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从0到1实现Java并行处理工具类

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  1. 一、几种常见的并行处理写法
  2. 二、并行处理工具类设计

从 0 到 1 实现 Java 并行处理工具类

在实际项目开发工作中，我们肯定遇到过一个接口要处理 N 多事项导致接口响应速度很慢的情况，通常我们会综合使用两种方式来提升接口响应速度

  1. 优化查询 SQL，提升查询效率
  2. 开启多线程并发处理业务数据

这里讨论第二种方案：使用多线程并发处理业务数据，最后处理完成以后，拼装起来返回给前端，每个人的实现方案都不一样，我在工作的这几年也经历了几种写法。

一、几种常见的并行处理写法

方法一：Future 写法

其代码形式如下：

@Test
public void test1() {
    //定义线程池
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 30,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new ArrayBlockingQueue<>(10),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
    //异步执行
    Future<String> getUserName = threadPoolExecutor.submit(() -> {
        //do something...
        return "kdyzm";
    });
    //异步执行
    Future<Integer> getUserAge = threadPoolExecutor.submit(() -> {
        //do something...
        return 12;
    });
    //拼装回调结果
    try {
        UserInfo user = new UserInfo();
        user.setName(getUserName.get());
        user.setAge(getUserAge.get());
        log.info(JsonUtils.toPrettyString(user));
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

@Data
static class UserInfo {
    private String name;
    private Integer age;
}

多几个 submit 一起执行，最后集中 get 获取最终结果。

这种方式任务一旦多了，就会显得代码很乱，一堆的变量名会让代码可读性很差。

方法二：CompletableFuture.allOf 写法

其代码形式如下：

@Test
public void test2() {
    try {
        UserInfo userInfo = new UserInfo();
        
        CompletableFuture.allOf(
            	//异步执行
                CompletableFuture.runAsync(() -> {
                    userInfo.setName("kdyzm");
                }),
            	//异步执行
                CompletableFuture.runAsync(() -> {
                    userInfo.setAge(12);
                })
        //同步返回
        ).get();

        log.info(JsonUtils.toPrettyString(userInfo));
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

@Data
static class UserInfo {
    private String name;
    private Integer age;
}

这种方法使用了 CompletableFuture 的 API，通过将多个异步任务收集起来统一调度最后通过一个 get 方法同步到主线程。比直接使用 Future 简化了些。

方法三：CompletableFuture::join 写法

其代码形式如下：

@Test
public void test3(){
    UserInfo userInfo = new UserInfo();
    Arrays.asList(
			//异步执行
            CompletableFuture.supplyAsync(()->{
                return "kdyzm";
            //回调执行
            }).thenAccept(name->{
                userInfo.setName(name);
            }),

        	//异步执行
            CompletableFuture.supplyAsync(()->{
                return 12;
            //回调执行
            }).thenAccept(age->{
                userInfo.setAge(age);
            })
        
        //等待所有线程执行完毕
    ).forEach(CompletableFuture::join);

    log.info(JsonUtils.toPrettyString(userInfo));

}

@Data
static class UserInfo {
    private String name;
    private Integer age;
}

这种写法和上面的写法相比具有更高的可读性，但是它也有缺点：thenAccept 只能接收一个返回值，如果想处理多个值，则没有办法，只能使用方法 2。

总结

几种写法中第二、三种写法比较常见，使用起来也更加方便，两者各有优缺点：方法 2 能处理多个返回值，方法 3 可读性更高。但是无论是方法 2 还是方法 3，它们的使用总是要记住相关的 API，使用起来总不是很顺手，可读性虽然方法 3 更强一些，但是总还是差点意思。此时我就有了自己设计一个简单的并行处理工具类的想法，既要易用，还要可读性高。

二、并行处理工具类设计

1、设计模式选型

因为平时比较喜欢链式调用的 API，所以一开始一开始设计，我就想用建造者模式来实现这个工具类。建造者模式在实际应用中的特点就是链式调用，无论是 StringBuilder 还是 lombok 的@Data 注解，都使用了建造者模式。

2、第一版代码

仿照方法三，我开发了第一版代码：

import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Supplier;

/**
 * @author kdyzm
 */
@Slf4j
public class ConcurrentWorker {

    private List<Task> workers = new ArrayList<>();

    public static ConcurrentWorker runner() {
        return new ConcurrentWorker();
    }

    public <R> ConcurrentWorker addTask(Consumer<? super R> action, Supplier<R> value) {
        Task<R> worker = new Task<>(action, value);
        this.workers.add(worker);
        return this;
    }

    public void run() {
        workers.forEach(item -> {
            CompletableFuture completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(item.getValue());
            item.setCompletableFuture(completableFuture);
        });
        workers
                .stream()
                .map(
                        item -> {
                            return item.completableFuture.thenAccept(item.getAction());
                        }
                )
                .forEach(CompletableFuture::join);
    }

    @Data
    public static class Task<R> {
        private Consumer<? super R> action;
        private Supplier<R> value;
        private CompletableFuture<R> completableFuture;

        public Task(Consumer<? super R> action, Supplier<R> value) {
            this.action = action;
            this.value = value;
        }
    }
}

