前面我们不止一次提到，用多线程优化性能，其实不过就是将串行操作变成并行操作。如果仔细观察，你还会发现在串行转换成并行的过程中，一定会涉及到异步化，例如下面的示例代码，现在是串行的，为了提升性能，我们得把它们并行化，那具体实施起来该怎么做呢？
//以下两个方法都是耗时操作
doBizA();
doBizB();
还是挺简单的，就像下面代码中这样，创建两个子线程去执行就可以了。你会发现下面的并行方案，主线程无需等待doBizA()和doBizB()的执行结果，也就是说doBizA()和doBizB()两个操作已经被异步化了。
new Thread(()->doBizA())
.start();
new Thread(()->doBizB())
.start();
异步化，是并行方案得以实施的基础，更深入地讲其实就是：利用多线程优化性能这个核心方案得以实施的基础。看到这里，相信你应该就能理解异步编程最近几年为什么会大火了，因为优化性能是互联网大厂的一个核心需求啊。Java在1.8版本提供了CompletableFuture来支持异步编程，CompletableFuture有可能是你见过的最复杂的工具类了，不过功能也着实让人感到震撼。
CompletableFuture的核心优势
为了领略CompletableFuture异步编程的优势，这里我们用CompletableFuture重新实现前面曾提及的烧水泡茶程序。首先还是需要先完成分工方案，在下面的程序中，我们分了3个任务：任务1负责洗水壶、烧开水，任务2负责洗茶壶、洗茶杯和拿茶叶，任务3负责泡茶。其中任务3要等待任务1和任务2都完成后才能开始。这个分工如下图所示。
下面是代码实现，你先略过runAsync()、supplyAsync()、thenCombine()这些不太熟悉的方法，从大局上看，你会发现：
- 无需手工维护线程，没有繁琐的手工维护线程的工作，给任务分配线程的工作也不需要我们关注；
- 语义更清晰，例如
f3 = f1.thenCombine(f2, ()->{})能够清晰地表述“任务3要等待任务1和任务2都完成后才能开始”； - 代码更简练并且专注于业务逻辑，几乎所有代码都是业务逻辑相关的。
//任务1：洗水壶->烧开水
CompletableFuture<Void> f1 =
CompletableFuture.runAsync(()->{
System.out.println("T1:洗水壶...");
sleep(1, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("T1:烧开水...");
sleep(15, TimeUnit.SECONDS);
});
//任务2：洗茶壶->洗茶杯->拿茶叶
CompletableFuture<String> f2 =
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
System.out.println("T2:洗茶壶...");
sleep(1, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("T2:洗茶杯...");
sleep(2, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("T2:拿茶叶...");
sleep(1, TimeUnit.SECONDS);
return "龙井";
});
//任务3：任务1和任务2完成后执行：泡茶
CompletableFuture<String> f3 =
f1.thenCombine(f2, (__, tf)->{
System.out.println("T1:拿到茶叶:" + tf);
System.out.println("T1:泡茶...");
return "上茶:" + tf;
});
//等待任务3执行结果
System.out.println(f3.join());
void sleep(int t, TimeUnit u) {
try {
u.sleep(t);
}catch(InterruptedException e){}
}
// 一次执行结果：
T1:洗水壶...
T2:洗茶壶...
T1:烧开水...
T2:洗茶杯...
T2:拿茶叶...
T1:拿到茶叶:龙井
T1:泡茶...
