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JAVA CompletableFuture thenCompose嵌套链路卡顿的优化策略

JAVA CompletableFuture thenCompose 嵌套链路卡顿的优化策略

各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在并发编程中经常遇到的问题：Java CompletableFuture 的 thenCompose 嵌套链路卡顿的优化。CompletableFuture 提供了强大的异步编程能力，但如果使用不当，尤其是当 thenCompose 嵌套过深时，可能会导致性能瓶颈，甚至出现卡顿现象。

一、问题背景：thenCompose 的嵌套与潜在问题

CompletableFuture 的 thenCompose 方法允许我们将一个异步操作的结果作为另一个异步操作的输入，从而形成一个链式调用。例如：

CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Result from Future 1");

CompletableFuture<String> future2 = future1.thenCompose(result1 ->
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Result from Future 2 based on " + result1)
);

CompletableFuture<String> future3 = future2.thenCompose(result2 ->
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Final Result based on " + result2)
);

future3.thenAccept(System.out::println);

这段代码创建了一个简单的 CompletableFuture 链。future2 的创建依赖于 future1 的结果，future3 的创建依赖于 future2 的结果。这就是 thenCompose 的基本用法。

然而，当这种链式调用嵌套过深时，会产生以下几个潜在问题：

  1. 线程池资源竞争： 默认情况下，CompletableFuture 使用 ForkJoinPool.commonPool() 作为默认线程池。如果大量的 CompletableFuture 同时运行，它们会竞争同一个线程池的资源，导致任务执行缓慢，甚至出现线程饥饿。

  2. 上下文切换开销： 频繁的异步操作意味着频繁的线程切换。线程切换本身会带来额外的 CPU 开销，降低整体吞吐量。

  3. 异常处理复杂性： 在嵌套的 CompletableFuture 链中，如果任何一个环节抛出异常，都需要进行妥善处理，否则可能导致整个链条中断，甚至丢失异常信息。

  4. 调试困难： 复杂的嵌套链使得代码难以阅读和调试。定位性能瓶颈和异常原因变得更加困难。

二、案例分析：一个模拟的嵌套链路卡顿场景

为了更具体地说明问题，我们创建一个模拟的嵌套链路卡顿场景。假设我们需要从多个数据源获取数据，并对这些数据进行一系列处理，最终生成一个结果。

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class NestedCompletableFutureExample {

    private static final int DEPTH = 10; // 嵌套深度
    private static final int TASK_COUNT = 100; // 并发任务数量
    private static final Random RANDOM = new Random();
    private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10); // 使用自定义线程池

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        CompletableFuture<?>[] futures = new CompletableFuture[TASK_COUNT];
        for (int i = 0; i < TASK_COUNT; i++) {
            futures[i] = createNestedFuture(i);
        }

        CompletableFuture.allOf(futures).join(); // 等待所有任务完成

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + "ms");

        EXECUTOR.shutdown();
        EXECUTOR.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }

    private static CompletableFuture<Integer> createNestedFuture(int taskId) {
        CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            simulateWork(100); // 模拟耗时操作
            return taskId * 10;
        }, EXECUTOR); // 使用自定义线程池

        for (int i = 0; i < DEPTH; i++) {
            future = future.thenCompose(result ->
                    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                        simulateWork(50 + RANDOM.nextInt(100)); // 模拟耗时操作
                        return result + i;
                    }, EXECUTOR) // 使用自定义线程池
            );
        }

        return future;
    }

    private static void simulateWork(int timeMs) {
        try {
            Thread.sleep(timeMs);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

在这个例子中，createNestedFuture 方法创建了一个深度为 DEPTH 的 CompletableFuture 嵌套链。每个环节都模拟了一些耗时操作。我们创建了 TASK_COUNT 个这样的任务并发执行。

运行这段代码，你会发现执行时间比较长，特别是当 DEPTH 和 TASK_COUNT 较大时。这就是典型的嵌套链路卡顿现象。

三、优化策略：多管齐下，提升性能

针对上述问题，我们可以采取以下几种优化策略：

  1. 使用自定义线程池： 避免所有 CompletableFuture 共享默认的 ForkJoinPool.commonPool()。为不同的任务创建独立的线程池，可以减少线程池资源竞争。 在上面的代码中，我们已经使用了自定义线程池 EXECUTOR。

    private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    并且在 supplyAsync 和 thenCompose 中都指定了 EXECUTOR：

