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接口耗时太久怎么办?适当用点Future做异步~


在JS中,各种回调函数漫天飞,写的代码基本都是异步的,需要靠某个event去trigger。比如点击事件,就是最常见的。但是Java里面做异步就得绕好几弯,还不一定行,需要各种判断和校验,生怕出错。

 

异步执行的好处是显而易见的,比如某个接口需要查好几张表,调很多方法,其中有几个方法是非常耗时的。但是很多代码的做法还是同步的,传统的顺序执行。优点是可读性强,不容易出错。

假如A方法耗时特别长的话,那么整合接口的返回就会很慢。

比如,现在有一个服务,非常耗时。

class AccountService {

//耗时6秒的任务

List<String> queryAccountInfo(String accountNo) throws InterruptedException {

ArrayList<String> accountList = new ArrayList<String>();

accountList.add("A账户--" + accountNo);

accountList.add("账户状态:正常");

accountList.add("账户额度:8500");

Thread.sleep(3000);

return accountList;

}

}

对于这种耗时任务,当然是希望他可以单独去跑,他在跑的时候,别影响我去做别的事情。

最简单的思路就是用一个线程,可是这样就有一个问题,啥时候任务完成呢?所以,就挺烦的。还好JDK给我们提供了一个很好的类--FutureTask。

从字面意义上看,他是一个未来任务,构造方法如下:

/**

* Creates a {@code FutureTask} that will, upon running, execute the

* given {@code Callable}.

*

* @param callable the callable task

* @throws NullPointerException if the callable is null

*/

public FutureTask(Callable<V> callable){

if (callable ==null)

throw new NullPointerException();

this.callable =callable;

this.state=NEW; // ensure visibility of callable

}

他接收一个callable对象,还有一个构造器重载:

/**

* Creates a {@code FutureTask} that will, upon running, execute the

* given {@code Runnable}, and arrange that {@code get} will return the

* given result on successful completion.

*

* @param runnable the runnable task

* @param result the result to return on successful completion. If

* you don't need a particular result, consider using

* constructions of the form:

* {@code Future<?> f = new FutureTask<Void>(runnable, null)}

* @throws NullPointerException if the runnable is null

*/

public FutureTask(Runnable runnable, V result) {

this.callable = Executors.callable(runnable, result);

this.state = NEW; // ensure visibility of callable

}

接收Runnable对象。

嗯,按照一贯的套路,如果是自己设计,肯定会弄一个Runnable属性,可是FutureTask偏偏没有这么做,而是用了适配器模式:

this.callable = Executors.callable(runnable, result);

就是强行把Runnabale对象转换为callable对象。

接口耗时太久怎么办?适当用点Future做异步~_linq

因为Callable有返回值但是Runnable没有,所以就给一个假的result。换句话说,这个result是你自己传进去的,等任务执行完毕后,再还给你。

下面是一个测试Demo,总体来看,确实可以优化接口的返回时间,代价是需要增加好几个类。

class WrongArgumentException extends Exception {


public WrongArgumentException(String message){

super(message);

}
}

class AccountService {

//耗时6秒的任务

List<String> queryAccountInfo(String accountNo)throws InterruptedException{

ArrayList<String> accountList=new ArrayList<String>();

accountList.add("A账户--" +accountNo);

accountList.add("账户状态:正常");

accountList.add("账户额度:8500");

Thread.sleep(3000);

return accountList;

}

}

class AccountQueryService extends AccountService implements Callable{


private String accountNo;


public AccountQueryService(String accountNo){

this.accountNo=accountNo;

}


@Override

public Object call()throws Exception{

if(accountNo==null){

throw new WrongArgumentException("参数传递错误:accountNo为空!");

}

return queryAccountInfo(accountNo);

}

}

public class TestFutureTask {


public static void main(String[]args)throws InterruptedException,ExecutionException{


long start=System.currentTimeMillis();


//创建线程池

ExecutorService newSingleThreadExecutor =Executors.newSingleThreadExecutor();


Map<String, Object> result=new java.util.HashMap<String, Object>();


//执行耗时操作:查询账户信息 ,直接返回结果,不过现在为空

Future<List> task=newSingleThreadExecutor.submit(new AccountQueryService("5201314"));


//不影响主线程,异步线程自己在执行

Thread.sleep(1000);

result.put("cardInfo","主卡信息:奥特曼星球联名卡");


//等待异步线程是否结束

int timeout=5000; //接口超时时间5

while(!task.isDone()){

if(System.currentTimeMillis()-start>timeout){

System.out.println("任务超时,提前结束!");

result.put("code","-1");

result.put("msg","task time out!");

System.out.println(result);

return;

}

Thread.sleep(100);

//System.out.println("账户查询任务尚未结束,请耐心等到1秒...");

}


//获取异步任务的结果

result.put("accountInfo",task.get());

result.put("code","00000");

newSingleThreadExecutor.shutdown(); //关闭线程池

System.out.println(result);

System.out.println("任务总耗时:" +(System.currentTimeMillis()-start)/1000 +"秒");


}


}

运行结果:

{accountInfo=[A账户--5201314, 账户状态:正常, 账户额度:8500], cardInfo=主卡信息:奥特曼星球联名卡, code=00000}
任务总耗时:3秒

虽然代码还很粗糙,不过效果还是有的。对于那种耗时特别久,而且是多任务的情况,胆子够肥的话可以试试。

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