一文详解Java中的「Future」接口

超、凢脫俗 2024-03-23 13:14 10阅读 0赞

## 一、背景 ##

在系统中，异步执行任务，是很常见的功能逻辑，但是在不同的场景中，又存在很多细节差异；

有的任务只强调「执行过程」，并不需要追溯任务自身的「执行结果」，这里并不是指对系统和业务产生的效果，比如定时任务、消息队列等场景；

但是有些任务即强调「执行过程」，又需要追溯任务自身的「执行结果」，在流程中依赖某个异步结果，判断流程是否中断，比如「并行」处理；

【**串行处理**】整个流程按照逻辑逐步推进，如果出现异常会导致流程中断；

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【**并行处理**】主流程按照逻辑逐步推进，其他「异步」交互的流程执行完毕后，将结果返回到主流程，如果「异步」流程异常，会影响部分结果；

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此前在《「订单」业务》的内容中，聊过关于「串行」和「并行」的应用对比，即在订单详情的加载过程中，通过「并行」的方式读取：商品、商户、订单、用户等信息，提升接口的响应时间；

## 二、Future接口 ##

### 1、入门案例 ###

异步是对流程的解耦，但是有的流程中又依赖异步执行的最终结果，此时就可以使用「Future」接口来达到该目的，先来看一个简单的入门案例；

public class ServerTask implements Callable<Integer> {
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            Thread.sleep(2000);
            return 3;
        }
    }
    public class FutureBase01 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            TimeInterval timer = DateUtil.timer();
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            // 批量任务
            List<ServerTask> serverTasks = new ArrayList<>() ;
            for (int i=0;i<3;i++){
                serverTasks.add(new ServerTask());
            }
            List<Future<Integer>> taskResList = executor.invokeAll(serverTasks) ;
            // 结果输出
            for (Future<Integer> intFuture:taskResList){
                System.out.println(intFuture.get());
            }
            // 耗时统计
            System.out.println("timer...interval = "+timer.interval());
        }
    }
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这里模拟一个场景，以线程池批量执行异步任务，在任务内线程休眠2秒，以并行的方式最终获取全部结果，只耗时2秒多一点，如果串行的话耗时肯定超过6秒；

### 2、Future接口 ###

Future表示异步计算的结果，提供了用于检查计算是否完成、等待计算完成、以及检索计算结果的方法。

【**核心方法**】

*  `get()`：等待任务完成，获取执行结果，如果任务取消会抛出异常；
 *  `get(long timeout, TimeUnit unit)`：指定等待任务完成的时间，等待超时会抛出异常；
 *  `isDone()`：判断任务是否完成；
 *  `isCancelled()`：判断任务是否被取消；
 *  `cancel(boolean mayInterruptIfRunning)`：尝试取消此任务的执行，如果任务已经完成、已经取消或由于其他原因无法取消，则此尝试将失败；

【**基础用法**】

public class FutureBase02 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池执行任务
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(new Callable<String>() {
                @Override
                public String call() throws Exception {
                    Thread.sleep(3000);
                    return "task...OK";
                }
            }) ;
            executor.execute(futureTask);
            // 任务信息获取
            System.out.println("是否完成："+futureTask.isDone());
            System.out.println("是否取消："+futureTask.isCancelled());
            System.out.println("获取结果："+futureTask.get());
            System.out.println("尝试取消："+futureTask.cancel(Boolean.TRUE));
        }
    }
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【**FutureTask**】

Future接口的基本实现类，提供了计算的启动和取消、查询计算是否完成以及检索计算结果的方法；

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在「FutureTask」类中，可以看到线程异步执行任务时，其中的核心状态转换，以及最终结果写出的方式；

虽然「Future」从设计上，实现了异步计算的结果获取，但是通过上面的案例也可以发现，流程的主线程在执行`get()`方法时会阻塞，直到最终获取结果，显然对于程序来说并不友好；