    CompletableFuture.supplyAsync(() -> { ... }, EXECUTOR);
future.thenCompose(result -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> { ... }, EXECUTOR));

    根据实际情况调整线程池的大小，通常设置为 CPU 核心数的倍数。

  2. 避免过度嵌套： 尽量减少 thenCompose 的嵌套深度。如果可能，可以将多个小的异步操作合并成一个大的异步操作。 考虑将多个thenCompose中的逻辑合并到一个thenApply中，减少异步操作的次数。

    例如，如果多个 thenCompose 仅仅是对数据进行简单的转换，可以考虑使用 thenApply 来替代。thenApply 在同一个线程中执行，避免了线程切换的开销。 如下所示，如果多个thenCompose只是简单的累加，可以合并到一个thenApply中:

    CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 10, EXECUTOR);
// 优化前
future = future.thenCompose(result -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> result + 1, EXECUTOR));
future = future.thenCompose(result -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> result + 2, EXECUTOR));

// 优化后
future = future.thenApply(result -> result + 1 + 2);

  3. 使用 thenApply、thenAccept、thenRun 等非组合式方法： 如果后续的操作不需要依赖前一个 CompletableFuture 的结果，或者只需要消费前一个 CompletableFuture 的结果，可以使用 thenApply、thenAccept、thenRun 等非组合式方法。这些方法通常比 thenCompose 更加高效，因为它们避免了创建新的 CompletableFuture 对象。

    • thenApply(Function<T,R> fn): 接收一个函数，将上一个stage的结果作为参数，返回一个新的结果。
    • thenAccept(Consumer<T> action): 接收一个Consumer，消费上一个stage的结果。
    • thenRun(Runnable action): 接收一个Runnable，不关心上一个stage的结果，只执行一个动作。

  4. 利用 CompletableFuture.completedFuture() 缓存结果： 如果某些计算的结果可以被缓存，可以使用 CompletableFuture.completedFuture() 来避免重复计算。

    private static final Map<String, CompletableFuture<String>> CACHE = new ConcurrentHashMap<>();

public CompletableFuture<String> getData(String key) {
    return CACHE.computeIfAbsent(key, k -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        // 实际的数据获取逻辑
        return "Data for " + k;
    }, EXECUTOR));
}

    这段代码使用 ConcurrentHashMap 来缓存结果。如果缓存中已经存在指定 key 的结果，则直接返回缓存中的 CompletableFuture；否则，执行实际的数据获取逻辑，并将结果缓存起来。

  5. 异步处理异常： 使用 exceptionally、handle 等方法来异步处理异常，避免阻塞主线程。

    • exceptionally(Function<Throwable, ? extends T> fn): 当CompletableFuture发生异常时，使用该方法提供的函数来处理异常，并返回一个替代值。
    • handle(BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn): 无论CompletableFuture正常完成还是发生异常，都使用该方法提供的函数来处理结果或异常。
    CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    if (true) {
        throw new RuntimeException("Something went wrong");
    }
    return "Result";
}, EXECUTOR).exceptionally(ex -> {
    System.err.println("Exception occurred: " + ex.getMessage());
    return "Default Result";
});

CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // Some operation
    return "Result";
}, EXECUTOR).handle((result, ex) -> {
    if (ex != null) {
        System.err.println("Exception occurred: " + ex.getMessage());
        return "Default Result";
    } else {
        return result;
    }
});

  6. 使用 CompletableFuture.runAfterEither 或 CompletableFuture.runAfterBoth 优化依赖关系： 如果某些 CompletableFuture 只需要在其他 CompletableFuture 完成后执行，而不需要依赖其结果，可以使用 runAfterEither 或 runAfterBoth 方法。

    • runAfterEither(CompletionStage<?> other, Runnable action): 当两个CompletionStage中任意一个完成时，执行提供的Runnable。
    • runAfterBoth(CompletionStage<?> other, Runnable action): 当两个CompletionStage都完成时，执行提供的Runnable。
    CompletableFuture<Void> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    simulateWork(100);
    return null;
}, EXECUTOR);

CompletableFuture<Void> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    simulateWork(200);
    return null;
}, EXECUTOR);

