Guava ListenableFuture实现异步非阻塞调用

为了保证系统响应迅速，需要寻找一种方法能够使调取接口能够异步执行，而Java正好提供了类似的方法，在java.util.concurrent中包含了Future相关的类，运用其中的一些类可以进行异步计算，以减少主线程的等待时间。比如启动一个main方法，main中又包含了若干个其它任务，在不使用Java future的情况下，main方法中的任务会同步阻塞执行，一个执行完成后，才能去执行另一个；如果使用java future，则main方法中的任务会异步执行，main方法不用等待一个任务的执行完成，只需往下执行就行。一个任务的执行结果又该怎么获取呢?这里就需要用到Future接口中的isDone()方法来判断任务是否执行完，如果执行完成则可获取结果，如果没有完成则需要等待。 可见虽然主线程中的多个任务是异步执行，但是无法确定任务什么时候执行完成，只能通过不断去监听以获取结果，所以这里是阻塞的。这样，可能某一个任务执行时间很长会拖累整个主任务的执行。

前言

针对这样的情况，google对java.util.concurrent中的许多类进行封装，最终产生了google guava框架，其中com.google.common.util中的ListenableFuture就是本文要叙述的重点。查看com.google.common.util，发现其中的很多类都是对java.util.concurrent的封装，以增加特有的方法。ListenableFuture扩展了future方法，增加了addListener方法，该方法可以监听线程，并通过回调函数来获取结果，达到线程之间异步非阻塞执行。

首先，了解下同步、异步、阻塞、非阻塞相关概念；其次，简单介绍java future和guava future相关技术，并通过示例代码进一步对其进行理解；最后，对java future和guava future进行比较。

同步、异步、阻塞、非阻塞

同步

同步：所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事。

异步

异步：异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后，调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后，通过状态、通知和回调来通知调用者。

阻塞

阻塞：阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（线程进入非可执行状态，在这个状态下，cpu不会给线程分配时间片，即线程暂停运行）。函数只有在得到结果之后才会返回。

非阻塞

非阻塞：非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前，该函数不会阻塞当前线程，而会立刻返回。

Java Future

Java Future 的特点，可以理解为（减少主函数的等待时间，使得原本需要等待的时间段可以处理其它事情）

Executors创建线程池的几种常见方式

通过Executors可以创建不同类似的线程池，常见的大概有下表几种类型，还有些可能未被列出。在实际应用中，个人感觉主要使用newCachedThreadPool和newFixedThreadPool来创建线程池。

类名 说明 newCachedThreadPool 缓存型池子，先查看池中有没有以前建立的线程，如果有，就reuse；如果没有，就建一个新的线程加入池中。缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务。因此在一些面向连接的daemon型SERVER中用得不多。能reuse的线程，必须是timeout IDLE内的池中线程，缺省timeout为60s，超过这个IDLE时长，线程实例将被终止并移出池子。注意：放入CachedThreadPool的线程超过TIMEOUT不活动，其会自动被终止。 newFixedThreadPool 和cacheThreadPool类似，有可用的线程就使用，但不能随时建新的线程。其独特之处：任意时间点，最多只能有固定数目的活动线程存在，此时如果有新的线程要建立，只能放在另外的队列中等待，直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子。cache池和fixed池调用的是同一个底层池，只不过参数不同:fixed池线程数固定，并且是0秒IDLE（无IDLE）。所以FixedThreadPool多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程，多用于服务器。cache池线程数支持0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力)，60秒IDLE。 ScheduledThreadPool 调度型线程池。这个池子里的线程可以按schedule依次delay执行，或周期执行。 SingleThreadExecutor 单例线程，任意时间池中只能有一个线程。用的是和cache池和fixed池相同的底层池，但线程数目是1-1,0秒IDLE（无IDLE）。

Executors创建线程池源码

//调用newCachedThreadPool方法，可以创建一个缓冲型线程池，而在改方法中通过传参创建一个ThreadPoolExecutor，我么你会很奇怪明明返回的是一个ExecutorService，怎么会创建了一个ThreadPoolExecutor呢？public static ExecutorService newCachedThreadPool() {        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L,                    TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable());}// ThreadPoolExecutor继承了抽象的service类AbstractExecutorServicepublic class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {}//AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService {}//所以ExecutorService其实是ThreadPoolExecutor的基类，这也就解释清楚了