上茶:龙井
领略CompletableFuture异步编程的优势之后，下面我们详细介绍CompletableFuture的使用，首先是如何创建CompletableFuture对象。
创建CompletableFuture对象
创建CompletableFuture对象主要靠下面代码中展示的这4个静态方法，我们先看前两个。在烧水泡茶的例子中，我们已经使用了runAsync(Runnable runnable)和supplyAsync(Supplier<U> supplier)，它们之间的区别是：Runnable 接口的run()方法没有返回值，而Supplier接口的get()方法是有返回值的。
前两个方法和后两个方法的区别在于：后两个方法可以指定线程池参数。
默认情况下CompletableFuture会使用公共的ForkJoinPool线程池，这个线程池默认创建的线程数是CPU的核数（也可以通过JVM option:-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism来设置ForkJoinPool线程池的线程数）。如果所有CompletableFuture共享一个线程池，那么一旦有任务执行一些很慢的I/O操作，就会导致线程池中所有线程都阻塞在I/O操作上，从而造成线程饥饿，进而影响整个系统的性能。所以，强烈建议你要根据不同的业务类型创建不同的线程池，以避免互相干扰。
//使用默认线程池
static CompletableFuture<Void>
runAsync(Runnable runnable)
static <U> CompletableFuture<U>
supplyAsync(Supplier<U> supplier)
//可以指定线程池
static CompletableFuture<Void>
runAsync(Runnable runnable, Executor executor)
static <U> CompletableFuture<U>
supplyAsync(Supplier<U> supplier, Executor executor)
创建完CompletableFuture对象之后，会自动地异步执行runnable.run()方法或者supplier.get()方法，对于一个异步操作，你需要关注两个问题：一个是异步操作什么时候结束，另一个是如何获取异步操作的执行结果。因为CompletableFuture类实现了Future接口，所以这两个问题你都可以通过Future接口来解决。另外，CompletableFuture类还实现了CompletionStage接口，这个接口内容实在是太丰富了，在1.8版本里有40个方法，这些方法我们该如何理解呢？
如何理解CompletionStage接口
我觉得，你可以站在分工的角度类比一下工作流。任务是有时序关系的，比如有串行关系、并行关系、汇聚关系等。这样说可能有点抽象，这里还举前面烧水泡茶的例子，其中洗水壶和烧开水就是串行关系，洗水壶、烧开水和洗茶壶、洗茶杯这两组任务之间就是并行关系，而烧开水、拿茶叶和泡茶就是汇聚关系。
CompletionStage接口可以清晰地描述任务之间的这种时序关系，例如前面提到的 f3 = f1.thenCombine(f2, ()->{}) 描述的就是一种汇聚关系。烧水泡茶程序中的汇聚关系是一种 AND 聚合关系，这里的AND指的是所有依赖的任务（烧开水和拿茶叶）都完成后才开始执行当前任务（泡茶）。既然有AND聚合关系，那就一定还有OR聚合关系，所谓OR指的是依赖的任务只要有一个完成就可以执行当前任务。
在编程领域，还有一个绕不过去的山头，那就是异常处理，CompletionStage接口也可以方便地描述异常处理。
下面我们就来一一介绍，CompletionStage接口如何描述串行关系、AND聚合关系、OR聚合关系以及异常处理。
1. 描述串行关系
CompletionStage接口里面描述串行关系，主要是thenApply、thenAccept、thenRun和thenCompose这四个系列的接口。
thenApply系列函数里参数fn的类型是接口Function<T, R>，这个接口里与CompletionStage相关的方法是 R apply(T t)，这个方法既能接收参数也支持返回值，所以thenApply系列方法返回的是CompletionStage<R>。
而thenAccept系列方法里参数consumer的类型是接口Consumer<T>，这个接口里与CompletionStage相关的方法是 void accept(T t)，这个方法虽然支持参数，但却不支持回值，所以thenAccept系列方法返回的是CompletionStage<Void>。
thenRun系列方法里action的参数是Runnable，所以action既不能接收参数也不支持返回值，所以thenRun系列方法返回的也是CompletionStage<Void>。
这些方法里面Async代表的是异步执行fn、consumer或者action。其中，需要你注意的是thenCompose系列方法，这个系列的方法会新创建出一个子流程，最终结果和thenApply系列是相同的。
CompletionStage<R> thenApply(fn);
CompletionStage<R> thenApplyAsync(fn);
CompletionStage<Void> thenAccept(consumer);
CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(consumer);
CompletionStage<Void> thenRun(action);
CompletionStage<Void> thenRunAsync(action);
CompletionStage<R> thenCompose(fn);
CompletionStage<R> thenComposeAsync(fn);
通过下面的示例代码，你可以看一下thenApply()方法是如何使用的。首先通过supplyAsync()启动一个异步流程，之后是两个串行操作，整体看起来还是挺简单的。不过，虽然这是一个异步流程，但任务①②③却是串行执行的，②依赖①的执行结果，③依赖②的执行结果。
CompletableFuture<String> f0 =
CompletableFuture.supplyAsync(
() -> "Hello World") //①
.thenApply(s -> s + " QQ") //②
.thenApply(String::toUpperCase);//③
System.out.println(f0.join());
//输出结果
HELLO WORLD QQ
2. 描述AND汇聚关系
CompletionStage接口里面描述AND汇聚关系，主要是thenCombine、thenAcceptBoth和runAfterBoth系列的接口，这些接口的区别也是源自fn、consumer、action这三个核心参数不同。它们的使用你可以参考上面烧水泡茶的实现程序，这里就不赘述了。
CompletionStage<R> thenCombine(other, fn);
CompletionStage<R> thenCombineAsync(other, fn);
CompletionStage<Void> thenAcceptBoth(other, consumer);
CompletionStage<Void> thenAcceptBothAsync(other, consumer);
CompletionStage<Void> runAfterBoth(other, action);
CompletionStage<Void> runAfterBothAsync(other, action);
3. 描述OR汇聚关系
CompletionStage接口里面描述OR汇聚关系，主要是applyToEither、acceptEither和runAfterEither系列的接口，这些接口的区别也是源自fn、consumer、action这三个核心参数不同。
CompletionStage applyToEither(other, fn);
CompletionStage applyToEitherAsync(other, fn);
CompletionStage acceptEither(other, consumer);
CompletionStage acceptEitherAsync(other, consumer);
CompletionStage runAfterEither(other, action);
CompletionStage runAfterEitherAsync(other, action);
下面的示例代码展示了如何使用applyToEither()方法来描述一个OR汇聚关系。
CompletableFuture<String> f1 =
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
int t = getRandom(5, 10);
sleep(t, TimeUnit.SECONDS);
return String.valueOf(t);
});
CompletableFuture<String> f2 =
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
int t = getRandom(5, 10);
sleep(t, TimeUnit.SECONDS);
return String.valueOf(t);
});
CompletableFuture<String> f3 =
f1.applyToEither(f2,s -> s);
System.out.println(f3.join());
4. 异常处理
虽然上面我们提到的fn、consumer、action它们的核心方法都不允许抛出可检查异常，但是却无法限制它们抛出运行时异常，例如下面的代码，执行 7/0 就会出现除零错误这个运行时异常。非异步编程里面，我们可以使用try{}catch{}来捕获并处理异常，那在异步编程里面，异常该如何处理呢？
CompletableFuture<Integer>
f0 = CompletableFuture.
