java8异步调⽤如何使⽤才是最好的⽅式
⽬录
⼀、异步调⽤⽅式分析
1.1java8异步调⽤默认线程池⽅式
⼆、使⽤⾃定义的线程池
三、题外话，动态线程池
3.1什么是动态线程池？
3.2实践
3.3动态线程池有什么意义？
总结
⼀、异步调⽤⽅式分析
今天在写代码的时候，想要调⽤异步的操作，这⾥我是⽤的java8的流式异步调⽤，但是使⽤过程中呢，发现这个异步⽅式有两个⽅法，如下所⽰：
区别是⼀个需要指定线程池，⼀个不需要。
那么指定线程池有哪些好处呢？直观的说有以下两点好处：
可以根据我们的服务器性能，通过池的管理更好的规划我们的线程数。
可以对我们使⽤的线程⾃定义名称，这⾥也是阿⾥java开发规范所提到的。
1.1 java8异步调⽤默认线程池⽅式
当然常规使⽤默认的也没什么问题。我们通过源码分析下使⽤默认线程池的过程。
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {
return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
}
看下这个asyncPool是什么？
如下所⽰，uCommonPool如果为真，就使⽤Pool()，否则创建⼀个new ThreadPerTaskExecutor()：
private static final Executor asyncPool = uCommonPool ?
看看uCommonPool 是什么？
private static final boolean uCommonPool =
(CommonPoolParallelism() > 1);
/**
* 公共池的⽬标并⾏度级别
*/
public static int getCommonPoolParallelism() {
return commonParallelism;
}
最终这个并⾏级别并没有给出默认值
static final int commonParallelism;
通过找到这个常量的调⽤，我们看看是如何进⾏初始化的，在ForkJoinPool中有⼀个静态代码块，启动时会对commonParallelism进⾏初始化，我们只关注最后⼀句话就好了，：
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final int ABASE;
private static final int ASHIFT;
private static final long CTL;
private static final long RUNSTATE;
private static final long STEALCOUNTER;
private static final long PARKBLOCKER;
private static final long QTOP;
private static final long QLOCK;
private static final long QSCANSTATE;
private static final long QPARKER;
private static final long QCURRENTSTEAL;
private static final long QCURRENTJOIN;
static {
// initialize field offts for CAS etc
try {
U = sun.Unsafe();
Class<?> k = ForkJoinPool.class;
CTL = U.objectFieldOfft
(k.getDeclaredField("ctl"));
RUNSTATE = U.objectFieldOfft
(k.getDeclaredField("runState"));
STEALCOUNTER = U.objectFieldOfft
(k.getDeclaredField("stealCounter"));
Class<?> tk = Thread.class;
PARKBLOCKER = U.objectFieldOfft
(tk.getDeclaredField("parkBlocker"));
Class<?> wk = WorkQueue.class;
QTOP = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("top"));
QLOCK = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("qlock"));
QSCANSTATE = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("scanState"));
QPARKER = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("parker"));
QCURRENTSTEAL = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("currentSteal"));
QCURRENTJOIN = U.objectFieldOfft
(wk.getDeclaredField("currentJoin"));
Class<?> ak = ForkJoinTask[].class;
ABASE = U.arrayBaOfft(ak);
int scale = U.arrayIndexScale(ak);
if ((scale & (scale - 1)) != 0)
throw new Error("data type scale not a power of two");
ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
commonMaxSpares = DEFAULT_COMMON_MAX_SPARES;
defaultForkJoinWorkerThreadFactory =
new DefaultForkJoinWorkerThreadFactory();
modifyThreadPermission = new RuntimePermission("modifyThread");
common = java.curity.AccessController.doPrivileged
(new java.curity.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {
public ForkJoinPool run() { return makeCommonPool(); }});
// 即使线程被禁⽤也是1，⾄少是个1
int par = fig & SMASK;
commonParallelism = par > 0 ? par : 1;
}
如下所⽰，默认是7：
所以接着下⾯的代码看：
private static final boolean uCommonPool =
(CommonPoolParallelism() > 1);
这⾥⼀定是返回true，证明当前是并⾏的。
private static final Executor asyncPool = uCommonPool ?
