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51-如何利用 CompletableFuture 实现“旅游平台”问题?

作者:互联网

旅游平台问题

什么是旅游平台问题呢?如果想要搭建一个旅游平台,经常会有这样的需求,那就是用户想同时获取多家航空公司的航班信息。比如,从北京到上海的机票钱是多少?有很多家航空公司都有这样的航班信息,所以应该把所有航空公司的航班、票价等信息都获取到,然后再聚合。由于每个航空公司都有自己的服务器,所以分别去请求它们的服务器就可以了,比如请求国航、海航、东航等,如下图所示:
在这里插入图片描述
串行
一种比较原始的方式是用串行的方式来解决这个问题。
在这里插入图片描述
比如我们想获取价格,要先去访问国航,在这里叫作 website 1,然后再去访问海航 website 2,以此类推。当每一个请求发出去之后,等它响应回来以后,我们才能去请求下一个网站,这就是串行的方式。

这样做的效率非常低下,比如航空公司比较多,假设每个航空公司都需要 1 秒钟的话,那么用户肯定等不及,所以这种方式是不可取的。

并行

接下来我们就对刚才的思路进行改进,最主要的思路就是把串行改成并行,如下图所示:
在这里插入图片描述
我们可以并行地去获取这些机票信息,然后再把机票信息给聚合起来,这样的话,效率会成倍的提高。

这种并行虽然提高了效率,但也有一个缺点,那就是会“一直等到所有请求都返回”。如果有一个网站特别慢,那么你不应该被那个网站拖累,比如说某个网站打开需要二十秒,那肯定是等不了这么长时间的,所以我们需要一个功能,那就是有超时的获取。

有超时的并行获取
下面我们就来看看下面这种有超时的并行获取的情况。
在这里插入图片描述
在这种情况下,就属于有超时的并行获取,同样也在并行的去请求各个网站信息。但是我们规定了一个时间的超时,比如 3 秒钟,那么到 3 秒钟的时候如果都已经返回了那当然最好,把它们收集起来即可;但是如果还有些网站没能及时返回,我们就把这些请求给忽略掉,这样一来用户体验就比较好了,它最多只需要等固定的 3 秒钟就能拿到信息,虽然拿到的可能不是最全的,但是总比一直等更好。

想要实现这个目标有几种实现方案,我们一个一个的来看看。

线程池的实现

第一个实现方案是用线程池,我们来看一下代码。

public class ThreadPoolDemo {
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadPoolDemo threadPoolDemo = new ThreadPoolDemo();
        System.out.println(threadPoolDemo.getPrices());
    }
    private Set<Integer> getPrices() throws InterruptedException {
        Set<Integer> prices = Collections.synchronizedSet(new HashSet<Integer>());
        threadPool.submit(new Task(123, prices));
        threadPool.submit(new Task(456, prices));
        threadPool.submit(new Task(789, prices));
        Thread.sleep(3000);
        return prices;
    }
    private class Task implements Runnable {
        Integer productId;
        Set<Integer> prices;
        public Task(Integer productId, Set<Integer> prices) {
            this.productId = productId;
            this.prices = prices;
        }
        @Override
        public void run() {
            int price=0;
            try {
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 4000));
                price= (int) (Math.random() * 4000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            prices.add(price);
        }
    }
}

在代码中,新建了一个线程安全的 Set,它是用来存储各个价格信息的,把它命名为 Prices,然后往线程池中去放任务。线程池是在类的最开始时创建的,是一个固定 3 线程的线程池。而这个任务在下方的 Task 类中进行了描述,在这个 Task 中我们看到有 run 方法,在该方法里面,我们用一个随机的时间去模拟各个航空网站的响应时间,然后再去返回一个随机的价格来表示票价,最后把这个票价放到 Set 中。这就是我们 run 方法所做的事情。

再回到 getPrices 函数中,我们新建了三个任务,productId 分别是 123、456、789,这里的 productId 并不重要,因为我们返回的价格是随机的,为了实现超时等待的功能,在这里调用了 Thread 的 sleep 方法来休眠 3 秒钟,这样做的话,它就会在这里等待 3 秒,之后直接返回 prices。

此时,如果前面响应速度快的话,prices 里面最多会有三个值,但是如果每一个响应时间都很慢,那么可能 prices 里面一个值都没有。不论你有多少个,它都会在休眠结束之后,也就是执行完 Thread 的 sleep 之后直接把 prices 返回,并且最终在 main 函数中把这个结果给打印出来。

我们来看一下可能的执行结果,一种可能性就是有 3 个值,即 [3815, 3609, 3819](数字是随机的);有可能是 1 个 [3496]、或 2 个 [1701, 2730],如果每一个响应速度都特别慢,可能一个值都没有。

这就是用线程池去实现的最基础的方案。

CountDownLatch

在这里会有一个优化的空间,比如说网络特别好时,每个航空公司响应速度都特别快,你根本不需要等三秒,有的航空公司可能几百毫秒就返回了,那么我们也不应该让用户等 3 秒。所以需要进行一下这样的改进,看下面这段代码:

public class CountDownLatchDemo {
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        CountDownLatchDemo countDownLatchDemo = new CountDownLatchDemo();
        System.out.println(countDownLatchDemo.getPrices());
    }
    private Set<Integer> getPrices() throws InterruptedException {
        Set<Integer> prices = Collections.synchronizedSet(new HashSet<Integer>());
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3);
        threadPool.submit(new Task(123, prices, countDownLatch));
        threadPool.submit(new Task(456, prices, countDownLatch));
        threadPool.submit(new Task(789, prices, countDownLatch));
        countDownLatch.await(3, TimeUnit.SECONDS);
        return prices;
    }
    private class Task implements Runnable {
        Integer productId;
        Set<Integer> prices;
        CountDownLatch countDownLatch;
        public Task(Integer productId, Set<Integer> prices,
                CountDownLatch countDownLatch) {
            this.productId = productId;
            this.prices = prices;
            this.countDownLatch = countDownLatch;
        }
        @Override
        public void run() {
            int price = 0;
            try {
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 4000));
                price = (int) (Math.random() * 4000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            prices.add(price);
            countDownLatch.countDown();
        }
    }
}