.supplyAsync(()->(7/0))
.thenApply(r->r*10);
System.out.println(f0.join());
CompletionStage接口给我们提供的方案非常简单，比try{}catch{}还要简单，下面是相关的方法，使用这些方法进行异常处理和串行操作是一样的，都支持链式编程方式。
CompletionStage exceptionally(fn);
CompletionStage<R> whenComplete(consumer);
CompletionStage<R> whenCompleteAsync(consumer);
CompletionStage<R> handle(fn);
CompletionStage<R> handleAsync(fn);
下面的示例代码展示了如何使用exceptionally()方法来处理异常，exceptionally()的使用非常类似于try{}catch{}中的catch{}，但是由于支持链式编程方式，所以相对更简单。既然有try{}catch{}，那就一定还有try{}finally{}，whenComplete()和handle()系列方法就类似于try{}finally{}中的finally{}，无论是否发生异常都会执行whenComplete()中的回调函数consumer和handle()中的回调函数fn。whenComplete()和handle()的区别在于whenComplete()不支持返回结果，而handle()是支持返回结果的。
CompletableFuture<Integer>
f0 = CompletableFuture
.supplyAsync(()->(7/0))
.thenApply(r->r*10)
.exceptionally(e->0);
System.out.println(f0.join());
总结
曾经一提到异步编程，大家脑海里都会随之浮现回调函数，例如在JavaScript里面异步问题基本上都是靠回调函数来解决的，回调函数在处理异常以及复杂的异步任务关系时往往力不从心，对此业界还发明了个名词：回调地狱（Callback Hell）。应该说在前些年，异步编程还是声名狼藉的。
不过最近几年，伴随着ReactiveX的发展（Java语言的实现版本是RxJava），回调地狱已经被完美解决了，异步编程已经慢慢开始成熟，Java语言也开始官方支持异步编程：在1.8版本提供了CompletableFuture，在Java 9版本则提供了更加完备的Flow API，异步编程目前已经完全工业化。因此，学好异步编程还是很有必要的。
CompletableFuture已经能够满足简单的异步编程需求，如果你对异步编程感兴趣，可以重点关注RxJava这个项目，利用RxJava，即便在Java 1.6版本也能享受异步编程的乐趣。
课后思考
创建采购订单的时候，需要校验一些规则，例如最大金额是和采购员级别相关的。有同学利用CompletableFuture实现了这个校验的功能，逻辑很简单，首先是从数据库中把相关规则查出来，然后执行规则校验。你觉得他的实现是否有问题呢？
//采购订单
PurchersOrder po;
CompletableFuture<Boolean> cf =
CompletableFuture.supplyAsync(()->{
//在数据库中查询规则
return findRuleByJdbc();
}).thenApply(r -> {
//规则校验
return check(po, r);
});
Boolean isOk = cf.join();
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精选留言
2019-04-23 16:19:26
1.没有进行异常处理，
2.要指定专门的线程池做数据库查询
3.如果检查和查询都比较耗时，那么应该像之前的对账系统一样，采用生产者和消费者模式，让上一次的检查和下一次的查询并行起来。
另外，老师把javadoc里那一堆那一堆方法进行了分类，分成串行、并行、AND聚合、OR聚合，简直太棒了，一下子就把这些方法纳入到一个完整的结构体系里了。简直棒
2019-04-23 12:41:11
1，读数据库属于io操作，应该放在单独线程池，避免线程饥饿
2，异常未处理
2019-04-23 08:14:51
2019-04-24 21:08:26
我们之前讲的并发包里面 countdownLatch , 或者 threadPoolExecutor 和future 就是来解决这些关系场景的 ， 那有了 completableFuture 这个类 ，是不是以后有需求都优先考虑用 completableFuture ？感觉这个类就可以解决前面所讲的类的问题了
2019-04-23 22:03:40
2.查出来的结果做为下一步处理的条件，若结果为空呢，没有对应处理
3.缺少异常处理机制
2019-04-29 09:38:00
2019-04-23 16:37:48
2019-04-24 15:18:42
// 初始化异步工具类，分别异步执行2个任务
CompletableFuture<List<PBSEnergyData>> asyncAquirePBSEnergyData = new CompletableFuture();
CompletableFuture<List<AXEEnergyData>> asyncSaveAxeEnergyData = new CompletableFuture();
// 初始化两个线程池， 分别用于2个任务 ，1个任务一个线程池，互不干扰
Executor aquirePBSEnergyDataExecutor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
Executor saveAxeEnergyDataExecutor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
queryUtils.getTableNames().forEach(tableName -> {
