作者：我恰芙蓉王 原文：https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html 業務場景 在很多項目中，都有類似數據彙總的業務場景，查詢今日註冊會員數，線上會員數，訂單總金額，支出總金額等。。。這些業務通常都不是存在同一張表中，我們需要依次查詢出來然後封裝成所需要 ...
作者：我恰芙蓉王
原文：https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html
業務場景
在很多項目中，都有類似數據彙總的業務場景，查詢今日註冊會員數，線上會員數，訂單總金額，支出總金額等。。。這些業務通常都不是存在同一張表中，我們需要依次查詢出來然後封裝成所需要的對象返回給前端。那麼在此過程中，就可以把這個介面中“大任務”拆分成N個小任務，非同步執行這些小任務，等到最後一個小任務執行完，把所有任務的執行結果封裝到返回結果中，統一返回到前端展示。
同步執行
首先看看同步執行的代碼
public class Test {
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
class Result {
/**
* 線上人數
*/
Integer onlineUser;
/**
* 註冊人數
*/
Integer registered;
/**
* 訂單總額
*/
BigDecimal orderAmount;
/**
* 支出總額
*/
BigDecimal outlayAmount;
}
@org.junit.Test
public void collect() {
System.out.println("數據彙總開始");
long startTime = System.currentTimeMillis();
Integer onlineUser = queryOnlineUser();
Integer registered = queryRegistered();
BigDecimal orderAmount = queryOrderAmount();
BigDecimal outlayAmount = queryOutlayAmount();
Result result = new Result(onlineUser, registered, orderAmount, outlayAmount);
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("獲取彙總數據結束，result = " + result);
System.out.println("總耗時 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
}
public Integer queryOnlineUser() {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("查詢線上人數 耗時2秒");
return 10;
}
public Integer queryRegistered() {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("查詢註冊人數 耗時2秒");
return 10086;
}
public BigDecimal queryOrderAmount() {
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("查詢訂單總額 耗時3秒");
return BigDecimal.valueOf(2000);
}
public BigDecimal queryOutlayAmount() {
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("查詢支出總額 耗時3秒");
return BigDecimal.valueOf(1000);
}
}
執行時長想必大家都能夠想得到，理所應當是10秒以上
數據彙總開始
查詢線上人數 耗時2秒
查詢註冊人數 耗時2秒
查詢訂單總額 耗時3秒
查詢支出總額 耗時3秒
獲取彙總數據結束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
總耗時 = 10008毫秒
非同步執行
下麵換成非同步執行，用java8的parallelStream(並行流)，這裡為什麼不用Thread呢，這裡有一個註意點，我們需要獲取所有所有子任務執行完的時間點，在這個時間點之後才能將結果封裝返回，Thread沒有辦法滿足，這裡parallelStream和函數式介面就登場了。
java8的特性之一 —— lambda表達式，就是配合函數式介面使用的。
java8內置了四大核心函數式介面:
1、Consumer
2、Supplier
3、Function<T,R> : 函數型介面 R apply(T t);
4、Predicate
這四大核心函數式介面其下還有很多子介面，基本上能滿足日常項目所用，這裡扯遠了。。 直接上代碼。
這裡我們需要使用的是Runable介面，是無參無返回值的一個介面。在實際場景中，可能有時間範圍之類的查詢參數的，則可以根據不同業務使用不同的介面。這種方式也可以用Future介面去實現，有興趣的可以試一試，這裡就不多做敘述了。
@org.junit.Test
public void collect() {
System.out.println("數據彙總開始");
long startTime = System.currentTimeMillis();
Result result = new Result();
List<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>() {
{
add(() -> result.setOnlineUser(queryOnlineUser()));
add(() -> result.setRegistered(queryRegistered()));
add(() -> result.setOrderAmount(queryOrderAmount()));
add(() -> result.setOutlayAmount(queryOutlayAmount()));
}
};
taskList.parallelStream().forEach(v -> v.run());
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("獲取彙總數據結束，result = " + result);
System.out.println("總耗時 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
}
執行結果,由於四個子任務都是並行的，效率直接提升了三倍，如果子任務越多的話提升效果越明顯。
數據彙總開始
查詢線上人數 耗時2秒
查詢註冊人數 耗時2秒
查詢訂單總額 耗時3秒
查詢支出總額 耗時3秒
獲取彙總數據結束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
總耗時 = 3079毫秒
總結
1.parallelStream是非同步編程的好幫手，在使用過程中一定要註意線程安全的問題。
2.以上這種方式只能用在沒有事務的業務中，因為在多線程中，事務是不共用的。
最後
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