ExecutorService(线程池)

ExecutorService是一个接口，它继承了Executor，在原有execute方法的基础上新增了submit方法，传入一个任务，该方法能够返回一个Future对象，可以获取异步计算结果。

//ExecutorService继承了Executor，并扩展了新方法。public interface ExecutorService extends Executor { }//Executor中的方法void execute(Runnable command);//增加了submit方法，该方法传任务来获取Future对象，而Future对象中可以获取任务的执行结果<T> Future<T> submit(Callable<T> task);Future<?> submit(Runnable task);

Future(获取异步计算结果)

Future接口中有下表所示方法，可以获取当前正在执行的任务相关信息。

方法 说明 boolean cancel(boolean interruptIf) 取消任务的执行 boolean isCancelled() 任务是否已取消，任务正常完成前将其取消，返回 true boolean isDone() 任务是否已完成，任务正常终止、异常或取消，返回true V get() 等待任务结束，然后获取V类型的结果 V get(long timeout, TimeUnit unit) 获取结果，设置超时时间

FutureTask

Executor框架利用FutureTask来完成异步任务，并可以用来进行任何潜在的耗时的计算。一般FutureTask多用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。

FutureTask包装了Callable和Runnable接口对象,提供对Future接口的基本实现，开始、取消计算、查询计算是否完成、获取计算结果。仅当计算完成时才能检索结果，当计算没有完成时，该方法会一直阻塞直到任务转入完成状态。一旦完成计算，不能够重新开始或取消计算。通过Excutor(线程池)来执行,也可传递给Thread对象执行。如果在主线程中需要执行比较耗时的操作时，但又不想阻塞主线程时，可以把这些作业交给Future对象在后台完成，当主线程将来需要时，就可以通过Future对象获得后台作业的计算结果或者执行状态。

//通过传入任务来构造FutureTaskpublic FutureTask(Callable<V> callable) {}public FutureTask(Runnable runnable, V result) {}//FutureTask中同样有获取当前任务状态的方法public boolean isCancelled(){}public boolean isDone() {}public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {}//FutureTask实现RunnableFuturepublic class FutureTask<V> implements RunnableFuture<V> {}//RunnableFuture继承Runnable和Futurepublic interface RunnableFuture<V> extends Runnable, Future<V> 

示例代码

import java.util.Random;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class TestFuture {    // 创建线程池    final static ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {        Long t1 = System.currentTimeMillis();        // 任务1        Future<Boolean> booleanTask = service.submit(new Callable<Boolean>() {            @Override            public Boolean call() throws Exception {                return true;            }        });        while (true) {            if (booleanTask.isDone() && !booleanTask.isCancelled()) {                //模拟耗时                Thread.sleep(500);                Boolean result = booleanTask.get();                System.err.println("BooleanTask: " + result);                break;            }        }        // 任务2        Future<String> stringTask = service.submit(new Callable<String>() {            @Override            public String call() throws Exception {                return "Hello World";            }        });        while (true) {            if (stringTask.isDone() && !stringTask.isCancelled()) {                String result = stringTask.get();                System.err.println("StringTask: " + result);                break;            }        }        // 任务3        Future<Integer> integerTask = service.submit(new Callable<Integer>() {            @Override            public Integer call() throws Exception {                return new Random().nextInt(100);            }        });        while (true) {            if (integerTask.isDone() && !integerTask.isCancelled()) {                Integer result = integerTask.get();                System.err.println("IntegerTask: " + result);                break;            }        }        // 执行时间        System.err.println("time: " + (System.currentTimeMillis() - t1));    }}

Guava Future

Guava Future的特点，（减少主函数的等待时间，使得多任务能够异步非阻塞执行）

ListenableFuture是可以监听的Future，它是对java原生Future的扩展增强。Future表示一个异步计算任务，当任务完成时可以得到计算结果。如果希望计算完成时马上就拿到结果展示给用户或者做另外的计算，就必须使用另一个线程不断的查询计算状态。这样做会使得代码复杂，且效率低下。如果使用ListenableFuture，Guava会帮助检测Future是否完成了，如果完成就自动调用回调函数，这样可以减少并发程序的复杂度。

