CompletableFuture使用自定义线程池实现多任务结果聚合返回

为什么要使用自定义线程池？

默认线程池缺点

1、CompletableFuture默认使用的线程池是 ForkJoinPool.commonPool()，commonPool是当前 JVM（进程） 上的所有 CompletableFuture、并行 Stream 共享的，commonPool 的目标场景是非阻塞的 CPU 密集型任务，其线程数默认为 CPU 数量减1，所以对于我们用java常做的IO密集型任务，默认线程池是远远不够使用的
2、CompletableFuture是否使用默认线程池的依据，和机器的CPU核心数有关。当CPU核心数-1>1时，才会使用默认的线程池，否则将会为每个CompletableFuture的任务创建一个新线程去执行。

也就是说，CompletableFuture的默认线程池，只有在双核以上的机器内才会使用。在双核及以下的机器中，会为每个任务创建一个新线程，等于没有使用线程池，且有资源耗尽的风险。

因此建议，在使用CompletableFuture时，务必要自定义线程池。

创建自定义线程池

@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
    //参数初始化
    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    //核心线程数量大小
    private static final int corePoolSize = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT-1,4));
    //线程池最大容纳线程数
    private static final int maxPoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
    //阻塞队列
    private static final int workQueue = 20;
    //线程空闲后的存活时长
    private static final int keepAliveTime = 30;

    @Bean("asyncTaskExecutor")
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //核心线程数
        threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        //最大线程数
        threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        //等待队列
        threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(workQueue);
        //线程前缀
        threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("asyncTaskExecutor-");
        //线程池维护线程所允许的空闲时间,单位为秒
        threadPoolTaskExecutor.setKeepAliveSeconds(keepAliveTime);
        // 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略
        threadPoolTaskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        threadPoolTaskExecutor.initialize();

        return threadPoolTaskExecutor;
    }
}

var code = “44408f2e-720a-4910-9560-8379269da088”

在CompletableFuture中指定自定义线程池

@RestController
@RequestMapping("/task")
public class CompletableTaskController {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    @Autowired
    @Qualifier("asyncTaskExecutor")
    private Executor asyncTaskExecutor;

    @RequestMapping("testOrderTask")
    public String testOrderTask(){
        List<CompletableFuture<List<Integer>>> futureList = Lists.newArrayList();
        // 任务1，计算3秒
        CompletableFuture<List<Integer>> task1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            sleepSeconds(3L);
            return Lists.newArrayList(1,2,3);
        }, asyncTaskExecutor);
        futureList.add(task1);

        // 任务2，计算2秒，得答案5
        CompletableFuture<List<Integer>> task2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            sleepSeconds(1L);
            return Lists.newArrayList(4,5,6);
        }, asyncTaskExecutor);
        futureList.add(task2);

        // 任务3，计算3秒，得答案5
        CompletableFuture<List<Integer>> task3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            sleepSeconds(2L);
            return Lists.newArrayList(7,8,9);
        }, asyncTaskExecutor);
        futureList.add(task3);
        // 写法1
        List<Integer> newList = futureList.stream().map(CompletableFuture::join).flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());
        return JSON.toJSONString(newList);
    }

    private void sleepSeconds(long seconds) {
        try {
            Thread.sleep(seconds * 1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

测试

运行以上程序，会 有以下输出：
1,2,3,4,5,6,7,8,9