在scala中是没有原生线程的，其底层使用的是java的Thread机制。但是在scala中对java Thread进行了封装，实现了更便于操作线程的Future。
官方文档: Futures provide a way to reason about performing many operations in parallel– in an efficient and non-blocking way.
在使用的时候只需要通过object Future 的apply方法传入执行体即可启动，那么future是如何开始运行的呢？又是如何把运行体加入到线程的执行体中的呢？其底层运行机制又是什么呢？下面就逐步看一下。
先看一段代码.注意在代码中导入的global，其类型为global: ExecutionContext，这里暂时不进行解释，留意一下后面会用到。
package zpj.future import org.scalatest.FunSuite import scala.concurrent.Future import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global /** * Created by PerkinsZhu on 2018/3/18 11:34 **/ class Test extends FunSuite { test("future demo 1") { Future { println("hello world !!!") } sleep } val sleep = Thread.sleep(1000) }
直接运行代码会打印出“hello world !!!”。我们知道，如果使用java的Thread,则必须调用.start()方法来启动线程的运行，可是在这里我们并没有主动触发start()方法，而线程体却执行了。下面进入源码中看一下。在这之前注意打开idea的Structure窗口，留意每个方法是属于哪个class、object或者trait中。这样便于理解整个Future 的结构关系。
进入Future.apply()函数:
def apply[T](body: =>T)(implicit @deprecatedName('execctx) executor: ExecutionContext): Future[T] = unit.map(_ => body)
可以看到在body便是传入的线程体，在这里使用unit调用了map方法，那么这个unit又是什么呢？
/** A Future which is always completed with the Unit value. */ val unit: Future[Unit] = successful(())
一个值为unit 的已完成future。这里调用的successful(())函数。注意传入的() ,这个就是该future的值:Unit 。可以看一下()的类型：
很明显()就是上面注释所说的 Unit value.
继续我们进入successful(())看一下是怎么实现的：
/** Creates an already completed Future with the specified result. * * @tparam T the type of the value in the future * @param result the given successful value * @return the newly created `Future` instance */ def successful[T](result: T): Future[T] = Promise.successful(result).future
先看一下参数部分，result:T，还记得上面传入的()吗，在这里便赋值给result。那么后面的Promise.successful(result).future
又是什么意思呢？我们先看前半部分Promise.successful(result)，这里调用的是Promise的succeful(),进入看一下:
/** Creates an already completed Promise with the specified result. * * @tparam T the type of the value in the promise * @return the newly created `Promise` object */ def successful[T](result: T): Promise[T] = fromTry(Success(result))
到这里看到Success(result)大概就明白了，这就是用来构建future的结果值，其结果便是Success(()) 。【疑问1】同时注意一下这里返回的结果类型为Promise[T],而其调用出接收的却是Future，这两处是如何对接的呢？我们暂时放一下，先看下面。那fromTry又是做什么呢？
/** Creates an already completed Promise with the specified result or exception. * * @tparam T the type of the value in the promise * @return the newly created `Promise` object */ def fromTry[T](result: Try[T]): Promise[T] = impl.Promise.KeptPromise[T](result)
这里通过KeptPromise创建了一个Promise的实例，继续进入KeptPromise.apply():
def apply[T](result: Try[T]): scala.concurrent.Promise[T] = resolveTry(result) match { case s @ Success(_) => new Successful(s) case f @ Failure(_) => new Failed(f) }
1、注意这里的Successful(s)和Failed(f)，这两个是继承了Promise的私有类，看一下这里的继承结构：
private[this] sealed trait Kept[T] extends Promise[T]
private[this] final class Successful[T](val result: Success[T]) extends Kept[T] private[this] final class Failed[T](val result: Failure[T]) extends Kept[T]
2、resolveTry是对result进行进一步处理，判断result是否失败，并解析出其Exception，只是对future中的结果做一个细分化。
private def resolveTry[T](source: Try[T]): Try[T] = source match { case Failure(t) => resolver(t) case _ => source } private def resolver[T](throwable: Throwable): Try[T] = throwable match { case t: scala.runtime.NonLocalReturnControl[_] => Success(t.value.asInstanceOf[T]) case t: scala.util.control.ControlThrowable => Failure(new ExecutionException("Boxed ControlThrowable", t)) case t: InterruptedException => Failure(new ExecutionException("Boxed InterruptedException", t)) case e: Error => Failure(new ExecutionException("Boxed Error", e)) case t => Failure(t) }
走到这里，就明白了Promise.successful(result).future中的 前半部分的执行机。还记得上面抛出的一个疑问吗？这里就对【疑问1】解释一下。
def successful[T](result: T): Future[T] = Promise.successful(result).future接收的是Future，而Promise.successful(result)返回的是一个Promise，这两个类型怎么对接呢？后面调用了future ，我们进入看一下
trait Promise[T] {
def future: Future[T]
...