在`JDK1.8`提供「CompletableFuture」类，对「Future」进行优化和扩展；

## 三、CompletableFuture类 ##

### 1、基础说明 ###

「CompletableFuture」类提供函数编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，并且支持组合操作，提供很多方法来实现异步编排，降低异步编程的复杂度；

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「CompletableFuture」实现「Future」和「CompletionStage」两个接口；

*  Future：表示异步计算的结果；
 *  CompletionStage：表示异步计算的一个步骤，当一个阶段计算完成时，可能会触发其他阶段，即步骤可能由其他CompletionStage触发；

【**入门案例**】

public class CompletableBase01 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            // 任务执行
            CompletableFuture<String> cft = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "Res...OK";
            }, executor);
            // 结果输出
            System.out.println(cft.get());
        }
    }
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### 2、核心方法 ###

#### 2.1 实例方法 ####

public class Completable01 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
    
            // 1、创建未完成的CompletableFuture，通过complete()方法完成
            CompletableFuture<Integer> cft01 = new CompletableFuture<>() ;
            cft01.complete(99) ;
    
            // 2、创建已经完成CompletableFuture，并且给定结果
            CompletableFuture<String> cft02 = CompletableFuture.completedFuture("given...value");
    
            // 3、有返回值，默认ForkJoinPool线程池
            CompletableFuture<String> cft03 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {return "OK-3";});
    
            // 4、有返回值，采用Executor自定义线程池
            CompletableFuture<String> cft04 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {return "OK-4";},executor);
    
            // 5、无返回值，默认ForkJoinPool线程池
            CompletableFuture<Void> cft05 = CompletableFuture.runAsync(() -> {});
    
            // 6、无返回值，采用Executor自定义线程池
            CompletableFuture<Void> cft06 = CompletableFuture.runAsync(()-> {}, executor);
        }
    }
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#### 2.2 计算方法 ####

public class Completable02 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK";
            },executor);
    
            // 1、计算完成后，执行后续处理
            // cft01.whenComplete((res, ex) -> System.out.println("Result："+res+"；Exe："+ex));
    
            // 2、触发计算，如果没有完成，则get设定的值，如果已完成，则get任务返回值
            // boolean completeFlag = cft01.complete("given...value");
            // if (completeFlag){
            //     System.out.println(cft01.get());
            // } else {
            //     System.out.println(cft01.get());
            // }
    
            // 3、开启新CompletionStage，重新获取线程执行任务
            cft01.whenCompleteAsync((res, ex) -> System.out.println("Result："+res+"；Exe："+ex),executor);
        }
    }
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#### 2.3 结果获取方法 ####

public class Completable03 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "Res...OK";
            },executor);
            // 1、阻塞直到获取结果
            // System.out.println(cft01.get());
    
            // 2、设定超时的阻塞获取结果
            // System.out.println(cft01.get(4, TimeUnit.SECONDS));
    
            // 3、非阻塞获取结果，如果任务已经完成，则返回结果，如果任务未完成，返回给定的值
            // System.out.println(cft01.getNow("given...value"));
    
            // 4、get获取抛检查异常，join获取非检查异常
            System.out.println(cft01.join());
        }
    }
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#### 2.4 任务编排方法 ####

public class Completable04 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("OK-1");
                return "OK";
            },executor);
    
            // 1、cft01任务执行完成后，执行之后的任务，此处不关注cft01的结果
            // cft01.thenRun(() -> System.out.println("task...run")) ;
    
            // 2、cft01任务执行完成后，执行之后的任务，可以获取cft01的结果
            // cft01.thenAccept((res) -> {
            //     System.out.println("cft01："+res);
            //     System.out.println("task...run");
            // });
    
            // 3、cft01任务执行完成后，执行之后的任务，获取cft01的结果，并且具有返回值
            // CompletableFuture<Integer> cft02 = cft01.thenApply((res) -> {
            //     System.out.println("cft01："+res);
            //     return 99 ;
            // });
            // System.out.println(cft02.get());
    
