开源异步并行框架，完成任意的多线程编排、阻塞、等待、串并行结合、强弱依赖_bootstrap.connect怎样异步多线程创建

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netty是一个经典的网络框架，提供了基于NIO、AIO的方式来完成少量线程支持海量用户请求连接的模型。netty里面充斥了大量的非阻塞回调模式，主要是靠Future/Promise异步模型来实现的。

Future是java.util.concurrent.Future，是Java提供的接口，可以用来做异步执行的状态获取，它避免了异步任务在调用者那里阻塞等待，而是让调用者可以迅速得到一个Future对象，后续可以通过Future的方法来获取执行结果。

Jdk的Future不便之处

Java的Future有一个比较尴尬的问题，就是当你想获取异步执行结果时，要通过future.get()方法，这一步还是阻塞的！而且我们无法确定到底异步任务何时执行完毕，提前get了，就还是阻塞，get晚了，可能会漏掉执行结果，写个死循环，不停去轮询是否执行完毕，又浪费资源。所以，这个Future并不好用。

先来看一下Java的future使用：

import java.util.concurrent.*;
 
/**
 * @author wuweifeng wrote on 2019-12-10
 * @version 1.0
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建线程池
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        Future future = executor.submit(new Task());
        //这一步get会阻塞当前线程
        System.out.println(future.get());
 
        executor.shutdown();
    }
 
    private static class Task implements Callable<Integer> {
 
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            System.out.println("子线程在进行计算");
            Thread.sleep(2000);
            return 1;
        }
 
    }
 
}

代码很简单，就是将一个Runnable、Callable的实例放到一个线程池里，就会返回一个Future对象。后续通过future.get()取得执行结果，但事实上代码并没有达到异步回调的结果，而是get时阻塞了。

Netty future无法单独抽出来使用

理想状态其实是netty的future，可以添加Listener，当异步任务执行完毕后，主动回调一下自己就可以了，不必在那苦等get()方法的执行结果。

看一个netty的回调的小例子：

EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
try {
    Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
 
    bootstrap.group(group).channel(NioSocketChannel.class)
            .remoteAddress(host, port)
            .option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)
            .option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)
            .handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                @Override
                protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
                    ch.pipeline()
                            .addLast(new StringDecoder())
                            .addLast(new StringEncoder())
                            //10秒没消息时，就发心跳包过去
                            .addLast(new IdleStateHandler(10, 0, 0), new NettyClientHandler())
                    ;
                }
            });
    ChannelFuture channelFuture = bootstrap.connect().sync().addListener(new ChannelFutureListener() {
        @Override
        public void operationComplete(ChannelFuture channelFuture) throws Exception {
            //do your job
        }
    });

我们可以理解为bootstrap.connect这一步是一个耗时操作，我不想在那等待它执行完毕，而是希望它执行完毕后主动给我一个回调即可。所以，在connect后面有个addListener，当connect完成后，会回调operationComplete方法。

可以看到netty的这种回调方式比较优雅，不像java的future那样需要阻塞get。整个netty里面大量充斥着类似的回调，但是如果我们要用，仅仅是针对一个或多个异步任务，希望能有个类似的回调，netty就帮不上忙了。

打开netty的源码，想搞明白future、promise的逻辑，一眼看去，心情是这样的：

如何自己实现一个简单带回调的异步任务

netty是为特定的场景设计的，里面的各种逻辑也是为了服务于netty本身。当看不懂，或难以理解它的工作逻辑时，我们可以考虑自己实现一个对任意异步线程进行回调的框架。

首先我们来拆分一下需求，我有N个耗时任务，可能是一次网络请求，可能是一个耗时文件IO，可能是一堆复杂的逻辑，我在主线程里发起这个任务的调用，但不希望它阻塞主线程，而期望它执行完毕（成功\失败）后，来发起一次回调，最好还有超时、异常的回调控制。

据此，我们拆分出几个角色，master主线程，调度器（发起异步调用），worker（异步工作线程）。然后就是将他们组合起来，完成各种异步回调，以及每个worker的正常、异常、超时等的回调。