上⾯会返回⼀个⼤⼩是七的的默认线程池
其实这个默认值是当前cpu的核⼼数，我的电脑是⼋核，在代码中默认会将核⼼数减⼀，所以显⽰是七个线程。
if (parallelism < 0 && //默认是1，⼩于核⼼数
(parallelism = Runtime().availableProcessors() - 1) <= 0)
parallelism = 1;
if (parallelism > MAX_CAP)
parallelism = MAX_CAP;
下⾯我们写个main⽅法测试⼀下，10个线程，每个阻塞10秒，看结果：
public static void main(String[] args) {
// 创建10个任务，每个任务阻塞10秒
for (int i = 0; i < 10; i++) {
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
Thread.sleep(10000);
System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
try {
Thread.sleep(30000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
结果如下所⽰，前⾯七个任务先完成，另外三个任务被阻塞10秒后，才完成：
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-5
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-4
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-2
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-7
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-3
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-6
Mon Sep 13 11:20:57 CST Pool-worker-1
-----------------------------------------------------------
Mon Sep 13 11:21:07 CST Pool-worker-2
Mon Sep 13 11:21:07 CST Pool-worker-5
Mon Sep 13 11:21:07 CST Pool-worker-4
结论：当我们使⽤默认的线程池进⾏异步调⽤时，如果异步任务是⼀个IO密集型，简单说处理时间占⽤长，将导致其他使⽤共享线程池的任务阻塞，造成系统性能下降甚⾄异常。甚⾄当⼀部分调⽤接⼝时，如果接⼝超时，那么也会阻塞与超时时长相同的时间；实际在计算密集的场景下使⽤是能提⾼性能的。
⼆、使⽤⾃定义的线程池
上⾯说到如果是IO密集型的场景，在异步调⽤时还是使⽤⾃定义线程池⽐较好。
针对开篇提到的两个显⽽易见的好处，此处新增⼀条：
可以根据我们的服务器性能，通过池的管理更好的规划我们的线程数。
可以对我们使⽤的线程⾃定义名称，这⾥也是阿⾥java开发规范所提到的。
不会因为阻塞导致使⽤共享线程池的其他线程阻塞甚⾄异常。
我们⾃定义下⾯的线程池：
/**
* @description：全局通⽤线程池
* @author：weirx
* @date：2021/9/9 18:09
* @version：3.0
*/
@Slf4j
public class GlobalThreadPool {
/**
* 核⼼线程数
*/
public final static int CORE_POOL_SIZE = 10;
/
**
* 最⼤线程数
*/
public final static int MAX_NUM_POOL_SIZE = 20;
/**
* 任务队列⼤⼩
*/
public final static int BLOCKING_QUEUE_SIZE = 30;
/**
* 线程池实例
*/
private final static ThreadPoolExecutor instance = getInstance();
/**
* description: 初始化线程池
*
* @return: urrent.ThreadPoolExecutor
* @author: weirx
* @time: 2021/9/10 9:49
*/
private synchronized static ThreadPoolExecutor getInstance() {
// ⽣成线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_NUM_POOL_SIZE,
60,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(BLOCKING_QUEUE_SIZE),
new NamedThreadFactory("Thread-wjbgn-", fal));
return executor;
}
private GlobalThreadPool() {
}
public static ThreadPoolExecutor getExecutor() {
return instance;
}
}
调⽤：
public static void main(String[] args) {
// 创建10个任务，每个任务阻塞10秒
for (int i = 0; i < 10; i++) {
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
Thread.sleep(10000);
System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName()); } catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
},Executor());
}
try {
Thread.sleep(30000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
输出我们指定线程名称的线程：
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-1
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-10
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-2
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-9
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-5
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-6
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-3
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-7
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-8
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-4
三、题外话，动态线程池
3.1 什么是动态线程池？
在我们使⽤线程池的时候，是否有的时候很纠结，到底设置多⼤的线程池参数是最合适的呢？如果不够⽤了怎么办，要改代码重新部署吗？
其实是不需要的，记得当初看过美团的⼀篇⽂章，真的让⼈茅塞顿开啊，动态线程池。
ThreadPoolExecutor这个类其实是提供对于线程池的属性进⾏修改的，⽀持我们动态修改以下的属性：
从上⾄下分别是：
线程⼯⼚（⽤于指定线程名称）
核⼼线程数
最⼤线程数
活跃时间
拒绝策略。
在美团的⽂章当中呢，是监控服务器线程的使⽤率，当达到阈值就进⾏告警，然后通过配置中⼼去动态修改这些数值。
我们也可以这么做，使⽤@RefreshScope加nacos就可以实现了。
3.2 实践
我写了⼀个定时任务，监控当前服务的线程使⽤率，⼩了就扩容，⼀段时间后占⽤率下降，就恢复初始值。
其实还有很多地⽅需要改进的，请⼤家多提意见，监控的是⽂章前⾯的线程池GlobalThreadPool，下⾯调度任务的代码：
/**
* @description：全局线程池守护进程
* @author：weirx
* @date：2021/9/10 16:32
* @version：3.0
*/
@Slf4j
@Component
public class DaemonThreadTask {
/**
* 服务⽀持最⼤线程数
*/
public final static int SERVER_MAX_SIZE = 50;
/**
* 最⼤阈值Maximum threshold，百分⽐
*/
private final static int MAXIMUM_THRESHOLD = 8;
/**
* 每次递增最⼤线程数
*/
private final static int INCREMENTAL_MAX_NUM = 10;
/**
* 每次递增核⼼线程数
*/
private final static int INCREMENTAL_CORE_NUM = 5;
/**
* 当前线程数
*/
private static int currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;
/**
* 当前核⼼线程数
*/
private static int currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;
@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