            // 4、顺序执行cft01、cft02
            // CompletableFuture<String> cft02 = cft01.thenCompose((res) ->  CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            //     System.out.println("cft01："+res);
            //     return "OK-2";
            // }));
            // cft02.whenComplete((res,ex) -> System.out.println("Result："+res+"；Exe："+ex));
    
            // 5、对比任务的执行效率，由于cft02先完成，所以取cft02的结果
            // CompletableFuture<String> cft02 = cft01.applyToEither(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            //     System.out.println("run...cft02");
            //     try {
            //         Thread.sleep(3000);
            //     } catch (InterruptedException e) {
            //         e.printStackTrace();
            //     }
            //     return "OK-2";
            // }),(res) -> {
            //     System.out.println("either...result：" + res);
            //     return res;
            // });
            // System.out.println("finally...result：" + cft02.get());
    
            // 6、两组任务执行完成后，对结果进行合并
            // CompletableFuture<String> cft02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "OK-2") ;
            // String finallyRes = cft01.thenCombine(cft02,(res1,res2) -> {
            //     System.out.println("res1："+res1+"；res2："+res2);
            //     return res1+"；"+res2 ;
            // }).get();
            // System.out.println(finallyRes);
    
    
            CompletableFuture<String> cft02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                System.out.println("OK-2");
                return  "OK-2";
            }) ;
            CompletableFuture<String> cft03 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                System.out.println("OK-3");
                return "OK-3";
            }) ;
            // 7、等待批量任务执行完返回
            // CompletableFuture.allOf(cft01,cft02,cft03).get();
    
            // 8、任意一个任务执行完即返回
            System.out.println("Sign："+CompletableFuture.anyOf(cft01,cft02,cft03).get());
        }
    }
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#### 2.5 异常处理方法 ####

public class Completable05 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 线程池
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft01 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                if (1 > 0){
                    throw new RuntimeException("task...exception");
                }
                return "OK";
            },executor);
    
            // 1、捕获cft01的异常信息，并提供返回值
            String finallyRes = cft01.thenApply((res) -> {
                System.out.println("cft01-res：" + res);
                return res;
            }).exceptionally((ex) -> {
                System.out.println("cft01-exe：" + ex.getMessage());
                return "error" ;
            }).get();
            System.out.println("finallyRes="+finallyRes);
    
    
            CompletableFuture<String> cft02 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-2";
            },executor);
            // 2、如果cft02未完成，则get时抛出指定异常信息
            boolean exeFlag = cft02.completeExceptionally(new RuntimeException("given...exception"));
            if (exeFlag){
                System.out.println(cft02.get());
            } else {
                System.out.println(cft02.get());
            }
        }
    }
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### 3、线程池问题 ###

*  在实践中，通常不使用`ForkJoinPool#commonPool()`公共线程池，会出现线程竞争问题，从而形成系统瓶颈；
 *  在任务编排中，如果出现依赖情况或者父子任务，尽量使用多个线程池，从而避免任务请求同一个线程池，规避死锁情况发生；

## 四、CompletableFuture原理 ##

### 1、核心结构 ###

在分析「CompletableFuture」其原理之前，首先看一下涉及的核心结构；

![format_png 4][]

【**CompletableFuture**】

在该类中有两个关键的字段：「result」存储当前CF的结果，「stack」代表栈顶元素，即当前CF计算完成后会触发的依赖动作；从上面案例中可知，依赖动作可以没有或者有多个；

【**Completion**】

依赖动作的封装类；

【**UniCompletion**】

继承Completion类，一元依赖的基础类，「executor」指线程池，「dep」指依赖的计算，「src」指源动作；

【**BiCompletion**】

继承UniCompletion类，二元或者多元依赖的基础类，「snd」指第二个源动作；

### 2、零依赖 ###

顾名思义，即各个CF之间不产生依赖关系；

public class DepZero {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft1 = CompletableFuture.supplyAsync(()-> "OK-1",executor);
            CompletableFuture<String> cft2 = CompletableFuture.supplyAsync(()-> "OK-2",executor);
            System.out.println(cft1.get()+";"+cft2.get());
        }
    }
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### 3、一元依赖 ###