CompletableFuture<Void> combinedFuture = future1.runAfterBoth(future2, () -> {
    System.out.println("Both futures completed");
});

  7. 使用合适的线程池大小： 线程池的大小对性能有重要影响。过小的线程池会导致任务排队等待，过大的线程池会导致过多的线程切换。通常，可以将线程池的大小设置为 CPU 核心数的倍数。可以通过性能测试来确定最佳的线程池大小。

    可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 获取 CPU 核心数。

  8. 压测与监控：使用压测工具模拟高并发场景，观察系统的性能指标，如CPU利用率、内存占用、线程数、响应时间等。使用监控工具实时监控系统的运行状态，及时发现性能瓶颈。

四、代码优化示例：改进模拟的嵌套链路卡顿场景

现在，我们将上述优化策略应用到之前的模拟场景中。

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;

public class OptimizedNestedCompletableFutureExample {

    private static final int DEPTH = 10;
    private static final int TASK_COUNT = 100;
    private static final Random RANDOM = new Random();
    private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        CompletableFuture<?>[] futures = new CompletableFuture[TASK_COUNT];
        for (int i = 0; i < TASK_COUNT; i++) {
            futures[i] = createOptimizedNestedFuture(i);
        }

        CompletableFuture.allOf(futures).join();

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Total time: " + (endTime - startTime) + "ms");

        EXECUTOR.shutdown();
        EXECUTOR.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }

    private static CompletableFuture<Integer> createOptimizedNestedFuture(int taskId) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            simulateWork(100);
            return taskId * 10;
        }, EXECUTOR).thenApplyAsync(result -> { // 使用 thenApplyAsync 替代 thenCompose
            int finalResult = result;
            for (int i = 0; i < DEPTH; i++) {
                simulateWork(50 + RANDOM.nextInt(100));
                finalResult += i;
            }
            return finalResult;
        }, EXECUTOR);
    }

    private static void simulateWork(int timeMs) {
        try {
            Thread.sleep(timeMs);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

在这个优化后的例子中，我们使用 thenApplyAsync 替代了 thenCompose，并将原先嵌套的循环逻辑合并到了 thenApplyAsync 的回调函数中。这样就避免了深度嵌套，减少了线程切换的开销。此外，我们仍然保留了自定义线程池的使用。

通过对比优化前后的代码，可以明显看到优化后的代码执行时间更短，性能得到了提升。

五、表格总结：优化策略对比

为了更清晰地总结上述优化策略，我们使用一个表格进行对比：

优化策略 描述 优点 缺点 适用场景
使用自定义线程池 为不同的任务创建独立的线程池，避免所有 CompletableFuture 共享默认的 ForkJoinPool.commonPool()。 减少线程池资源竞争，提高并发性能。 需要管理多个线程池，增加代码复杂性。 适用于任务类型不同，需要隔离线程池资源的场景。
避免过度嵌套 尽量减少 thenCompose 的嵌套深度，将多个小的异步操作合并成一个大的异步操作。 减少线程切换开销，提高整体吞吐量。 可能导致单个任务执行时间过长，影响响应速度。 适用于多个小的异步操作可以合并成一个大的异步操作的场景。
使用非组合式方法 如果后续的操作不需要依赖前一个 CompletableFuture 的结果，或者只需要消费前一个 CompletableFuture 的结果，可以使用 thenApply、thenAccept、thenRun 等非组合式方法。 避免创建新的 CompletableFuture 对象，减少内存开销。 需要根据实际情况选择合适的方法。 适用于后续操作不需要依赖前一个 CompletableFuture 的结果的场景。
缓存结果 使用 CompletableFuture.completedFuture() 缓存计算结果，避免重复计算。 减少重复计算，提高性能。 需要考虑缓存的有效性和一致性问题。 适用于计算结果可以被缓存的场景。
异步处理异常 使用 exceptionally、handle 等方法来异步处理异常，避免阻塞主线程。 避免阻塞主线程，提高系统的健壮性。 需要编写额外的异常处理代码。 适用于需要处理异常，但又不想阻塞主线程的场景。
runAfterEither/Both 当某些 CompletableFuture 只需要在其他 CompletableFuture 完成后执行，而不需要依赖其结果时使用 减少不必要的依赖和数据传递，提高效率。 需要根据实际情况选择合适的方法。 适用于只需要在其他 CompletableFuture 完成后执行，而不需要依赖其结果的场景。

