Java中的CompletionService：实现多任务并发执行与结果的按序获取 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java CompletionService：多任务并发执行与结果按序获取

大家好，今天我们来深入探讨Java并发编程中一个非常强大的工具—— CompletionService。在实际开发中，我们经常会遇到需要并发执行多个任务，并且希望按照任务完成的先后顺序来处理结果的场景。CompletionService正是为此而生，它能够简化并发任务的管理，并确保结果按照完成顺序呈现。

为什么要用CompletionService？

在没有CompletionService之前，我们通常使用ExecutorService提交任务，并通过Future对象来获取任务执行结果。但是，直接使用Future对象存在几个问题：

结果获取顺序与提交顺序一致： 我们需要按照任务提交的顺序依次调用Future.get()来获取结果。如果某个先提交的任务耗时较长，即使后面的任务已经完成，我们也必须等待前面的任务完成才能获取结果。这可能会导致不必要的等待时间。
轮询或阻塞获取结果： 为了避免阻塞，我们可以使用Future.isDone()轮询检查任务是否完成，但这会消耗CPU资源。或者，我们可以使用Future.get(timeout, unit)设置超时时间，但如果超时后任务仍然未完成，我们需要重新尝试获取结果，逻辑较为复杂。
异常处理复杂： 如果某个任务抛出异常，我们需要在调用Future.get()时才能捕获到异常。如果多个任务同时抛出异常，处理起来会比较麻烦。

CompletionService巧妙地解决了这些问题。它将任务提交和结果获取解耦，允许我们按照任务完成的先后顺序来获取结果，无需关心任务的提交顺序。同时，它也简化了异常处理和任务管理。

CompletionService 的核心原理

CompletionService的实现依赖于Executor 和 BlockingQueue。它的核心思想是：

任务提交： 通过ExecutorService提交任务，并将任务的Future对象封装成一个内部的FutureTask。
结果收集： FutureTask 完成后，将结果放入一个 BlockingQueue 中。这个BlockingQueue负责存储已完成任务的Future对象。
结果获取： 客户端可以通过CompletionService提供的take()或poll()方法从BlockingQueue中获取已完成任务的Future对象。

简单来说，CompletionService就像一个中间人，它接收任务，监控任务的完成情况，然后将完成的任务按照完成顺序放入队列，供我们消费。

CompletionService 的 API

CompletionService是一个接口，Java提供了ExecutorCompletionService作为其实现类。ExecutorCompletionService的构造方法需要传入一个Executor对象，用于执行任务。

CompletionService 接口定义了以下方法：

方法	描述
`submit(Callable<T> task)`	提交一个有返回值的任务。返回一个`Future<T>`对象，但是通常我们不需要关心这个`Future`对象，因为结果会通过`CompletionService`来获取。
`submit(Runnable task, T result)`	提交一个无返回值的任务，并指定一个结果值。返回一个`Future<T>`对象，同样通常不需要关心。
`take()`	从队列中获取并移除一个已完成的任务的`Future`对象。如果队列为空，则阻塞等待直到有任务完成。
`poll()`	从队列中获取并移除一个已完成的任务的`Future`对象。如果队列为空，则返回`null`。
`poll(long timeout, TimeUnit unit)`	从队列中获取并移除一个已完成的任务的`Future`对象。如果队列为空，则等待指定的时间。如果在指定时间内没有任务完成，则返回`null`。

代码示例

下面我们通过几个代码示例来演示CompletionService的使用。

示例1：基本使用

import java.util.concurrent.*;

public class CompletionServiceExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        // 创建一个线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);

        // 创建一个CompletionService
        CompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

        // 提交任务
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            final int taskNumber = i;
            completionService.submit(() -> {
                // 模拟任务执行时间
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
                return "Task " + taskNumber + " completed by " + Thread.currentThread().getName();
            });
        }

        // 获取结果
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            Future<String> future = completionService.take(); // 阻塞等待任务完成
            String result = future.get(); // 获取任务结果
            System.out.println(result);
        }

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个线程池和一个CompletionService。然后，我们提交了10个任务，每个任务模拟不同的执行时间。最后，我们通过take()方法按照任务完成的先后顺序获取结果并打印。

示例2：使用poll()方法和超时

import java.util.concurrent.*;

public class CompletionServicePollExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        // 创建一个线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);

        // 创建一个CompletionService
        CompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

        // 提交任务
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            final int taskNumber = i;
            completionService.submit(() -> {
                // 模拟任务执行时间
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 2000)); // 任务执行时间更长
                return "Task " + taskNumber + " completed by " + Thread.currentThread().getName();
            });
        }

        // 获取结果，使用poll()方法和超时
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            Future<String> future = completionService.poll(500, TimeUnit.MILLISECONDS); // 超时时间为500毫秒
            if (future != null) {
                String result = future.get();
                System.out.println(result);
            } else {
                System.out.println("No task completed within the timeout period.");
            }
        }

