使用多线程执行任务，并获取返回结果，附异步实现

男娘i 2024-03-22 13:26 31阅读 0赞

### 1 获取又返回结果的 需要用到 callable接口 ###

public class TestTask implements Callable<Student> {
        
        @Override
        public Student call() throws Exception {
        
            Thread.sleep(1500);
            Student student = new Student();
            student.setAge(10);
            student.setName("里里");
            System.out.println("线程执行"+student.toString());
            return student;
        }
    }

@Data
    public class Student {
        
        private String name;
        private Integer age;
    }

### 2 创建一个线程池，可以用自定义线程池，也可以直接用那四种线程池 ###

这里创建了一个包含三个线程的固定线程池

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
     Future<Student> future = executorService.submit(new TestTask());
     try {
        
                if (!future.isDone()) {
        
                    System.out.println("Task is processing now, please wait...");
                }
                Student result = future.get();
                System.out.println("Result is: " + result);
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        
                e.printStackTrace();
            } finally {
        
                executorService.shutdown();
            }

[线程池的介绍][Link 1]  
根据主机情况实现自定义线程池：

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
    import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class CustomThreadPool {
        
        // 线程池大小
        private final int poolSize;
        // 任务队列
        private final BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
        // 线程数组
        private final Thread[] threads;
    
        /**
         * 构造函数
         * @param poolSize 线程池大小
         */
        public CustomThreadPool(int poolSize) {
        
            this.poolSize = poolSize;
            this.taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
            this.threads = new Thread[poolSize];
    
            for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
        
                threads[i] = new WorkerThread();
                threads[i].start();
            }
        }
    
        /**
         * 提交任务
         * @param task 任务
         */
        public void execute(Runnable task) {
        
            synchronized (taskQueue) {
        
                taskQueue.offer(task);
                taskQueue.notify();
            }
        }
    
        /**
         * 关闭线程池
         */
        public void shutdown() {
        
            for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
        
                threads[i].interrupt();
            }
        }
    
        /**
         * 工作线程
         */
        private class WorkerThread extends Thread {
        
            public void run() {
        
                Runnable task;
    
                while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
        
                    try {
        
                        task = taskQueue.poll(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    } catch (InterruptedException e) {
        
                        break;
                    }
    
                    if (task != null) {
        
                        task.run();
                    }
                }
            }
        }
    }

也可以通过继承 ThreadPoolExecutor 类来实现一个自定义线程池工具类。ThreadPoolExecutor 是 Java 标准库中提供的一个线程池实现，通过继承它，我们可以实现自定义的线程池。

下面是一个继承 ThreadPoolExecutor 的自定义线程池工具类的实现：

import java.util.concurrent.*;
    
    public class CustomThreadPool extends ThreadPoolExecutor {
        
        public CustomThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        
            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        }
    
        public static CustomThreadPool newThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, int queueSize) {
        
            BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(queueSize);
            return new CustomThreadPool(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        }
    
        @Override
        protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        
            super.beforeExecute(t, r);
            // 在执行任务前的操作
        }
    
        @Override
        protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        
            super.afterExecute(r, t);
            // 在执行任务后的操作
        }
    
        @Override
        protected void terminated() {
        
            super.terminated();
            // 线程池关闭时的操作
        }
    }

在构造函数中，我们调用了父类 ThreadPoolExecutor 的构造函数，用于初始化线程池的一些参数，包括线程池的大小、任务队列、线程池的最大大小、线程存活时间等等。

我们还实现了一个静态方法 newThreadPool()，用于创建一个新的线程池。这个方法接收线程池的核心大小、最大大小、线程存活时间、时间单位和任务队列的大小等参数，然后创建一个 ArrayBlockingQueue 作为任务队列，然后通过父类的构造函数创建一个新的线程池。

在这个自定义线程池工具类中，我们还重写了三个方法：

1.  beforeExecute()：在线程执行任务前执行的方法，可以在这里进行一些初始化操作。
2.  afterExecute()：在线程执行任务后执行的方法，可以在这里进行一些清理操作。
3.  terminated()：在线程池关闭时执行的方法，可以在这里进行一些资源释放操作。

