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