六、实际案例：微服务调用链路优化

假设一个微服务需要调用多个下游服务，并将结果进行聚合。如果使用 thenCompose 进行嵌套调用，可能会导致性能瓶颈。

public class OrderService {

    private final UserService userService;
    private final ProductService productService;
    private final PaymentService paymentService;
    private final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public OrderService(UserService userService, ProductService productService, PaymentService paymentService) {
        this.userService = userService;
        this.productService = productService;
        this.paymentService = paymentService;
    }

    public CompletableFuture<Order> createOrder(String userId, String productId) {
        return userService.getUser(userId)
                .thenCombineAsync(productService.getProduct(productId), (user, product) -> {
                    Order order = new Order();
                    order.setUser(user);
                    order.setProduct(product);
                    order.setTotalAmount(product.getPrice());
                    return order;
                }, EXECUTOR)
                .thenCompose(order -> paymentService.processPayment(order.getTotalAmount())
                        .thenApply(paymentResult -> {
                            order.setPaymentResult(paymentResult);
                            return order;
                        }));
    }
}

interface UserService {
    CompletableFuture<User> getUser(String userId);
}

interface ProductService {
    CompletableFuture<Product> getProduct(String productId);
}

interface PaymentService {
    CompletableFuture<PaymentResult> processPayment(double amount);
}

class Order {
    private User user;
    private Product product;
    private double totalAmount;
    private PaymentResult paymentResult;

    // Getters and setters
    public void setUser(User user) {
        this.user = user;
    }

    public void setProduct(Product product) {
        this.product = product;
    }

    public void setTotalAmount(double totalAmount) {
        this.totalAmount = totalAmount;
    }

    public void setPaymentResult(PaymentResult paymentResult) {
        this.paymentResult = paymentResult;
    }

    public double getTotalAmount() {
        return totalAmount;
    }

    public PaymentResult getPaymentResult() {
        return paymentResult;
    }

    public User getUser() {
        return user;
    }

    public Product getProduct() {
        return product;
    }
}

class User {
}

class Product {
    private double price;

    public Product(double price) {
        this.price = price;
    }

    public double getPrice() {
        return price;
    }
}

class PaymentResult {
}

在这个例子中，OrderService 需要调用 UserService、ProductService 和 PaymentService。为了优化性能，可以使用 CompletableFuture.allOf 或 CompletableFuture.thenCombine 来并行调用 UserService 和 ProductService，减少整体响应时间。

优化后的代码如下：

public class OrderService {

    private final UserService userService;
    private final ProductService productService;
    private final PaymentService paymentService;
    private final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public OrderService(UserService userService, ProductService productService, PaymentService paymentService) {
        this.userService = userService;
        this.productService = productService;
        this.paymentService = paymentService;
    }

    public CompletableFuture<Order> createOrder(String userId, String productId) {
        CompletableFuture<User> userFuture = userService.getUser(userId);
        CompletableFuture<Product> productFuture = productService.getProduct(productId);

        return userFuture.thenCombineAsync(productFuture, (user, product) -> {
            Order order = new Order();
            order.setUser(user);
            order.setProduct(product);
            order.setTotalAmount(product.getPrice());
            return order;
        }, EXECUTOR).thenCompose(order -> paymentService.processPayment(order.getTotalAmount())
                .thenApply(paymentResult -> {
                    order.setPaymentResult(paymentResult);
                    return order;
                }));
    }
}

七、总结：优化策略的灵活运用

CompletableFuture 的 thenCompose 嵌套链路卡顿是一个常见的性能问题，但通过合理地运用优化策略，我们可以有效地提升系统的并发性能。关键在于理解 CompletableFuture 的工作原理，选择合适的线程池，避免过度嵌套，以及合理地处理异常。希望今天的分享能对大家有所帮助。

选择合适的方案，实现性能提升

优化 CompletableFuture 嵌套链路卡顿的关键在于选择合适的策略，并结合实际场景进行调整。通过使用自定义线程池、避免过度嵌套、使用非组合式方法、缓存结果、异步处理异常等手段，可以显著提升系统的并发性能和响应速度。在微服务架构中，合理地利用 CompletableFuture 的异步特性，可以构建出高性能、高可用的系统。

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