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

在这个例子中，我们使用了poll(500, TimeUnit.MILLISECONDS)方法，设置了500毫秒的超时时间。如果在500毫秒内没有任务完成，poll()方法会返回null。

示例3：处理异常

import java.util.concurrent.*;

public class CompletionServiceExceptionExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);

        // 创建一个CompletionService
        CompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

        // 提交任务
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int taskNumber = i;
            completionService.submit(() -> {
                if (taskNumber == 3) {
                    throw new RuntimeException("Task " + taskNumber + " failed!");
                }
                Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
                return "Task " + taskNumber + " completed by " + Thread.currentThread().getName();
            });
        }

        // 获取结果
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            try {
                Future<String> future = completionService.take();
                String result = future.get();
                System.out.println(result);
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                System.err.println("Error executing task: " + e.getMessage());
            }
        }

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

在这个例子中，我们模拟了一个任务抛出异常的情况。当taskNumber为3时，任务会抛出一个RuntimeException。我们在获取结果时，使用try-catch块捕获InterruptedException和ExecutionException，并打印错误信息。 ExecutionException 会包装任务中抛出的原始异常。

CompletionService 的优势

结果按完成顺序获取： 这是CompletionService最核心的优势。它允许我们按照任务完成的先后顺序来处理结果，避免了不必要的等待时间。
简化并发任务管理： CompletionService将任务提交和结果获取解耦，使得并发任务的管理更加简单。
方便的异常处理： 通过捕获ExecutionException，我们可以方便地处理任务执行过程中抛出的异常。
灵活性： CompletionService可以与不同的Executor实现结合使用，以满足不同的并发需求。

CompletionService 的适用场景

CompletionService非常适合以下场景：

需要并发执行多个独立任务，并且希望尽快获取已完成任务的结果。 例如，搜索引擎需要并发地从多个服务器获取数据，并将结果按照返回顺序进行处理。
任务的执行时间不确定，并且差异较大。 例如，图像处理应用需要并发地处理多个图像，每个图像的处理时间可能不同。
需要对任务的执行结果进行实时处理。 例如，数据分析应用需要并发地分析多个数据源，并将分析结果实时显示给用户。

CompletionService 的潜在问题

内存占用： CompletionService 会将已完成任务的 Future 对象存储在 BlockingQueue 中，如果任务数量非常大，可能会占用大量的内存。需要仔细评估任务数量和平均大小，避免内存溢出。
线程池管理： CompletionService 依赖于 ExecutorService 来执行任务，因此需要合理地配置线程池的大小，以避免线程饥饿或资源浪费。
异常处理： 需要正确处理 ExecutionException，并获取任务中抛出的原始异常。未处理的异常可能导致程序崩溃。

如何选择合适的并发工具

Java并发包提供了多种并发工具，CompletionService只是其中之一。在选择并发工具时，需要根据具体的应用场景进行权衡。

工具	适用场景	优点	缺点
`ExecutorService`	需要并发执行多个任务，但不需要关心任务的完成顺序。	简单易用，提供了多种线程池实现。	无法按照任务完成的先后顺序获取结果，需要手动管理`Future`对象。
`CompletionService`	需要并发执行多个任务，并且希望按照任务完成的先后顺序来获取结果。	结果按完成顺序获取，简化并发任务管理，方便的异常处理。	需要额外的管理，可能存在内存占用问题，需要合理配置线程池。
`ForkJoinPool`	需要将一个大任务分解成多个小任务并行执行，并最终将结果合并。	适合处理可分解的任务，能够充分利用多核CPU的性能。	学习曲线较陡峭，需要理解工作窃取算法。
`CountDownLatch`	需要等待多个线程完成任务后才能继续执行。	简单易用，可以控制多个线程的执行顺序。	只能使用一次，无法重复使用。
`CyclicBarrier`	需要一组线程相互等待，直到所有线程都到达某个屏障点后才能继续执行。	可以重复使用，适合处理需要多次同步的场景。	线程到达屏障点后会阻塞等待，直到所有线程都到达。
`Semaphore`	需要控制对某个资源的并发访问数量。	可以限制并发访问数量，避免资源竞争。	需要小心处理`acquire()`和`release()`操作，避免死锁。
`ConcurrentHashMap`	需要在并发环境下安全地访问和修改Map。	线程安全，性能良好。	相比于`HashMap`，性能略有下降。

选择合适的并发工具需要考虑以下因素：

任务的性质： 任务是否可以分解？是否需要按照特定顺序执行？
并发程度： 需要并发执行多少个任务？
资源限制： CPU、内存等资源是否有限制？
性能要求： 对性能有什么要求？

总结一下

CompletionService是一个强大的并发工具，它可以简化并发任务的管理，并确保结果按照完成顺序呈现。它非常适合需要并发执行多个独立任务，并且希望尽快获取已完成任务的结果的场景。然而，在使用CompletionService时，也需要注意内存占用、线程池管理和异常处理等问题。根据实际情况选择合适的并发工具，才能更好地利用多核CPU的性能，提高程序的效率。