CompletableFuture
相比於jdk5所提出的future概念，future在執行的時候支持異步處理，但是在回調的過程中依舊是難免會遇到需要等待的情況。
在jdk8裡面，出現了CompletableFuture的新概念，支持對於異步處理完成任務之後自行處理數據。當發生異常的時候也能按照自定義的邏輯來處理。
如何通過使用CompletableFuture提升查詢的性能呢？
下邊我舉個例子來演示：
首先我們定義一個UserInfo對象：
<code>/** * @author idea * @data 2020/2/22 */public class UserInfo { private Integer id; private String name; private Integer jobId; private String jobDes; private Integer carId; private String carDes; private Integer homeId; private String homeDes; public Integer getId() { return id; } public UserInfo setId(Integer id) { this.id = id; return this; } public String getName() { return name; } public UserInfo setName(String name) { this.name = name; return this; } public Integer getJobId() { return jobId; } public UserInfo setJobId(Integer jobId) { this.jobId = jobId; return this; } public String getJobDes() { return jobDes; } public UserInfo setJobDes(String jobDes) { this.jobDes = jobDes; return this; } public Integer getCarId() { return carId; } public UserInfo setCarId(Integer carId) { this.carId = carId; return this; } public String getCarDes() { return carDes; } public UserInfo setCarDes(String carDes) { this.carDes = carDes; return this; } public Integer getHomeId() { return homeId; } public UserInfo setHomeId(Integer homeId) { this.homeId = homeId; return this; } public String getHomeDes() { return homeDes; } public UserInfo setHomeDes(String homeDes) { this.homeDes = homeDes; return this; }}/<code>這個對象裡面的homeid，jobid，carid都是用於匹配對應的住房信息描述，職業信息描述，購車信息描述。
對於將id轉換為描述信息的方式需要通過額外的sql查詢，這裡做了個簡單的工具類來進行模擬：
<code>import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.function.Supplier;/** * @author idea * @data 2020/2/22 */public class QueryUtils { public String queryCar(Integer carId){ try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "car_desc"; } public String queryJob(Integer jobId){ try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "job_desc"; } public String queryHome(Integer homeId){ try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "home_desc"; }}/<code>這個工具類的功能看起來會比較通俗易懂，在常規的邏輯裡面，我們做批量對象的轉換大多數都是基於List遍歷，然後在循環裡面批量查詢，這樣的方式並非說不行，而是顯得比較過於“暴力”。
假設每次查詢需要消耗1s，那麼遍歷的一個size為n的集合查詢消耗的時間就是n * 3s。
下邊來介紹一種更為方便的技巧：CompletableFuture
定義一個QuerySupplier 實現Supplier接口，根據注入的類型進行轉譯查詢：
<code>import java.util.function.Supplier;public class QuerySuppiler implements Supplier<string> { private Integer id; private String type; private QueryUtils queryUtils; public QuerySuppiler(Integer id, String type,QueryUtils queryUtils) { this.id = id; this.type = type; this.queryUtils=queryUtils; } @Override public String get() { if("home".equals(type)){ return queryUtils.queryHome(id); }else if ("job".equals(type)){ return queryUtils.queryJob(id); }else if ("car".equals(type)){ return queryUtils.queryCar(id); } return null; } }/<string>/<code>由於對應的carid，homeid，jobid都需要到指定的k,v配置表裡面通過核心查詢包裝器來進行轉譯，因此通常的做法就是在for循環裡面一個個地進行遍歷解析，這樣的做法也比較易於理解。
QuerySuppiler 是我寫的一個用於做對象解析的服務，代碼如下所示：
<code>import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.function.Consumer;import java.util.function.Supplier;import java.util.stream.Collectors;/** * @author idea * @data 2020/2/22 */public class QueryUserService { private Supplier<queryutils> queryUtilsSupplier = QueryUtils::new; public UserInfo converUserInfo(UserInfo userInfo) { QuerySuppiler querySuppiler1 = new QuerySuppiler(userInfo.getCarId(), "car", queryUtilsSupplier.get()); CompletableFuture<string> getCarDesc = CompletableFuture.supplyAsync(querySuppiler1); getCarDesc.thenAccept(new Consumer<string>() { --1 @Override public void accept(String carDesc) { userInfo.setCarDes(carDesc); } }); QuerySuppiler querySuppiler2 = new QuerySuppiler(userInfo.getHomeId(), "home", queryUtilsSupplier.get()); CompletableFuture<string> getHomeDesc = CompletableFuture.supplyAsync(querySuppiler2); getHomeDesc.thenAccept(new