 

下面来看一下worker的定义：

 
/**
 * @author wuweifeng wrote on 2019-12-13
 * @version 1.0
 */
public interface Worker {
    String action(Object object);
}

一个worker，它需要有个方法，来代表这个worker将来做什么，action就可以理解为一个耗时任务。action可以接收一个参数。

再看一下回调器的定义：

/**
 * @author wuweifeng wrote on 2019-12-13
 * @version 1.0
 */
public interface Listener {
    void result(Object result);
}

这个listener用来做为回调，将worker的执行结果，放到result的参数里。

此外，我们还需要一个包装器Wrapper，来将worker和回调器包装一下。

public class Wrapper {
    private Object param;
    private Worker worker;
    private Listener listener;
 
    public Object getParam() {
        return param;
    }
 
    public void setParam(Object param) {
        this.param = param;
    }
 
    public Worker getWorker() {
        return worker;
    }
 
    public void setWorker(Worker worker) {
        this.worker = worker;
    }
 
    public Listener getListener() {
        return listener;
    }
 
    public void addListener(Listener listener) {
        this.listener = listener;
    }
}

OK，下面就是主逻辑了。

/**
 * @author wuweifeng wrote on 2019-12-13
 * @version 1.0
 */
public class Bootstrap {
 
    public static void main(String[] args) {
        Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
 
        Worker worker = bootstrap.newWorker();
         
        Wrapper wrapper = new Wrapper();
        wrapper.setWorker(worker);
        wrapper.setParam("hello");
         
        bootstrap.doWork(wrapper).addListener(new Listener() {
            @Override
            public void result(Object result) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                System.out.println(result);
            }
        });
 
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
 
    }
 
    private Wrapper doWork(Wrapper wrapper) {
        new Thread(() -> {
            Worker worker = wrapper.getWorker();
            String result = worker.action(wrapper.getParam());
            wrapper.getListener().result(result);
        }).start();
 
        return wrapper;
    }
     
    private Worker newWorker() {
        return new Worker() {
            @Override
            public String action(Object object) {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return object + " world";
            }
        };
    }
 
}

执行结果如下：

可以看到主线程没有被耗时的线程阻塞掉，耗时线程在执行完毕后，进行了回调。

这就是一个简单的设计模式——“监听器模式”，再来认识一下这种设计模式的三个要素：事件源（被监听的对象）、事件对象（事件完毕这个动作）、监听器（我们的Listener）。

完成了这样的小demo，立马从netty的复杂中恢复了过来，心情变成了这样：

实现一个简单带回调、超时的异步任务

public class BootstrapNew {
 
    public static void main(String[] args) {
        BootstrapNew bootstrap = new BootstrapNew();
 
        Worker worker = bootstrap.newWorker();
 
        Wrapper wrapper = new Wrapper();
        wrapper.setWorker(worker);
        wrapper.setParam("hello");
        //添加结果回调器
        wrapper.addListener(new Listener() {
            @Override
            public void result(Object result) {
                System.out.println(result);
            }
        });
 
        CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> bootstrap.doWork(wrapper));
        try {
            future.get(800, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (InterruptedException | TimeoutException | ExecutionException e) {
            //超时了
            wrapper.getListener().result("time out exception");
        }
 
    }
 
    private Wrapper doWork(Wrapper wrapper) {
        Worker worker = wrapper.getWorker();
        String result = worker.action(wrapper.getParam());
        wrapper.getListener().result(result);
 
        return wrapper;
    }
 
    private Worker newWorker() {
        return new Worker() {
            @Override
            public String action(Object object) {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return object + " world";
            }
        };
    }
 
