【项目实践】CompletableFuture异步编排在多任务并行执行中的使用
一、单次请求处理多任务的场景
在实际项目中,我们经常会遇到一些比较复杂的查询,需要给前端响应一个内容量较大的响应结果。例如在租房系统的app中,点击具体的某个房间查看详情,需要后端将这个房间的基本信息、对应小区的基本信息,房间的配套设施、房间的可选租期以及不同租期下对应的房租等等作为一个整体,响应给前端展示。
正常情况下,我们会比较容易想到依次去查询业务需要的数据,这样做的有点在于条理清楚,先从数据库中查询房间信息,再联表查询对应小区的基本信息......如同一条流水线一样,这个业务分成多个sql查询依次串行执行。
这种逻辑在代码里面的表现形式为:
- @Override
- public RoomDetailVo getDetailByIdSync(Long id) {
- RoomDetailVo resultVo = new RoomDetailVo();
- // 获取房间详情
- RoomInfo roomInfo = this.getById(id);
- BeanUtils.copyProperties(roomInfo, resultVo);
- // 获取公寓信息
- ApartmentInfo apartmentInfo = apartmentInfoService.getById(roomInfo.getApartmentId());
- resultVo.setApartmentInfo(apartmentInfo);
- // 获取图片信息
- List<GraphInfo> graphInfos = graphInfoService.lambdaQuery()
- .eq(GraphInfo::getItemId, id)
- .eq(GraphInfo::getItemType, ItemType.ROOM)
- .list();
- List<GraphVo> graphVos = graphInfos.stream().map(item -> {
- GraphVo graphVo = new GraphVo();
- BeanUtils.copyProperties(item, graphVo);
- return graphVo;
- }).collect(Collectors.toList());
- resultVo.setGraphVoList(graphVos);
- // 获取房间属性名称
- resultVo.setAttrValueVoList(attrValueMapper.getAttrValueVosByRoomId(id));
- // 获取房间配套设备信息
- resultVo.setFacilityInfoList(facilityInfoMapper.getFacilityInfos(id));
- // 获取房间标签信息
- resultVo.setLabelInfoList(labelInfoMapper.getLabelInfos(id));
- // 获取房间支付方式信息
- resultVo.setPaymentTypeList(paymentTypeMapper.getPaymentTypes(id));
- // 获取房间可选租期列表信息
- resultVo.setLeaseTermList(leaseTermMapper.getLeaseTerms(id));
- return resultVo;
- }
二、由串行执行的缺点引入并行执行
但串行查询的缺点也很明显,后面的查询任务只能等待前面的任务执行完毕之后才能执行,但是有些任务之间并没有明显的先后关系,它们完全可以各自独立执行,所以串行执行就会导致业务的整体执行时间变长。这在用户页面,就会长时间的“转圈圈”,对用户很不友好。
我们可以分析一下,以上功能虽然步骤很多,但是只有公寓信息的查询需要依赖房间信息查询完后获取到公寓的id,其他的例如房间图片、房间配套设施等等,都可以通过前端请求传递来的房间id去查表获取,互相之间没有关联性,所以我们可以将我们的整体执行逻辑优化一下:
如图中所示,整个串行执行的流程就优化为多个不相关的查询并行执行,仅有房间信息查询和公寓信息查询有依赖关系。这时或许你已经想到了,我们可以用多线程的方式去解决整个房间详情信息的查询。没错,但是重点在于,我们要怎样去实现这个思路,手动创建线程,调用任务,然后释放线程,这种方式即增加了代码量,同时并不会有明显的优化效果,因为线程的频繁创建和销毁本身就会占用系统的资源。
三、并行执行的项目实践
为此,我在这个功能中,考虑使用线程池加上ComplatableFuture异步编排的方式去实现功能。
3.1、创建线程池
- /**
- * 自定义线程池配置
- */
- @Configuration
- public class ThreadPoolConfig {
-
- // 核心线程数 20
- @Value("${lease.thread.core-size}")
- private Integer coreSize;
-
- // 最大线程数 100
- @Value("${lease.thread.max-size}")
- private Integer maxSize;
-
- // 空闲线程存活时间 10
- @Value("${lease.thread.keep-alive-time}")
- private Integer keepAliveTime;
-
- @Bean
- public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
- return new ThreadPoolExecutor(coreSize,
- maxSize,
- keepAliveTime,
- TimeUnit.SECONDS,
- new LinkedBlockingQueue<>(100000),
- Executors.defaultThreadFactory(),
- new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
- }
- }
3.2、使用CompletableFuture和线程池,改写查询方法
- @Service
- public class RoomInfoServiceImpl extends ServiceImpl<RoomInfoMapper, RoomInfo>
- implements RoomInfoService {
-
- @Autowired
- private RoomInfoMapper roomInfoMapper;
-
- ......
-
- @Autowired
- private RoomLeaseTermService roomLeaseTermService;
-
- @Autowired
- private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
-
-
- @Override
- public RoomDetailVo getDetailById(Long id) {
- RoomDetailVo resultVo = new RoomDetailVo();
- // 获取房间详情和公寓信息
- CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
- RoomInfo roomInfo = this.getById(id);
- BeanUtils.copyProperties(roomInfo, resultVo);
- return roomInfo;
- }, threadPoolExecutor).thenAcceptAsync((roomInfo) -> {
- resultVo.setApartmentInfo(apartmentInfoService.getById(roomInfo.getApartmentId()));
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取图片列表
- CompletableFuture<Void> graphVosFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- List<GraphInfo> graphInfos = graphInfoService.lambdaQuery()
- .eq(GraphInfo::getItemId, id)
- .eq(GraphInfo::getItemType, ItemType.ROOM)
- .list();
- List<GraphVo> graphVos = graphInfos.stream().map(item -> {
- GraphVo graphVo = new GraphVo();
- BeanUtils.copyProperties(item, graphVo);
- return graphVo;
- }).collect(Collectors.toList());
- resultVo.setGraphVoList(graphVos);
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取属性信息列表
- CompletableFuture<Void> attrValueVosFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- resultVo.setAttrValueVoList(attrValueMapper.getAttrValueVosByRoomId(id));
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取配套信息列表
- CompletableFuture<Void> facilityInfoFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- resultVo.setFacilityInfoList(facilityInfoMapper.getFacilityInfos(id));
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取标签信息列表
- CompletableFuture<Void> labelInfoFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- resultVo.setLabelInfoList(labelInfoMapper.getLabelInfos(id));
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取支付方式列表
- CompletableFuture<Void> paymentTypeFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- resultVo.setPaymentTypeList(paymentTypeMapper.getPaymentTypes(id));
- }, threadPoolExecutor);
- // 获取可选租期列表
- CompletableFuture<Void> leaseTermFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
- resultVo.setLeaseTermList(leaseTermMapper.getLeaseTerms(id));
- }, threadPoolExecutor);
- // 等待所有任务全部完成
- try {
- CompletableFuture.allOf(completableFuture,
- graphVosFuture,
- attrValueVosFuture,
- facilityInfoFuture,
- labelInfoFuture,
- paymentTypeFuture,
- leaseTermFuture).get();
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- return resultVo;
- }
- }
四、总结
通过异步编排实现多任务并行的场景的执行优化,手动配置线程池可以让我们根据具体业务,更好的设置线程池的参数。
原文链接:https://blog.csdn.net/Gzz130704/article/details/139354197 标签:异步,resultVo,房间,并行执行,线程,CompletableFuture,id,threadPoolExecutor From: https://www.cnblogs.com/sunny3158/p/18382395