...
该函数是定义在特质scala.concurrent.Promise中的一个抽象函数（注意这里的包路径）。上面我们知道Promise.successful(result)返回的是一个Successful,那么future应该会在Successful中进行实现了:
进去之后发现并没有，那么会不会在其父类中实现了呢？我们继续进入Kept看看：
发现Kept中也没有，那么久继续向上找，private[this] sealed trait Kept[T] extends Promise[T]，（注意这里的Promise是scala.concurrent.impl中的Promise，不是刚才的scala.concurrent.Promis）这里我们进入scala.concurrent.Promise看一下：
private[concurrent] trait Promise[T] extends scala.concurrent.Promise[T] with scala.concurrent.Future[T] { def future: this.type = this
会发现在 scala.concurrent.impl.Promise[T] extends scala.concurrent.Promise[T]，且两者都是特质（注意区分这两个Promise）。在下面可以看到 future 在这里被实现了def future: this.type = this。对于这里该如何理解呢？
future返回的结果应该是Future[T]类型的，那么这里的this.type 应该就是Promise类型，而this就应该是上面的Successful(())。这里可能有些不太容易理解，事实上 scala.concurrent.impl.Promise继承了Promise 混合了Future ,注意看上面的继承关系：
private[concurrent] trait Promise[T] extends scala.concurrent.Promise[T] with scala.concurrent.Future[T]
这里的with混合了scala.concurrent.Future特质，通过def future: this.type = this把Promise类型转化为Future返回给了调用处。
走到这里unit的构建就清晰了，其实质就是一个已经完成了的Future
回到Future.apply()方法中，unit就明白了其构建过程，而对于map呢？该如何理解？
def apply[T](body: =>T)(implicit @deprecatedName('execctx) executor: ExecutionContext): Future[T] =
unit.map(_ => body)
继续进入map的实现源码：
def map[S](f: T => S)(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = transform(_ map f)
def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S]
一路跟进来之后会进入scala.concurrent.Future#transform的抽象方法中。上面我们知道这里的unit是scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Successful的实例，根据上面的经验一层一层的向上找transform的实现位置，会发现在scala.concurrent.impl.Promise#transform中进行了实现。看一下这里的实现代码：
override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
在这里我们逐一分析一下这三行代码：
1、val p = new DefaultPromise[S]()。创建了 一个scala.concurrent.impl.Promise.DefaultPromise实例，进入DefaultPromise的构造器中看一下：
class DefaultPromise[T] extends AtomicReference[AnyRef](Nil) with Promise[T]
会发现DefaultPromise依旧混合了scala.concurrent.impl.Promise特质，同时还继承了java.util.concurrent.atomic.AtomicReference且向其构造器中传入了Nil空列表。这里先挂起，分析第二行代码。
2、onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) }，在理解这行代码的时候需要注意scala的参数类型，明确其传入的是函数还是参数值。
我们进入onComplete 发现是一个scala.concurrent.Future#onComplete的抽象方法。那么找到其实现处：scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept#onComplete，看一下源码：
override def onComplete[U](func: Try[T] => U)(implicit executor: ExecutionContext): Unit = (new CallbackRunnable(executor.prepare(), func)).executeWithValue(result)
这里终于看到开启线程的代码了，每个future开启一个线程的代码应该就是这里了。
注意这里new CallbackRunnable(executor.prepare(), func)) 传入的对象 executor，和func，这里的executor是从上面一路带过来的(implicit executor: ExecutionContext)，也就是我们上面刚开始导入的import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global；在看func，回溯上面会发现func就是scala.concurrent.Promise#complete方法，根据名字可以指定是在Future 完成之后的回调，接收的参数就是Future.apply()的函数体。
进入scala.concurrent.impl.CallbackRunnable看一起源码：
private final class CallbackRunnable[T](val executor: ExecutionContext, val onComplete: Try[T] => Any) extends Runnable with OnCompleteRunnable { // must be filled in before running it var value: Try[T] = null override def run() = { require(value ne null) // must set value to non-null before running! try onComplete(value) catch { case NonFatal(e) => executor reportFailure e } } def executeWithValue(v: Try[T]): Unit = { require(value eq null) // can't complete it twice value = v // Note that we cannot prepare the ExecutionContext at this point, since we might // already be running on a different thread! try executor.execute(this) catch { case NonFatal(t) => executor reportFailure t } } }