这段代码使用 CountDownLatch 实现了这个功能,整体思路和之前是一致的,不同点在于我们新增了一个 CountDownLatch,并且把它传入到了 Task 中。在 Task 中,获取完机票信息并且把它添加到 Set 之后,会调用 countDown 方法,相当于把计数减 1。

这样一来,在执行 countDownLatch.await(3,
TimeUnit.SECONDS) 这个函数进行等待时,如果三个任务都非常快速地执行完毕了,那么三个线程都已经执行了 countDown 方法,那么这个 await 方法就会立刻返回,不需要傻等到 3 秒钟。

如果有一个请求特别慢,相当于有一个线程没有执行 countDown 方法,来不及在 3 秒钟之内执行完毕,那么这个带超时参数的 await 方法也会在 3 秒钟到了以后,及时地放弃这一次等待,于是就把 prices 给返回了。所以这样一来,我们就利用 CountDownLatch 实现了这个需求,也就是说我们最多等 3 秒钟,但如果在 3 秒之内全都返回了,我们也可以快速地去返回,不会傻等,提高了效率。

CompletableFuture

我们再来看一下用 CompletableFuture 来实现这个功能的用法,代码如下所示:

public class CompletableFutureDemo {
    public static void main(String[] args)
            throws Exception {
        CompletableFutureDemo completableFutureDemo = new CompletableFutureDemo();
        System.out.println(completableFutureDemo.getPrices());
    }
    private Set<Integer> getPrices() {
        Set<Integer> prices = Collections.synchronizedSet(new HashSet<Integer>());
        CompletableFuture<Void> task1 = CompletableFuture.runAsync(new Task(123, prices));
        CompletableFuture<Void> task2 = CompletableFuture.runAsync(new Task(456, prices));
        CompletableFuture<Void> task3 = CompletableFuture.runAsync(new Task(789, prices));
        CompletableFuture<Void> allTasks = CompletableFuture.allOf(task1, task2, task3);
        try {
            allTasks.get(3, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
        } catch (ExecutionException e) {
        } catch (TimeoutException e) {
        }
        return prices;
    }
    private class Task implements Runnable {
        Integer productId;
        Set<Integer> prices;
        public Task(Integer productId, Set<Integer> prices) {
            this.productId = productId;
            this.prices = prices;
        }
        @Override
        public void run() {
            int price = 0;
            try {
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 4000));
                price = (int) (Math.random() * 4000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            prices.add(price);
        }
    }
}

这里我们不再使用线程池了,我们看到 getPrices 方法,在这个方法中,我们用了 CompletableFuture 的 runAsync 方法,这个方法会异步的去执行任务。

我们有三个任务,并且在执行这个代码之后会分别返回一个 CompletableFuture 对象,我们把它们命名为 task 1、task 2、task 3,然后执行 CompletableFuture 的 allOf 方法,并且把 task 1、task 2、task 3 传入。这个方法的作用是把多个 task 汇总,然后可以根据需要去获取到传入参数的这些 task 的返回结果,或者等待它们都执行完毕等。我们就把这个返回值叫作 allTasks,并且在下面调用它的带超时时间的 get 方法,同时传入 3 秒钟的超时参数。

这样一来它的效果就是,如果在 3 秒钟之内这 3 个任务都可以顺利返回,也就是这个任务包括的那三个任务,每一个都执行完毕的话,则这个 get 方法就可以及时正常返回,并且往下执行,相当于执行到 return prices。在下面的这个 Task 的 run 方法中,该方法如果执行完毕的话,对于 CompletableFuture 而言就意味着这个任务结束,它是以这个作为标记来判断任务是不是执行完毕的。但是如果有某一个任务没能来得及在 3 秒钟之内返回,那么这个带超时参数的 get 方法便会抛出 TimeoutException 异常,同样会被我们给 catch 住。这样一来它就实现了这样的效果:会尝试等待所有的任务完成,但是最多只会等 3 秒钟,在此之间,如及时完成则及时返回。那么所以我们利用 CompletableFuture,同样也可以解决旅游平台的问题。它的运行结果也和之前是一样的,有多种可能性。

最后做一下总结。在本次中,我们先给出了一个旅游平台问题,它需要获取各航空公司的机票信息,随后进行了代码演进,从串行到并行,再到有超时的并行,最后到不仅有超时的并行,而且如果大家速度都很快,那么也不需要一直等到超时时间到,我们进行了这样的一步一步的迭代。

当然除了这几种实现方案之外,还会有其他的实现方案,你能想到哪些实现方案呢?不妨在下方留言告诉我,谢谢。

标签:Task,51,Set,CompletableFuture,旅游,prices,new,productId
来源: https://blog.csdn.net/Rinvay_Cui/article/details/111056598