SpringBoot 异步调用方法并接收返回值

一、背景　　

项目中肯定会遇到异步调用其他方法的场景，比如有个计算过程，需要计算很多个指标的值，但是每个指标计算的效率快慢不同，如果采用同步执行的方式，运行这一个过程的时间是计算所有指标的时间之和。比如：

　　方法A：计算指标x，指标y，指标z的值，其中计算指标x需要1s，计算指标y需要2s，指标z需要3s。最终执行完方法A就是5s。

　　现在用异步的方式优化一下

　　方法A异步调用方法B，方法C，方法D，方法B，方法C，方法D分别计算指标x，指标y，指标z的值，那么最终执行完方法A的时间则是3s。

还有一种用途是当一个业务里面需要多个请求时，这时候异步并发请求所得到的回报远远是物有所值的。因为他是异步执行的，话不多说，一下是在springBoot里面使用并发请求；

二、spring boot中异步并发使用

2.1、appllication.yml

#****************集成Async线程池开始*******************
async: # Async线程池 配置
  executor:
    corepoolsize: 20
    maxpoolsize: 25
    queuecapacity: 40
    keepaliveseconds: 200
    threadnameprefix: appasync
    awaitterminationseconds: 60
#*****************集成Async线程池结束******************

2.2、配置线程池

@Configuration
@EnableAsync
public class ExecutorConfig {

    @Value("${async.executor.corepoolsize}")
    private Integer corePoolSize;

    @Value("${async.executor.maxpoolsize}")
    private Integer maxPoolSize;

    @Value("${async.executor.queuecapacity}")
    private Integer queueCapacity;

    @Value("${async.executor.keepaliveseconds}")
    private Integer keepAliveSeconds;

    @Value("${async.executor.threadnameprefix}")
    private String threadNamePrefix;

    @Value("${async.executor.awaitterminationseconds}")
    private Integer awaitTerminationSeconds;

    /**
     * 线程池
     *
     * @return
     */
    @Bean(name = "asyncExecutor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 基础线程数 corePoolSize: 10
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        // 最大线程数 maxPoolSize: 15
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        // 队列长度 queueCapacity: 25
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        //  线程池维护线程所允许的空闲时间,单位为秒 keepAliveSeconds: 200
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);
        // 线程名字 threadNamePrefix: appasync
        executor.setThreadNamePrefix(threadNamePrefix);
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 等待所有任务都完成再继续销毁其他的Bean
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        // 线程池中任务的等待时间，如果超过这个时候还没有销毁就强制销毁，以确保应用最后能够被关闭，而不是阻塞住
        executor.setAwaitTerminationSeconds(awaitTerminationSeconds);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2.3、线程池监控（这个可有可无，主要是为了对线程池参数及时的调优）

@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("/pubapi/asyncExecutor")
public class AsyncExecutorController extends BaseController {

    @Resource(name = "asyncExecutor")
    private Executor asyncExecutor;

    @PostMapping("/monitor")public ResultBean<Map<String, Object>> getAsyncExecutorData() {
        ResultBean<Map<String, Object>> resultBean = ResultBeanUtil.error500();
        if (asyncExecutor == null) {
            return resultBean;
        }

        try {
            ThreadPoolTaskExecutor executorTask = (ThreadPoolTaskExecutor) asyncExecutor;
            ThreadPoolExecutor executor = executorTask.getThreadPoolExecutor();

            // 当前排队线程数
            int queueSize = executor.getQueue().size();
            // 当前活动线程数
            int activeCount = executor.getActiveCount();
            // 执行完线程数
            long completedThreadCount = executor.getCompletedTaskCount();
            // 总线程数
            long taskCount = executor.getTaskCount();
            // 初始线程数
            int poolSize = executor.getPoolSize();
            // 核心线程数
            int corePoolSize = executor.getCorePoolSize();
            // 线程池是否终止
            boolean isTerminated = executor.isTerminated();
            // 线城池是否关闭
            boolean isShutdown = executor.isShutdown();
            // 线程空闲时间
            long keepAliveTime = executor.getKeepAliveTime(TimeUnit.MILLISECONDS);
            // 最大允许线程数
            long maximumPoolSize = executor.getMaximumPoolSize();
            // 线程池中存在的最大线程数
            long largestPoolSize = executor.getLargestPoolSize();

            Map<String, Object> threadPoolData = new HashMap<>(18);
            threadPoolData.put("当前排队线程数", queueSize);
            threadPoolData.put("当前活动线程数", activeCount);
            threadPoolData.put("执行完线程数", completedThreadCount);
            threadPoolData.put("总线程数", taskCount);
            threadPoolData.put("初始线程数", poolSize);
            threadPoolData.put("核心线程数", corePoolSize);
            threadPoolData.put("线程池是否终止", isTerminated);
            threadPoolData.put("线城池是否关闭", isShutdown);
            threadPoolData.put("线程空闲时间", keepAliveTime);
            threadPoolData.put("最大允许线程数", maximumPoolSize);
            threadPoolData.put("线程池中存在的最大线程数", largestPoolSize);

            InetAddress inetAddress = IdWorker.getLocalHostLANAddress();
            Map<String, Object> resultData = new HashMap<>(4);
            resultData.put("ip", inetAddress.getHostAddress());
            resultData.put("threadPoolData", threadPoolData);

            resultBean = ResultBeanUtil.success("请求成功！", resultData);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return resultBean;
    }

}

2.4、代码中使用

public void getMap(){
        /**
         * 先将耗时的、相互之间无依赖的操作先执行，由于其执行结果暂时不是特别关注，所以
         */
        Future<String> futureA = functionA();
        Future<String> futureB = functionB();
        /**
         * 执行其他的操作，其实functionA(),functionB()也在工作
         */
        aaa();
        /**
         * 获取异步的结果，然后计算
         */
        try {
            String resultA =futureA.get();
            String resuleB = futureB.get();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

    public Future<String> functionA (){
        Future<String> future = null;
        try {
            Thread.sleep(5000);
            future = new AsyncResult<String>("functionA");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return future;
    }

    public Future<String> functionB (){
        Future<String> future = null;
        try {
            Thread.sleep(3000);
            future = new AsyncResult<String>("functionB");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return future;
    }

    public void aaa(){
        System.out.println("我是");
    }

三、使用误区

　　在使用时候，

四、线程池选型