Consumer<string>() { --2 @Override public void accept(String homeDesc) { userInfo.setHomeDes(homeDesc); } }); QuerySuppiler querySuppiler3 = new QuerySuppiler(userInfo.getJobId(), "job", queryUtilsSupplier.get()); CompletableFuture<string> getJobDesc = CompletableFuture.supplyAsync(querySuppiler3); getJobDesc.thenAccept(new Consumer<string>() { --3 @Override public void accept(String jobDesc) { userInfo.setJobDes(jobDesc); } }); CompletableFuture<void> getUserInfo = CompletableFuture.allOf(getCarDesc, getHomeDesc, getJobDesc); getUserInfo.thenAccept(new Consumer<void>() { @Override public void accept(Void result) { System.out.println("全部完成查詢" ); } }); getUserInfo.join(); --4 return userInfo; } public static void main(String[] args) { long begin= System.currentTimeMillis(); //多線程環境需要注意線程安全問題 List<userinfo> userInfoList=Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); for(int i=0;i<=20;i++){ UserInfo userInfo=new UserInfo(); userInfo.setId(i); userInfo.setName("username"+i); userInfo.setCarId(i); userInfo.setJobId(i); userInfo.setHomeId(i); userInfoList.add(userInfo); } //stream 查詢一個用戶花費3s 並行計算後一個用戶1秒左右 查詢21個用戶花費21秒 //parallelStream 速度更慢 userInfoList.stream() .map(userInfo->{ QueryUserService queryUserService=new QueryUserService(); userInfo =queryUserService.converUserInfo(userInfo); return userInfo; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("============="); long end=System.currentTimeMillis(); System.out.println(end-begin); }}/<userinfo>/<void>/<void>/<string>/<string>/<string>/<string>/<string>/<string>/<queryutils>/<code>看看這段代碼的—1，—2，—3部分，三個執行點的位置在使用了thenAccept組裝數據之後，還是可以避開串行化獲取數據的情況。只有在—4的位置才會發生堵塞。這樣對於性能的提升效果更佳。
這裡進行模擬測試，採用原始暴力手段查詢所消耗的時間是20 * 3 =60秒，但是這裡使用了CompletableFuture之後，查詢的時間就會縮短為了21秒。
結果：
<code>全部完成查詢=============21223/<code>
這是一種使用了空間換時間的思路，或許你會說，異步查詢如果使用FutureTask是不是也可以呢。嗯嗯，是的，但是使用future有個問題，就是在於返回獲取異步結果的時候需要有等待狀態，這個等待的狀態是需要消耗時間進行堵塞的。
這裡我也做了關於使用普通FutureTask來執行查詢優化的結果：
<code> /** * 使用 FutureTask 來優化查詢 * * @param userInfo * @return */ public UserInfo converUserInfoV2(UserInfo userInfo) { Callable<string> homeCallable=new Callable() { @Override public Object call() throws Exception { return queryUtilsSupplier.get().queryHome(userInfo.getHomeId()); } }; FutureTask<string> getHomeDesc=new FutureTask<>(homeCallable); new Thread(getHomeDesc).start(); futureMap.put("homeCallable",getHomeDesc); Callable<string> carCallable=new Callable() { @Override public Object call() throws Exception { return queryUtilsSupplier.get().queryCar(userInfo.getCarId()); } }; FutureTask<string> getCarDesc=new FutureTask(carCallable); new Thread(getCarDesc).start(); futureMap.put("carCallable",getCarDesc); Callable<string> jobCallable=new Callable() { @Override public Object call() throws Exception { return queryUtilsSupplier.get().queryCar(userInfo.getJobId()); } }; FutureTask<string> getJobDesc=new FutureTask<>(jobCallable); new Thread(getJobDesc).start(); futureMap.put("jobCallable",getJobDesc); try { userInfo.setHomeDes((String) futureMap.get("homeCallable").get()); userInfo.setCarDes((String)futureMap.get("carCallable").get()); userInfo.setJobDes((String)futureMap.get("jobCallable").get()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("該對象完成查詢" ); return userInfo; }/<string>/<string>/<string>/<string>/<string>/<string>/<code>經過測試，使用 futuretask 進行優化的查詢結果只有47s左右，遠遠不及CompletableFuture的性能高效.這是因為使用了futuretask的get方法依然是存在堵塞的情況。
關鍵部分看這段內容：
<code> userInfo.setHomeDes((String) futureMap.get("homeCallable").get()); --1 userInfo.setCarDes((String)futureMap.get("carCallable").get()); --2 userInfo.setJobDes((String)futureMap.get("jobCallable").get()); --3/<code>—1代碼在執行的時候遇到了堵塞，然後—2和—3的get也需要進行等待，因此使用常規的futuretask進行優化，這裡難免還是會有堵塞的情況。
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