注意如下几点：
1、继承关系可以发现CallbackRunnable是java.lang.Runnable的实现类，因此其实一个可以在java Threa中运行的线程。 CallbackRunnable[T](val executor: ExecutionContext, val onComplete: Try[T] => Any) extends Runnable
2、注意其构造器参数，executor是一个全局线程池，onComplete: Try[T] => Any是一个函数。函数是可以调用的代码块，可以传参的（理解scala的函数式编程）。
3、注意其run方法中执行的代码块，其中是调用了onComplete的，且传入的结果是一个Value。
4、注意executeWithValue的参数v，其把v赋值给Value。赋值之后调用了 executor.execute(this)；该命令再熟悉不过了，调用线程池执行线程，这里的this就是CallbackRunnable实例。
通过这四点可以明白：
scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept#onComplete 是在单独的线程中执行的，结合上面的 onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) }这块代码，发现onComplete执行的就是scala.concurrent.Promise#complete的代码逻辑。
再看一下scala.concurrent.impl.Promise#transform的源码：
override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
注意这里面的参数类型，f: Try[T] => Try[S]是一个函数，然而注意这里： p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) ,看一下 p.complete(）方法接收的参数类型是什么：
def complete(result: Try[T]): this.type = if (tryComplete(result)) this else throw new IllegalStateException("Promise already completed.")
一个结果参数，不是一个函数。再看上面的f(result)，其实质在调用f()函数，传入的参数就是result，然后计算出结果之后把结果值传入scala.concurrent.Promise#complete。仔细体会一下这里的调用逻辑。也就是说在调用scala.concurrent.Promise#complete之前f（）函数已经进行了调用，这里的f()函数也就是Future.apply()的函数体。
汇总上面再理一下调用逻辑：
override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
在onComplete （）中开启线程，并执行线程体。在线程执行过程中，调用p.complete()函数，而在调用p.complete(）之前会触发f()函数的调用，这样便触发了Future.apply()的执行，于是便执行了 println("hello world !!!") 代码块。
因此Future.apply()中的代码块是在单独的一个线程中执行的，这便是scala 中Future自动开启线程执行代码块的机制。
这里不太容易理解的就是这个函数的调用时机。搞清楚Future是如何把Future.apply()代码块加载到java Thread中运行之后，Future的核心便易于理解了。
注意这里还有一个result的传入时机：
onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) }
这个result 是从哪里过来的呢？我们知道future是可以组合上一个future的结果的。例如：
Future { 10 }.map( _ + 10).map(_ * 10)
这里执行逻辑时机上是（10+10）* 10 结果就是200 ，那么这里的10如何传给第二个map函数的呢？又是如何把20传给第三个map函数的呢？
我们再看一下scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept#onComplete的实现源码：
override def onComplete[U](func: Try[T] => U)(implicit executor: ExecutionContext): Unit = (new CallbackRunnable(executor.prepare(), func)).executeWithValue(result)
注意这里的result，调用executeWithValue()之后会把该result赋值给scala.concurrent.impl.CallbackRunnable#value的参数，在run运行过程中，调用onComlete会把该继续把该result传给p.complete()
override def run() = { require(value ne null) // must set value to non-null before running! try onComplete(value) catch { case NonFatal(e) => executor reportFailure e } } override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
这里的result便是线程run方法中传入的Value，那么在(new CallbackRunnable(executor.prepare(), func)).executeWithValue(result)这里的result又是哪里来的呢？
看一下onComplete的源码：
private[this] sealed trait Kept[T] extends Promise[T] { def result: Try[T] override def onComplete[U](func: Try[T] => U)(implicit executor: ExecutionContext): Unit = (new CallbackRunnable(executor.prepare(), func)).executeWithValue(result)