这些方法可以根据需要进行重写。

使用这个自定义线程池工具类时，可以通过调用 execute() 方法来提交任务，如下所示：

CustomThreadPool pool = CustomThreadPool.newThreadPool(5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS, 100);
    
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        
        final int taskNum = i;
        pool.execute(() -> {
        
            System.out.println("Task " + taskNum + " is running.");
            try {
        
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("Task " + taskNum + " is completed.");
        });
    }
    
    pool.shutdown();

这里我们创建了一个新的线程池，并提交了一些任务。在任务执行时，我们通过重写 beforeExecute() 和 afterExecute() 方法，可以在任务执行前后进行一些操作。在线程池关闭时，我们可以通过重写 terminated() 方法来进行一些资源释放操作

在Java中，执行线程任务通常有两种方式：使用 execute 方法或使用 submit 方法。它们的区别在于：

返回值不同：execute 方法没有返回值，而 submit 方法返回一个 Future 对象。  
异常处理不同：如果在执行任务时抛出异常，execute 方法会打印出异常堆栈信息，并且不会捕获异常，而 submit 方法会将异常封装到返回的 Future 对象中，可以通过调用 Future.get() 方法获取异常信息。  
任务提交方式不同：execute 方法是将任务直接提交给线程池，而 submit 方法则是将任务封装成一个 Callable 对象，并将其提交给线程池。  
因此，如果我们需要对线程执行的结果进行控制并捕获异常，可以使用 submit 方法，如果我们只是需要简单地提交一个任务给线程池，可以使用 execute 方法。

### 3 使用CompletionService ###

`CompletionService`是Java提供的一种辅助类，它可以用于管理多个`Future`对象并发执行的结果。`CompletionService`可以帮助我们避免手动迭代多个`Future`来获取结果的麻烦，并且可以让我们更方便地处理多个任务的执行结果。

`CompletionService`最常用的方法是`submit(Callable<T> task)`和`take()`。通过`submit`方法，我们可以提交一个任务到该`CompletionService`中，并返回一个与该任务关联的`Future`对象。这个`Future`对象可以用来获取任务的结果。但是，与直接使用`ExecutorService`不同，`CompletionService`会将结果保存到一个阻塞队列中，使用`take()`方法可以从阻塞队列中取得第一个完成的任务的结果。

举个例子来说，如果有一个任务列表，我们需要依次异步执行，或者说需要一次性获取所有任务的执行结果，这种情况下可以使用`CompletionService`。在这个场景下，我们可以将所有任务提交到`CompletionService`中，然后使用`take()`方法取出队列中的任务结果。这样可以在处理每个任务的同时，按照完成时间顺序获取任务的结果。

以下是一个使用`CompletionService`实现同时处理多个任务的代码示例：

import java.util.concurrent.*;
    
    public class CompletionServiceDemo {
        
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        
            ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
            CompletionService<Integer> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);
            for (int i = 0;i < 10; i++) {
        
                final int finalI = i;
                completionService.submit(() -> finalI);
            }
    
            for (int i = 0;i < 10; i++) {
        
                int result = completionService.take().get();
                System.out.println("Finished task " + result);
            }
    
            executor.shutdown();
        }
    }

上述代码中，我们先定义`ExecutorService`（线程池），然后将其传入`ExecutorCompletionService`。接着，我们通过`submit()`方法将任务放入`CompletionService`中。最后，在主线程中通过循环调用`take()`方法来获取结果，因为结果会按照完成时间顺序被加入队列，所以可以方便的保证结果的顺序性。

结合我们的案例：

public class Test {
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        
            ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
    
           // Future<Student> future = executorService.submit(new TestTask());
    
            CompletionService completionService = new ExecutorCompletionService(executorService);
    
            for (int i = 0; i <5 ; i++) {
        
                completionService.submit(new TestTask());
            }
    
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
        
                System.out.println(completionService.take().get());
            }
    
            /*try {
                if (!future.isDone()) {
                    System.out.println("Task is processing now, please wait...");
                }
                Student result = future.get();
                System.out.println("Result is: " + result);
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                executorService.shutdown();
            }*/
        }
    }

