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一、前言
本章主要是承接上一篇讲CompletableFuture的文章,想了解的可以先去看看案例:
https://juejin.cn/post/7091132240574283813
CompletableFuture已经提供了串行、并行等常用异步编排的方案,但在细节上还是有许多不足,比如回调方面,编排复杂顺序方面,就捉襟见肘了。
之前我有关注过Gitee上star量还不错的一款开源工具AsyncTool:
https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool
是由京东零售的高级工程师编写的,提供了非常丰富的异步编排功能,并且经过了京东内部的测试,是对CompletableFuture的封装和补足,试用了一下挺不错。
二、用法
1、引入
1)、不推荐:maven引入,这个比较坑,客观原因经常会导致依赖下载不下来,不推荐使用;
2)、推荐:直接下载源码,因为代码量很少,就几个核心类和测试类。
如下图所示,把下载的源码拷贝进来即可,核心代码放到java目录里面,测试代码放到test目录里面。
2、编写worker
1)、worker是AsyncTool中的一个思想,专门来处理任务的,比如查询、rpc调用等耗时操作,一个任务就是一个worker;
2)、构建worker十分简单,只需要实现IWorker和ICallback接口即可;
3)、这里,我们承接上一篇文章的案例,分别创建查询二十四节气和查询星座的worker;
4)、其中begin方法是构建开始时会执行,result方法是获取到结果后会执行,action方法就是处理具体任务的地方,一般业务就在这里编写,defaultValue方法提供超时异常时返回的默认值。
1)、二十四节气worker
package com.example.async.worker;
import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.jd.platform.async.callback.ICallback;
import com.jd.platform.async.callback.IWorker;
import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock;
import com.jd.platform.async.worker.WorkResult;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
*
* 二十四节气worker
*
*
* @author 福隆苑居士,公众号:【Java分享客栈】
* @since 2022-04-27 18:01
*/
@Slf4j
public class TwentyFourWorker implements IWorker, ICallback {
public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey
public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/jieqi/query";
@Override
public void begin() {
// System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());
}
@Override
public void result(boolean success, String param, WorkResult workResult) {
if (success) {
System.out.println("callback twentyFourWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
+ "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
} else {
System.err.println("callback twentyFourWorker failure--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
+ "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
}
}
/**
* 查询二十四节气
*/
@Override
public String action(String object, Map allWrappers) {
String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;
String result = HttpUtil.get(url);
// 模拟时长
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (Exception e) {
log.error("[二十四节气]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);
}
return result;
}
@Override
public String defaultValue() {
return "twentyFourWorker";
}
}
2)、星座worker
package com.example.async.worker;
import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.jd.platform.async.callback.ICallback;
import com.jd.platform.async.callback.IWorker;
import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock;
import com.jd.platform.async.worker.WorkResult;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
*
* 星座worker
*
*
* @author 福隆苑居士,公众号:【Java分享客栈】
* @since 2022-04-27 18:01
*/
@Slf4j
public class ConstellationWorker implements IWorker, ICallback {
public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey
public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/astro/all";
@Override
public void begin() {
// System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());
}
@Override
public void result(boolean success, String param, WorkResult workResult) {
if (success) {
System.out.println("callback constellationWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
+ "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
} else {
System.err.println("callback constellationWorker failure--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
+ "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
}
}
/**
* 查询星座
*/
@Override
public String action(String object, Map allWrappers) {