}

执行结果如下：

这就是一个简单的带超时回调的小demo了。

更复杂的场景：要有任务的顺序编排，要有超时控制，要支持N个线程并行、串行、串并行结合

上面的demo过于简单，也不能实战于复杂的业务场景。那么需求来了，希望有这样一个并发框架：

以下的执行单元就是worker，可以理解为一个任务，一段耗时代码。

> 1 提供任何形式的串行、并行执行单元的组合。如a、b、c的串行，a、b的串行同时与c并行，a、b、c的并行

所以这一组执行单元可能长如下的样子：

> 2 为每个执行单元提供执行成功、失败、超时、异常的回调

方便对整个流程的执行进行控制，当有很多个执行单元时，我们会非常关注每一个执行单元的执行状况，而不仅仅是全部执行完毕后的结果汇总。

> 3 支持为单个执行单元设置超时和失败后的默认值

有了默认值，可以进一步减少bug产生的概率

 

> 4 支持下一个执行单元获取上一个执行单元的返回值（计算结果），作为自己的入参

譬如a-b-c串行，可以在任务编排时，就让b的入参为a的执行结果，即便此时各任务都还未执行

 

> 5 支持为整个group（多个任意组合的执行单元）设置超时时间。单个执行单元失败，不影响其他单元的回调和最终结果获取

防止整个流程无限时的执行下去，要给它设置超时的阈值。

> 6 执行顺序的强依赖和弱依赖

如上图3，A和B并发执行，最后是C。

有些场景下，我们希望A和B都执行完毕后，才能执行C，CompletableFuture里有个allOf(futures...).then()方法可以做到。

有些场景下，我们希望A或者B任何一个执行完毕，就执行C，CompletableFuture里有个anyOf(futures...).then()方法可以做到。

那么，可以指定依赖的任务是否must执行完毕。如果依赖的是must要执行的，那么就一定会等待所有的must依赖项全执行完毕，才执行自己。

如果依赖的都不是must，那么就可以任意一个依赖项执行完毕，就可以执行自己了。

> 7 支持每个group独享线程池，或所有group共享线程池

交给调用者来决定将这组任务，放到共享线程池，还是独享线程池。如果你熟悉hystrix的话，应该明白线程池隔离的重要性。

 

> 8 更少的线程数，更高的性能表现

充分复用依赖的任务的线程，不为每个任务单元开辟新线程，而是复用依赖项的线程。从而减少线程数量，减少cpu轮转切换，细微之处，压榨性能。

 

整体上要实现以上所有还是有点麻烦的，这里我挑一个图3为例，简单描述一下实现方式。

执行A比较简单，直接在主线程里执行它，或者新开线程执行它都可以，主要是A执行完毕后，当发现自己的nextWrappers有多个（即自己后面有多个执行单元）时，该怎么办。

还好，CompleteableFuture提供了allOf这个方法，它可以让你传入多个future，并且能够等待这多个future都完成时再统一返回。见下图代码。

其他的场景实现细节可以后续看代码或者联系作者。

 

框架具备了上面的功能后，既可以回调，也能同步返回结果，还能为一组任务配置超时时间。任务失败了、超时了，还会返回设定的默认值。

在业务中就可以将框架应用于如下的一些场景了：

1 客户端请求服务端接口，该接口需要调用其他N个微服务的接口。譬如 请求我的订单，那么就需要去调用用户的rpc、商品详情的rpc、库存rpc、优惠券等等好多个服务。同时，这些服务还有相互依赖关系，譬如必须先拿到用户的某个字段后，再去某rpc服务请求数据。 最终全部获取完毕后，或超时了，就汇总结果，返回给客户端。

2 任务是工作流性质的，希望一次编排后，就不用管它了，让它按照规则执行，直至成功或失败。譬如，数据清洗时经常有类似场景，从多个数据源拉取数据，各种合并组合，最后清洗完毕后结束。

3 爬虫的相关场景。

 

目前，基于线程池和CompletableFuture已经完成了这样的一个并发框架，由于代码较多，不便于贴在文章内，有需要的，或者有其他需求该并发框架不能满足的，可以联系 wuweifeng10@jd.com .

后续会推出框架的测试数据、性能对比、使用场景指南等，敬请留意。