作者：我恰芙蓉王
原文：https://www.cnblogs.com/-tang...
业务场景
在很多我的项目中，都有相似数据汇总的业务场景，查问今日注册会员数，在线会员数，订单总金额，收入总金额等。。。这些业务通常都不是存在同一张表中，咱们须要顺次查问进去而后封装成所须要的对象返回给前端。那么在此过程中，就能够把这个接口中“大工作”拆分成N个小工作，异步执行这些小工作，等到最初一个小工作执行完，把所有工作的执行后果封装到返回后果中，对立返回到前端展现。
同步执行
首先看看同步执行的代码
public class Test { @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @ToString class Result { /** * 在线人数 */ Integer onlineUser; /** * 注册人数 */ Integer registered; /** * 订单总额 */ BigDecimal orderAmount; /** * 收入总额 */ BigDecimal outlayAmount; } @org.junit.Test public void collect() { System.out.println("数据汇总开始"); long startTime = System.currentTimeMillis(); Integer onlineUser = queryOnlineUser(); Integer registered = queryRegistered(); BigDecimal orderAmount = queryOrderAmount(); BigDecimal outlayAmount = queryOutlayAmount(); Result result = new Result(onlineUser, registered, orderAmount, outlayAmount); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("获取汇总数据完结，result = " + result); System.out.println("总耗时 = " + (endTime - startTime) + "毫秒"); } public Integer queryOnlineUser() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("查问在线人数 耗时2秒"); return 10; } public Integer queryRegistered() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("查问注册人数 耗时2秒"); return 10086; } public BigDecimal queryOrderAmount() { try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("查问订单总额 耗时3秒"); return BigDecimal.valueOf(2000); } public BigDecimal queryOutlayAmount() { try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("查问收入总额 耗时3秒"); return BigDecimal.valueOf(1000); }} 执行时长想必大家都可能想得到，理所应当是10秒以上数据汇总开始查问在线人数 耗时2秒查问注册人数 耗时2秒查问订单总额 耗时3秒查问收入总额 耗时3秒获取汇总数据完结，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)总耗时 = 10008毫秒异步执行
上面换成异步执行，用java8的parallelStream(并行流)，这里为什么不必Thread呢，这里有一个留神点，咱们须要获取所有所有子工作执行完的工夫点，在这个工夫点之后能力将后果封装返回，Thread没有方法满足，这里parallelStream和函数式接口就退场了。
java8的个性之一 —— lambda表达式，就是配合函数式接口应用的。
java8内置了四大外围函数式接口:
1、Consumer<T> : 消费型接口 void accept(T t);
2、Supplier<T> : 供应型接口 T get();
3、Function<T,R> : 函数型接口 R apply(T t);
4、Predicate<T> : 断言型接口 boolean test(T t);
这四大外围函数式接口其下还有很多子接口，基本上能满足日常我的项目所用，这里扯远了。。 间接上代码。
这里咱们须要应用的是Runable接口，是无参无返回值的一个接口。在理论场景中，可能有工夫范畴之类的查问参数的，则能够依据不同业务应用不同的接口。这种形式也能够用Future接口去实现，有趣味的能够试一试，这里就不多做叙述了。
@org.junit.Testpublic void collect() { System.out.println("数据汇总开始"); long startTime = System.currentTimeMillis(); Result result = new Result(); List<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>() { { add(() -> result.setOnlineUser(queryOnlineUser())); add(() -> result.setRegistered(queryRegistered())); add(() -> result.setOrderAmount(queryOrderAmount())); add(() -> result.setOutlayAmount(queryOutlayAmount())); } }; taskList.parallelStream().forEach(v -> v.run()); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("获取汇总数据完结，result = " + result); System.out.println("总耗时 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");}执行后果,因为四个子工作都是并行的，效率间接晋升了三倍，如果子工作越多的话晋升成果越显著。
数据汇总开始查问在线人数 耗时2秒查问注册人数 耗时2秒查问订单总额 耗时3秒查问收入总额 耗时3秒获取汇总数据完结，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)总耗时 = 3079毫秒总结
1.parallelStream是异步编程的好帮手，在应用过程中肯定要留神线程平安的问题。
2.以上这种形式只能用在没有事务的业务中，因为在多线程中，事务是不共享的。
最初
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