### 4 异步 ###

异步和多线程一样，都是为了让程序运行效率更高

多线程指的是在一个程序中同时运行多条线程，这些线程相互独立，可以执行不同的任务。通过多线程，我们可以实现并发处理，提高程序的执行效率。

异步则是一种编程模型，指的是一个任务的执行不需要等待其他任务的结束，而是可以继续执行其他任务或者返回结果。异步通常使用回调函数或者事件驱动来实现。

在实际应用中，多线程和异步经常一起使用来处理并发问题。例如，在一个网络请求中，我们可以使用异步方式向服务器发起请求，同时使用多线程方式处理服务器响应的数据。这样可以提高请求的处理速度，同时也不会阻塞主线程的执行。

实操：

#### 实现方式一 使用@Async注解 ####

在Spring Boot应用中，我们可以使用Spring提供的@Async注解来指定一个方法为异步方法。使用该注解后，Spring会在调用该方法时在另外一个线程中执行方法，并立即将控制权返回给调用方  
需要注意的是，在使用@Async注解时，我们需要在应用的配置类上加上@EnableAsync注解，开启Spring的异步机制。示例代码如下：

@Configuration
    @EnableAsync
    public class AppConfig {
        
     
        // 配置异步线程池等等相关配置...
     
    }

这里我试过了，在异步方法的bean 或者是在启动类上加这个注解都可以实现异步功能，但是如果不加Enable注解的话，只有@Async注解是不能实现异步功能的。  
![在这里插入图片描述][2a89e0be8a8446a093623e185bfd2cb7.png]  
![在这里插入图片描述][31af2aabbb304bb18217efb152433eec.png]

这两处地方都可以。  
另外，异步是真异步，怎么讲呢

@RequestMapping("/hello2")
        public String hello2() throws InterruptedException {
        
            long start = System.currentTimeMillis();
            Thread.sleep(2000);
    
            String result = testRetryService.hh();
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("执行耗时"+((end-start)/1000));
            return result;
        }

@Async
        public String hh() throws InterruptedException {
        
            Thread.sleep(5000);
            System.out.println("异步方法输出");
            return "Hello";
        }

即使我再结果中返回异步执行的结果，他并不会等待异步任务完成再返回，也就是上述代码，在调用接口两秒后就返回（返回为空，因为并没有获取到异步的执行结果异步执行耗时长），并不是七秒。

实现方式二  
使用CompletableFuture  
除了使用@Async注解以外，Spring Boot还支持Java 8中的CompletableFuture来实现异步操作。CompletableFuture是一种非常强大、灵活的异步编程工具，可以方便地实现链式异步处理。

示例代码如下：

public class AsyncService {
        
     
        public CompletableFuture<String> doTask1() {
        
            CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        
                // 异步执行的任务1
                return "Result1";
            });
            return future;
        }
        
        public CompletableFuture<String> doTask2() {
        
            CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        
                // 异步执行的任务2
                return "Result2";
            });
            return future;
        }
    }

在上述代码中，我们首先使用CompletableFuture的supplyAsync方法将一个Lambda函数包装为异步执行的任务，并返回一个CompletableFuture对象。接着，我们可以在需要异步执行的地方使用该方法，结合其他的CompletableFuture方法（如thenCompose()、thenApply()等）进行链式处理。

需要注意的是，使用CompletableFuture时，你需要手动指定线程池来执行异步任务。示例代码如下：

public class AsyncService {
        
        private static final Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 线程池
        
        public CompletableFuture<String> doTask1() {
        
            CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        
                // 异步执行的任务1
                return "Result1";
            }, executor);
            return future;
        }
        
        public CompletableFuture<String> doTask2() {
        
            CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        
                // 异步执行的任务2
                return "Result2";
            }, executor);
            return future;
        }
    }

附一篇文章，关于实现异步的几种方式：  
[面试官：实现异步的8种方式，你知道几个？][8]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/delete_bug/article/details/125926650?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168344835916800192215607%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=168344835916800192215607&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-125926650-null-null.blog_rank_default&utm_term=%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E6%B1%A0&spm=1018.2226.3001.4450
[2a89e0be8a8446a093623e185bfd2cb7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/37902294ef854cf48ccf300ae37a34df.png
[31af2aabbb304bb18217efb152433eec.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/e74585918c914df08d66908d98e9ee57.png
[8]: https://mp.weixin.qq.com/s/Eu1YanzpGBbgrqMg2T290A