int pageSize = queryUtils.getPageSize();
//查询该表有多少条数据，每${pageSize}条一次
int count = pbsEnergyService.getCount(tableName);
//总页数
int pages = count / pageSize;
int pageNum = 0;
final int pageNo = pageNum;
for(pageNum = 0; pageNum <= pages; pageNum++){
// 异步获取PBS数据库的数据并返回结果
asyncAquirePBSEnergyData
.supplyAsync(() -> {
查询数据库
return pbsEnergyDatas;
},aquirePBSEnergyDataExecutor)
// 任务2任务1，任务1返回的结果
.thenApply(pbsEnergyDatas -> asyncSaveAxeEnergyData.runAsync(()->{
List<AXEEnergyData> axeEnergyDatas = pbsEnergyDatas.stream().map(pbsEnergyData -> {
//进行类型转换
}).collect(Collectors.toList());
//批量保存
},saveAxeEnergyDataExecutor));
}
});
全部贴上去，超过字符数了，只能请老师凑合看了 :(
2019-04-23 18:04:54
2019-05-10 17:23:31
2019-12-23 23:36:43
2019-12-08 00:18:57
2019-04-24 13:50:49
2020-04-21 14:43:48
2019-04-23 21:32:38
2019-04-23 08:41:04
2021-05-09 22:36:49
2020-03-01 13:24:08
嘿嘿，学到一招，分类归纳。
2019-11-21 08:27:46
这个是不是有问题？因为线程池有多个线程，如果只有一个阻塞，那么其他的线程也是可以的吧
2019-08-14 23:47:24
发现一个“有趣”的现象：
如果在 supplyAsync() 方法中调用的 lazySupplier() 方法返回 Supplier，惰性求值，在 thenApply() 方法中调用 Supplier.get() 方法触发真正的耗时操作。
每次执行，总有 CompletableFuture.supplyAsync() 是在 main 线程中执行的。
自己的观察，总是前面 2 个在 main 线程中执行。
如果 lazySupplier() 方法返回 String，在 supplyAsync() 就触发真正耗时操作，这时结果跟期望一样，都是异步执行。
想不明白为什么 supplyAsync + Supplier 惰性求值，就退化成同步执行了。
谢谢老师！！
代码和执行结果如下所示：
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
List<CompletableFuture<String>> list = new ArrayList<>(3);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> lazySupplier(), executor)
.thenApply(stringSupplier -> {
System.out.println("+++ thenApply:" + Thread.currentThread().getName() + " +++");
String s = stringSupplier.get();
return s + ", hi";
});
System.out.println("+++ list.add(future:" + i + "); +++");
list.add(future);
}
for (CompletableFuture<String> future : list) {
String exportList = future.join();
System.out.println(exportList);
}
executor.shutdown();
}
private static Supplier<String> lazySupplier() {
return () -> {
long l = System.currentTimeMillis()/1000;
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println(name + "，执行惰性求值，开始：" + l);
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException ignored) {
}
System.out.println(name + "，执行惰性求值，结束：" + System.currentTimeMillis()/1000);
return l + "";
};
}
执行结果：
+++ thenApply:main +++
main, 执行惰性求值，开始：1565796415
main, 执行惰性求值，结束：1565796425
+++ list.add(future:0); +++
+++ thenApply:main +++
main, 执行惰性求值，开始：1565796425
main, 执行惰性求值，结束：1565796435
+++ list.add(future:1); +++
+++ list.add(future:2); +++
1565796415, hi
1565796425, hi
+++ thenApply:pool-1-thread-3 +++
pool-1-thread-3, 执行惰性求值，开始：1565796435
pool-1-thread-3, 执行惰性求值，结束：1565796445
1565796435, hi