MoreExecutors

该类是final类型的工具类，提供了很多静态方法。例如listeningDecorator方法初始化ListeningExecutorService方法，使用此实例submit方法即可初始化ListenableFuture对象。

ListeningExecutorService

该类是对ExecutorService的扩展，重写ExecutorService类中的submit方法，返回ListenableFuture对象。

ListenableFuture

该接口扩展了Future接口，增加了addListener方法，该方法在给定的excutor上注册一个监听器，当计算完成时会马上调用该监听器。不能够确保监听器执行的顺序，但可以在计算完成时确保马上被调用。

FutureCallback

该接口提供了OnSuccess和OnFailuren方法。获取异步计算的结果并回调。

Futures

该类提供和很多实用的静态方法以供使用。

ListenableFutureTask

该类扩展了FutureTask类并实现ListenableFuture接口，增加了addListener方法。

实例代码

import java.util.Random;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.Executors;import com.google.common.util.concurrent.FutureCallback;import com.google.common.util.concurrent.Futures;import com.google.common.util.concurrent.ListenableFuture;import com.google.common.util.concurrent.ListeningExecutorService;import com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors;public class TestListenableFuture2 {    // 创建线程池    final static ListeningExecutorService service = MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newCachedThreadPool());    public static void main(String[] args) throws Exception {        Long t1 = System.currentTimeMillis();        // 任务1        ListenableFuture<Boolean> booleanTask = service.submit(new Callable<Boolean>() {            @Override            public Boolean call() throws Exception {                return true;            }        });        Futures.addCallback(booleanTask, new FutureCallback<Boolean>() {            @Override            public void onSuccess(Boolean result) {                System.err.println("BooleanTask: " + result);            }            @Override            public void onFailure(Throwable t) {            }        });        // 任务2        ListenableFuture<String> stringTask = service.submit(new Callable<String>() {            @Override            public String call() throws Exception {                return "Hello World";            }        });        Futures.addCallback(stringTask, new FutureCallback<String>() {            @Override            public void onSuccess(String result) {                System.err.println("StringTask: " + result);            }            @Override            public void onFailure(Throwable t) {            }        });        // 任务3        ListenableFuture<Integer> integerTask = service.submit(new Callable<Integer>() {            @Override            public Integer call() throws Exception {                return new Random().nextInt(100);            }        });        Futures.addCallback(integerTask, new FutureCallback<Integer>() {            @Override            public void onSuccess(Integer result) {                try {                    Thread.sleep(500);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }                System.err.println("IntegerTask: " + result);            }            @Override            public void onFailure(Throwable t) {            }        });        // 执行时间        System.err.println("time: " + (System.currentTimeMillis() - t1));    }}

Java Future 和 Guava Future的对比

Future 具有局限性。在实际应用中，当需要下载大量图片或视频时，可以使用多线程去下载，提交任务下载后，可以从多个Future中获取下载结果，由于Future获取任务结果是阻塞的，所以将会依次调用Future.get()方法，这样的效率会很低。很可能第一个下载速度很慢，则会拖累整个下载速度。

Future主要功能在于获取任务执行结果和对异步任务的控制。但如果要获取批量任务的执行结果，从上面的例子我们已经可以看到，单使用 Future 是很不方便的。其主要原因在于：一方面是没有好的方法去判断第一个完成的任务；另一方面是 Future的get方法 是阻塞的，使用不当会造成线程的浪费。第一个问题可以用 CompletionService 解决，CompletionService 提供了一个 take() 阻塞方法，用以依次获取所有已完成的任务。第二个问题可以用 Google Guava 库所提供的 ListeningExecutorService 和 ListenableFuture 来解决。除了获取批量任务执行结果时不便，Future另外一个不能做的事便是防止任务的重复提交。要做到这件事就需要 Future 最常见的一个实现类 FutureTask 了。Future只实现了异步，而没有实现回调，主线程get时会阻塞，可以轮询以便获取异步调用是否完成.

在实际的使用中建议使用Guava ListenableFuture来实现异步非阻塞，目的就是多任务异步执行，通过回调的方方式来获取执行结果而不需轮询任务状态

参考博客地址

http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/51232004#t2