这段代码一共不到 60 行，使用了 Lambda 表达式和函数式编程相关的 API 对方法三进行改造，最终使用效果如下：

@Test
    public void test() {

        UserInfo userInfo = new UserInfo();

        ConcurrentWorker.runner()
            	//添加任务
                .addTask(userInfo::setName, () -> {
                    //延迟 1000 毫秒打印线程执行情况
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    log.info(Thread.currentThread().getName()+"-name");
                    return "张三";
                })
            	//添加任务
                .addTask(userInfo::setAge, () -> {
                    //延迟 1000 毫秒打印线程执行情况
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    log.info(Thread.currentThread().getName()+"-age");
                    return 13;
                })
            	//执行任务
                .run();
        log.info(JsonUtils.toPrettyString(userInfo));
    }

    @Data
    static class UserInfo {
        private String name;
        private Integer age;
        private String sex;
    }

它的使用方式就是：

ConcurrentWorker.runner()
                .addTask(setter function, return_value function )
    			.addTask(setter function, return_value function)
    			.run()

可以看到易用性够了，可读性也很好，但是它的缺点和方法三一样，都只能接收一个参数，毕竟它是根据方法 3 封装的，接下来改造代码让它支持多参数处理。

3、第二版代码

已知，第一版代码已经支持了如下形式的功能：

ConcurrentWorker.runner()
                .addTask(setter function, return_value function )
    			.addTask(setter function, return_value function)
    			.run()

现在我想添加以下形式的重载方法：

.addTask(handle function)

没错，就一个参数，在这个方法中可以任意设置对象值。最终使用的效果如下：

@Test
public void test() {

    UserInfo userInfo = new UserInfo();

    ConcurrentWorker.runner()
            .addTask(userInfo::setName, () -> {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                    log.info(Thread.currentThread().getName());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.info(Thread.currentThread().getName()+"-name");
                return "张三";
            })
            .addTask(userInfo::setAge, () -> {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                    log.info(Thread.currentThread().getName());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.info(Thread.currentThread().getName()+"-age");
                return 13;
            })
        	//新方法：处理任意多属性值填充
            .addTask(()->{
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.info(Thread.currentThread().getName()+"-sex");
                userInfo.setSex("男");
            })
            .run();
    log.info(JsonUtils.toPrettyString(userInfo));
}

@Data
static class UserInfo {
    private String name;
    private Integer age;
    private String sex;
}

完整工具类方法如下：

import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Supplier;

/**
 * @author kdyzm
 */
@Slf4j
public class ConcurrentWorker {

    private List<Task> workers = new ArrayList<>();

    public static ConcurrentWorker runner() {
        return new ConcurrentWorker();
    }

    public <R> ConcurrentWorker addTask(Consumer<? super R> action, Supplier<R> value) {
        Task<R> worker = new Task<>(action, value);
        this.workers.add(worker);
        return this;
    }

    public <R> ConcurrentWorker addTask(Runnable runnable) {
        Task<R> worker = new Task<>(runnable);
        this.workers.add(worker);
        return this;
    }

    public void run() {
        workers.forEach(item -> {
            int taskType = item.getTaskType();
            CompletableFuture completableFuture = null;
            switch (taskType) {
                case TaskType.RETURN_VALUE:
                    completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(item.getValue());
                    break;
                case TaskType.VOID_RETURN:
                    completableFuture = CompletableFuture.runAsync(item.getRunnable());
                    break;
                default:
                    break;
            }
            item.setCompletableFuture(completableFuture);
        });
        workers
                .stream()
                .map(
                        item -> {
                            int taskType = item.getTaskType();
                            switch (taskType) {
                                case TaskType.RETURN_VALUE:
                                    return item.completableFuture.thenAccept(item.getAction());
                                default:
                                    return item.completableFuture.thenAccept(temp->{
                                        //空
                                    });
                            }
                        }
                )
                .forEach(CompletableFuture::join);
    }

    @Data
    public static class Task<R> {
        private Consumer<? super R> action;
        private Supplier<R> value;
        private CompletableFuture<R> completableFuture;
        private Runnable runnable;
        private int taskType;

        public Task(Consumer<? super R> action, Supplier<R> value) {
            this.action = action;
            this.value = value;
            this.taskType = TaskType.RETURN_VALUE;
        }


        public Task(Runnable runnable) {
            this.runnable = runnable;
            this.taskType = TaskType.VOID_RETURN;
        }
    }


    public static class TaskType {

        /**
         * 有返回值的
         */
        public static final int RETURN_VALUE = 1;

        /**
         * 没有返回值的
         */
        public static final int VOID_RETURN = 2;
    }
}

我将任务类型分为两种，并使用 TaskType 类封装成常量值：1 表示任务执行回调有返回值；2 表示任务执行没有返回值，属性填充将在任务执行过程中完成，该类型任务使用 Runnable 接口实现。

4、工具类 jar 包

相关代码我已经打包成 jar 包上传到 maven 中央仓库，可以通过引入以下 maven 依赖使用ConcurrentWorker工具类。

<dependency>
    <groupId>cn.kdyzm</groupId>
    <artifactId>kdyzm-util</artifactId>
    <version>0.0.2</version>
</dependency>

以上就是 Java 并行处理工具类的实现方法，希望对大家有用，感谢阅读。

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