String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;
String result = HttpUtil.get(url);
// 模拟异常
// int i = 1/0;
// 模拟时长
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (Exception e) {
log.error("[星座]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);
}
return result;
}
@Override
public String defaultValue() {
return "constellationWorker";
}
}
3、异步编排
1)、新建一个AsyncToolService,在里面进行worker的声明、构建、编排;
2)、Async.beginWork就是执行异步任务,参数分别为超时时间和worker,其中超时时间可以自己设短一点看效果;
3)、最后封装结果返回即可,这里为演示案例节省时间直接用map返回。
package com.example.async.service;
import com.example.async.worker.ConstellationWorker;
import com.example.async.worker.TwentyFourWorker;
import com.jd.platform.async.executor.Async;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
*
* AsyncTools服务
*
*
* @author 福隆苑居士,公众号:【Java分享客栈】
* @since 2022-04-27 17:56
*/
@Service
@Slf4j
public class AsyncToolService {
/**
* 异步返回结果
* ---- 方式:AsyncTool并行处理
*
* @return 结果
*/
public Map queryAsync() throws ExecutionException, InterruptedException {
// 声明worker
TwentyFourWorker twentyFourWorker = new TwentyFourWorker();
ConstellationWorker constellationWorker = new ConstellationWorker();
// 构建二十四节气worker
WorkerWrapper twentyFourWrapper = new WorkerWrapper.Builder()
.worker(twentyFourWorker)
.callback(twentyFourWorker)
.param("0")
.build();
// 构建星座worker
WorkerWrapper constellationWrapper = new WorkerWrapper.Builder()
.worker(constellationWorker)
.callback(constellationWorker)
.param("1")
.build();
// 开始工作,这里设定超时时间10s,测试时可以设短一点看效果。
Async.beginWork(10000, twentyFourWrapper, constellationWrapper);
// 打印当前线程数
log.debug("----------------- 当前线程数 ----------------");
log.debug(Async.getThreadCount());
// 打印结果
log.debug("----------------- 二十四节气 ----------------");
log.debug("结果: {}", twentyFourWrapper.getWorkResult());
log.debug("----------------- 星座 ----------------");
log.debug("结果: {}", constellationWrapper.getWorkResult());
// 返回
Map map = new HashMap<>();
map.put("twentyFour", twentyFourWrapper.getWorkResult());
map.put("constellation", constellationWrapper.getWorkResult());
// 关闭(spring web类应用不用关闭,否则第二次执行会报线程池异常。)
// Async.shutDown();
return map;
}
}
4、测试效果
上一篇的案例有演示同步执行的结果,在10秒左右,而CompletableFuture的结果在5秒多点。
这里测试后发现,AsyncTool的结果也是5秒左右,和CompletableFuture差不多,但AsyncTool提供的编排更丰富。
我们把其中一个星座worker的任务耗时调大,模拟一下超时的效果。可以发现,AsyncTool直接返回了我们上面defaultValue方法中设置的默认值。
三、常用编排
AsyncTool其实提供了很丰富的异步编排方式,包括较复杂的编排,但以我呆过的中小企业为例,几乎用不到复杂编排,最常用的的还是并行以及串行+并行。
AsyncTool的QuickStart.md已经做了简洁的说明:https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool/blob/master/QuickStart.md
1)、任务并行
也就是本篇我们案例使用的编排,是我个人平时最常用的一种。
2)、串行+并行
这种其实就是通过next()来做串行和并行的衔接,有些场景也会用到。
3)、依赖其他任务的结果
这也是很常见的场景,B任务依赖A任务的结果来实现业务,最后返回。
AsyncTool也提供了很方便的方式:
1)、在service中构建worker-A时设置一个id名称;
2)、你可以发现worker的action方法第二个入参是个map,里面就是所有的wrapper;
3)、在worker-B的action方法中get这个id来获取wrapper从而拿到A的结果即可。
四、避坑经验
1、勿关闭线程池
AsyncTool提供了很多测试类,里面包含了所有编排方式,可以一一查看并验证,但使用过程中要注意一点,如果是spring-web项目,比如springboot,不需要手动Async.shutdown()处理,否则会执行一次后就关闭线程池了,这是不少人直接拷贝test代码疏忽的地方。
2、自定义线程池
这个问题可以在AsyncTool的issue中看到相关讨论,作者君是根据京东零售的业务来决定使用什么线程池的,他们使用的默认线程池就是newCachedThreadPool,无限制长度的线程池,且具备复用特性,按照作者君的说法,因为京东的场景多数为低耗时(10ms)高并发,瞬间冲击的场景,所以最适合这种线程池。
而根据我的经验,不同公司的业务和项目都不同,中小企业往往依靠企事业单位生存,对接第三方厂家较多,rpc接口耗时往往较长且不可控,不符合京东零售低耗时高并发的特点,直接使用Integer.MAX_VALUE的无限制核心线程数的方式不太合适。
我建议中小企业使用自定义线程池,根据自身硬件水平和压测结果调整最终核心线程数和任务队列长度,确定合适的拒绝策略,比如直接拒绝或走主线程,这样会比较稳妥。
五、示例代码
完整示例代码提供给大家,里面有我的极速数据API的key,每天100次免费调用,省去注册账号,先到先测,慢点就只能等明天了哦。
链接:https://pan.baidu.com/doc/share/kJyph2LX076okHVWv38tlw-159275174957933
提取码:yqms
原创文章纯手打,觉得有点帮助就请点个推荐吧。
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- 本文作者: 福隆苑居士
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- 本文作者: 福隆苑居士