即CF之间的单个依赖关系；这里使用「thenApply」方法演示，为了看到效果，使「cft1」长时间休眠，断点查看「stack」结构；

public class DepOne {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-1";
            },executor);
    
            CompletableFuture<String> cft2 = cft1.thenApply(res -> {
                System.out.println("cft01-res"+res);
                return "OK-2" ;
            });
            System.out.println("cft02-res"+cft2.get());
        }
    }
    复制代码

**断点截图**：

![format_png 5][]

**原理分析**：

![format_png 6][]

观察者Completion注册到「cft1」，注册时会检查计算是否完成，未完成则观察者入栈，当「cft1」计算完成会弹栈；已完成则直接触发观察者；

可以调整断点代码，让「cft1」先处于完成状态，再查看其运行时结构，从而分析完整的逻辑；

### 4、二元依赖 ###

即一个CF同时依赖两个CF；这里使用「thenCombine」方法演示；为了看到效果，使「cft1、cft2」长时间休眠，断点查看「stack」结构；

public class DepTwo {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-1";
            },executor);
            CompletableFuture<String> cft2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-2";
            },executor);
    
            // cft3 依赖 cft1和cft2 的计算结果
            CompletableFuture<String> cft3 = cft1.thenCombine(cft2,(res1,res2) -> {
                System.out.println("cft01-res:"+res1);
                System.out.println("cft02-res:"+res2);
                return "OK-3" ;
            });
            System.out.println("cft03-res:"+cft3.get());
        }
    }
    复制代码

**断点截图**：

![format_png 7][]

**原理分析**：

![format_png 8][]

在「cft1」和「cft2」未完成的状态下，尝试将BiApply压入「cft1」和「cft2」两个栈中，任意CF完成时，会尝试触发观察者，观察者检查「cft1」和「cft2」是否都完成，如果完成则执行；

### 5、多元依赖 ###

即一个CF同时依赖多个CF；这里使用「allOf」方法演示；为了看到效果，使「cft1、cft2、cft3」长时间休眠，断点查看「stack」结构；

public class DepMore {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
            CompletableFuture<String> cft1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-1";
            },executor);
            CompletableFuture<String> cft2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-2";
            },executor);
    
            CompletableFuture<String> cft3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(30000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "OK-3";
            },executor);
    
            // cft4 依赖 cft1和cft2和cft3 的计算结果
            CompletableFuture<Void> cft4 = CompletableFuture.allOf(cft1,cft2,cft3);
            CompletableFuture<String> finallyRes = cft4.thenApply(tm -> {
                System.out.println("cft01-res:"+cft1.join());
                System.out.println("cft02-res:"+cft2.join());
                System.out.println("cft03-res:"+cft3.join());
                return "OK-4";
            });
            System.out.println("finally-res:"+finallyRes.get());
        }
    }
    复制代码

**断点截图**：

![format_png 9][]

**原理分析**：

![format_png 10][]

多元依赖的回调方法除了「allOf」还有「anyOf」，其实现原理都是将依赖的多个CF补全为平衡二叉树，从断点图可知会按照树的层级处理，核心结构参考二元依赖即可；

[format_png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/6350f02329164b9691632fc5b179f1c4.png
[format_png 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/fc8a92222fbc41f695a053d655aefa0b.png
[format_png 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/a4af4872d1a546f9a242ef4cd6bfd06d.png
[format_png 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/40a98adae9bc4482becc5c2a77827ed6.png
[format_png 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/3e9ff970869b49d0a1495b5a2c841564.png
[format_png 5]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/acec649cb5ed4e0a840c8f1a97fd60fe.png
[format_png 6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/79996a81eaa040d39808a5b5113dd777.png
[format_png 7]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/5688edcd5e8544e4ab21595042fd7806.png
[format_png 8]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/9832a50041ab46669ad9ed445e267251.png
[format_png 9]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/5780f0a052c942b49158225884b35196.png
[format_png 10]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/ed638c070cd047618768c91b5250ca75.png