在是一个电商平台的“幕后大佬”，咱们平台刚好赶上 双11，订单量成千上万地涌进来，用户买买买根本停不下来。光是处理这些订单就让你感觉脑袋发懵。而这还不算完，你的推荐系统还得根据用户的实时行为来生成个性化推荐，生怕用户买得不够多。
问题是，订单处理要快，推荐系统也要实时，这可咋整？
方案一：ExecutorService 来帮你搞定订单并发处理
说到订单处理，它有个很让人头疼的特点——I/O 密集型任务。你想啊，每个订单都得查库存、生成订单、调支付接口，每一步都得等着系统慢慢处理。订单一多，压力山大啊！
这时候你得赶紧想办法“多线程并发”，让订单服务嗖嗖地并行处理。这时候，ExecutorService 就是咱们的好帮手，它可以通过线程池来管理这些并发任务，别说一堆订单，几十万个订单同时来，ExecutorService 也能处理得游刃有余。
微服务加持：每个订单服务自己搞定自己
先别急着用多线程，咱们得先用 微服务架构。啥意思？就是把咱们的订单处理拆成一个独立的服务，专门处理订单请求。每个订单服务有自己的线程池，处理一批订单。万一流量爆了，没事，多开几个订单服务实例就行，系统压力自然分散了。
代码时间：ExecutorService 来处理并发订单
咱们举个例子，代码来解释最直接：
// 订单服务：创建一个固定大小的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);
public void handleOrder(Order order) {
// 将订单处理任务提交到线程池
executorService.submit(() -> processOrder(order));
}
private void processOrder(Order order) {
try {
// 1. 检查库存
if (!checkInventory(order.getProductId(), order.getQuantity())) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
// 2. 创建订单
orderRepository.save(order);
// 3. 调用支付服务
PaymentResult result = paymentService.processPayment(order);
// 4. 根据支付结果更新订单状态
if (result.isSuccess()) {
order.setStatus("PAID");
} else {
order.setStatus("PAYMENT_FAILED");
}
orderRepository.save(order);
} catch (Exception e) {
order.setStatus("FAILED");
orderRepository.save(order);
}
}咋样，是不是简单又直观？ExecutorService 把订单处理任务一股脑交给线程池，20个线程并行处理订单，谁跑得快谁先完成，不卡队也不排队。
微服务配合：
别忘了，我们用的可是 微服务架构！你可以让订单服务跑在多个实例上，每个实例自己管理自己的线程池。当订单量大到你怀疑人生时，微服务架构还能横向扩展，让系统扛住任何风浪。
方案二：ForkJoinPool 解决推荐系统的计算压力
好了，订单处理搞定了，接下来就是推荐系统的重头戏了。推荐系统那可是 计算密集型任务，用户的点击、浏览、购买行为，都是成吨的数据。你得快速分析这些数据，生成个性化推荐，给用户喂点“合胃口”的商品。
如果你还想用顺序处理，早晚有一天你得抱着服务器哭。推荐系统可是讲究快和准，ForkJoinPool 出场的时候到了！
ForkJoinPool 的秘密武器：任务拆分，CPU 全开
ForkJoinPool 的厉害之处在于，它不但能并行处理，还能把任务拆成小块。你交给它一堆用户数据，它会自动帮你拆成小任务，分配给多个线程并行处理。简单点说，就是它帮你把复杂的计算任务搞定得妥妥的，CPU 能用多少用多少。
代码时间：ForkJoinPool 并行推荐计算
直接上代码，你会发现 ForkJoinPool 处理起来也是小菜一碟：
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
// 推荐计算任务
class RecommendationTask extends RecursiveTask<List<Recommendation>> {
private List<UserBehavior> behaviors;
private static final int THRESHOLD = 1000; // 任务拆分阈值
public RecommendationTask(List<UserBehavior> behaviors) {
this.behaviors = behaviors;
}
@Override
protected List<Recommendation> compute() {
if (behaviors.size() <= THRESHOLD) {
return calculateRecommendations(behaviors); // 任务足够小，直接计算
} else {
int middle = behaviors.size() / 2;
RecommendationTask task1 = new RecommendationTask(behaviors.subList(0, middle));
RecommendationTask task2 = new RecommendationTask(behaviors.subList(middle, behaviors.size()));
task1.fork(); // 异步执行第一个任务
List<Recommendation> result2 = task2.compute(); // 同步执行第二个任务
List<Recommendation> result1 = task1.join(); // 等待第一个任务完成
result1.addAll(result2);
return result1;
}
}
private List<Recommendation> calculateRecommendations(List<UserBehavior> behaviors) {
// 模拟生成推荐结果
List<Recommendation> recommendations = new ArrayList<>();
for (UserBehavior behavior : behaviors) {
recommendations.add(new Recommendation(behavior.getUserId(), "推荐商品：" + behavior.getProductId()));
}
return recommendations;
}
}
// 使用 ForkJoinPool 进行推荐计算
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
RecommendationTask task = new RecommendationTask(userBehaviorList);
List<Recommendation> recommendations = forkJoinPool.invoke(task);推荐计算的压力一下子分散开了，系统不卡顿，推荐结果嗖嗖的就生成出来。ForkJoinPool 可是用上了“任务拆分”加上“工作窃取”的双重神器，所有 CPU 核心都在全速工作，用户根本感觉不到等待。
微服务配合：
推荐系统也是一个独立的微服务，搞定一件事：推荐！你可以动态增加推荐服务的实例，根据用户量的增加来扩展计算能力。ForkJoinPool 是为 CPU 密集型任务而生的，配合微服务架构，系统性能一飞冲天。
总结：ExecutorService 和 ForkJoinPool 在微服务架构下的完美搭档
到这里，咱们总结一下：
- ExecutorService：它是处理 I/O 密集型任务 的利器，适合订单处理、库存检查、支付调用这些场景。微服务架构下，多实例横向扩展，让你订单服务“人手多了不慌”。
- ForkJoinPool：专攻 计算密集型任务，像推荐系统这种复杂的计算任务，它通过任务拆分和多核并行处理，速度飞快。加上微服务架构的灵活扩展，推荐系统就不怕用户多了！
所以呢，Java 工程师在大数据领域其实很吃香。你们的并发编程能力正是大数据系统的刚需。学会把 ExecutorService 和 ForkJoinPool 结合 微服务架构，你就可以轻松应对复杂的大数据场景，顺利转型！
好了，今天就分享到这儿，下次再见！别忘了继续关注“小蒋了解技术”频道，更多技术干货等你来拿！