发现result是一个抽象值，那么我们就去找Kept的实现类scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Successful。看一下构造器：
private[this] final class Successful[T](val result: Success[T]) extends Kept[T]
在这里可以发现其实result是通过构造器传入的，那么是哪里调用构造器传入的呢？还记得我们看unit实现逻辑吗？其中有一部分这样的代码：
def apply[T](result: Try[T]): scala.concurrent.Promise[T] = resolveTry(result) match { case s @ Success(_) => new Successful(s) case f @ Failure(_) => new Failed(f) }
这里的S便是传入的result，而在构建unit的时候，这里的S是一个Unit值，这也是初始Future的值。
那么我们上面说的10、20分别是如何通过map传入的呢？
这里我们回想一下前面的unit，unit是通过scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Successful构造的，其混入的是scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept因此看下面
override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
unit在调用transform的时候，执行的 onComplete 是scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept#onComplete。而看第三行返回的结果： p.future，也即是说第一个Future返回的对象是DefaultPromise()实例的future。结合代码：
Future { 10 }.map( _ + 10).map(_ * 10)
这里返回的future是DefaultPromise()的future，所以调用map的也是DefaultPromise()的future。那么，进入map方法之后，我们会发现又进入了scala.concurrent.Future#transform
def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S]
override def transform[S](f: Try[T] => Try[S])(implicit executor: ExecutionContext): Future[S] = { val p = new DefaultPromise[S]() onComplete { result => p.complete(try f(result) catch { case NonFatal(t) => Failure(t) }) } p.future }
注意这里调用transform的不再是KeptPromise()了，而是DefaultPromise()的实例在调用。所以 在调用onComplete()的时候进入的就是scala.concurrent.impl.Promise.DefaultPromise#onComplete，而不再是scala.concurrent.impl.Promise.KeptPromise.Kept#onComplete了
下面看一下scala.concurrent.impl.Promise.DefaultPromise#onComplete的源码：
final def onComplete[U](func: Try[T] => U)(implicit executor: ExecutionContext): Unit = dispatchOrAddCallback(new CallbackRunnable[T](executor.prepare(), func))
注意这里只是new 了一个CallbackRunnable，并没有启动。不启动的原因就是不确定上一个Future是否执行成功。可能需要等待，由此可以猜到dispatchOrAddCallback()的目的就是对调用者future进行判断和等待的逻辑。看一下scala.concurrent.impl.Promise.DefaultPromise#dispatchOrAddCallback的源码：
/** Tries to add the callback, if already completed, it dispatches the callback to be executed. * Used by `onComplete()` to add callbacks to a promise and by `link()` to transfer callbacks * to the root promise when linking two promises together. */ @tailrec private def dispatchOrAddCallback(runnable: CallbackRunnable[T]): Unit = { get() match { case r: Try[_] => runnable.executeWithValue(r.asInstanceOf[Try[T]]) case dp: DefaultPromise[_] => compressedRoot(dp).dispatchOrAddCallback(runnable) case listeners: List[_] => if (compareAndSet(listeners, runnable :: listeners)) () else dispatchOrAddCallback(runnable) } } /** * Gets the current value. * * @return the current value */ public final V get() {// 注意该方法的路径：java.util.concurrent.atomic.AtomicReference#get return value; }
注意如下几点：
1、scala.concurrent.impl.Promise.DefaultPromise#dispatchOrAddCallback是一个递归方法，注意注释@tailrec
2、case r: Try[_] 该分支说明调用者future已经结束，启动该future的线程，执行map中的操作。
3、为什么会调用的get()方法呢？因为DefaultPromise混入了AtomicReference：
class DefaultPromise[T] extends AtomicReference[AnyRef](Nil) with Promise[T]
注意这里传入的是Nil ，这也是为什么会有case listeners: List[_]分支的原因。
scala在进行debug的时候不像java那么方便，需要深入理解函数式编程的逻辑，函数的调用逻辑。
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