本文将主要讲解 J.U.C 中的 Future 框架,并分析结合源码分析其内部结构逻辑;

一、Future 框架概述

JDK 中的 Future 框架实际就是 Future 模式的实现,通常情况下我们会配合线程池使用,但也可以单独使用;下面我们就单独使用简单举例;

1. 应用实例

FutureTask<String> future = new FutureTask<>(() -> {
log.info("异步任务执行...");
Thread.sleep(2000);
log.info("过了很久很久...");
return "异步任务完成";
}); log.info("启动异步任务...");
new Thread(future).start(); log.info("继续其他任务...");
Thread.sleep(1000); log.info("获取异步任务结果:{}", future.get());

打印:

[15:38:03,231 INFO ] [main]     - 启动异步任务...
[15:38:03,231 INFO ] [main] - 继续其他任务...
[15:38:03,231 INFO ] [Thread-0] - 异步任务执行...
[15:38:05,232 INFO ] [Thread-0] - 过了很久很久...
[15:38:05,236 INFO ] [main] - 获取异步任务结果:异步任务完成

如上面代码所示,首先我们将要执行的任务包装成 Callable,这里如果不需要返回值也可以使用 Runnable;然后构建 FutureTask 由一个线程启动,最后使用 Future.get() 获取异步任务结果;

2. Future 运行逻辑

对于 Future 模式的流程图如下:

对比上面的实例代码,大家可能会发现有些不一样,因为在 FutureTask 同时继承了 Runnable 和 Future 接口,所以再提交任务后没有返回Future,而是直接使用自身调用 get;下面我们就对源码进行实际分析;

二、源码分析

1. FutureTask 主体结构

public interface RunnableFuture<V> extends Runnable, Future<V> {}

public class FutureTask<V> implements RunnableFuture<V> {
private volatile int state; // 任务运行状态
private Callable<V> callable; // 异步任务
private Object outcome; // 返回结果
private volatile Thread runner; // 异步任务执行线程
private volatile WaitNode waiters; // 等待异步结果的线程栈(通过Treiber stack算法实现) public FutureTask(Callable<V> callable) { // 需要返回值
if (callable == null)
throw new NullPointerException();
this.callable = callable;
this.state = NEW; // ensure visibility of callable
} public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
this.callable = Executors.callable(runnable, result);
this.state = NEW; // ensure visibility of callable
}
...
}

另外在代码中还可以看见有很多地方都是用了 CAS 来更新变量,而 JDK1.6 中甚至使用了 AQS 来实现;其原因就是同一个 FutureTask 可以多个线程同时提交,也可以多个线程同时获取; 所以代码中有很多的状态变量:

// FutureTask.state 取值
private static final int NEW = 0; // 初始化到结果返回前
private static final int COMPLETING = 1; // 结果赋值
private static final int NORMAL = 2; // 执行完毕
private static final int EXCEPTIONAL = 3; // 执行异常
private static final int CANCELLED = 4; // 任务取消
private static final int INTERRUPTING = 5; // 设置中断状态
private static final int INTERRUPTED = 6; // 任务中断

同时源码的注释中也详细给出了可能出现的状态转换:

  • NEW -> COMPLETING -> NORMAL // 任务正常执行
  • NEW -> COMPLETING -> EXCEPTION // 任务执行异常
  • NEW ->CANCELLED // 任务取消
  • NEW -> INITERRUPTING -> INTERRUPTED // 任务中断

注意这里的 COMPLETING 状态是一个很微妙的状态,正因为有他的存在才能实现无锁赋值;大家先留意这个状态,然后在代码中应该能体会到;另外这里还有一个变量需要注意,WaitNode ;使用 Treiber stack 算法实现的无锁栈;其原理说明可以参考下面第三节;

2. 任务执行

public void run() {
if (state != NEW || // 确保任务执行完成后,不再重复执行
!UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset,
null, Thread.currentThread())) // 确保只有一个线程执行
return;
try {
Callable<V> c = callable;
if (c != null && state == NEW) {
V result;
boolean ran;
try {
result = c.call();
ran = true;
} catch (Throwable ex) {
result = null;
ran = false;
setException(ex); // 设置异常结果
}
if (ran) set(result); // 设置结果
}
} finally {
runner = null;
int s = state;
if (s >= INTERRUPTING) handlePossibleCancellationInterrupt(s); // 确保中断状态已经设置
}
}
// 设置异步任务结果
protected void set(V v) {
if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)) { // 保证结果只能设置一次
outcome = v;
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, NORMAL); // final state
finishCompletion(); // 唤醒等待线程
}
}
protected void setException(Throwable t) {
if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)) { // 保证结果只能设置一次
outcome = t;
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, EXCEPTIONAL); // final state
finishCompletion();
}
}

3. 任务取消

public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
if (!(state == NEW && // 只有在任务执行阶段才能取消
UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, // 设置取消状态
mayInterruptIfRunning ? INTERRUPTING : CANCELLED)))
return false;
try { // in case call to interrupt throws exception
if (mayInterruptIfRunning) {
try {
Thread t = runner;
if (t != null)
t.interrupt();
} finally { // final state
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, INTERRUPTED);
}
}
} finally {
finishCompletion();
}
return true;
}

注意 cancel(false) 也就是仅取消,并没有打断;异步任务会继续执行,只是这里首先设置了 FutureTask.state = CANCELLED ,所以最后在设置结果的时候会失败,UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)

4. 获取结果

public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
int s = state;
if (s <= COMPLETING)
s = awaitDone(false, 0L); // 阻塞等待
return report(s);
} private V report(int s) throws ExecutionException { // 根据最后的状态返回结果
Object x = outcome;
if (s == NORMAL) return (V)x;
if (s >= CANCELLED) throw new CancellationException();
throw new ExecutionException((Throwable)x);
}
private int awaitDone(boolean timed, long nanos)
throws InterruptedException {
final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
WaitNode q = null;
boolean queued = false;
for (;;) {
if (Thread.interrupted()) {
removeWaiter(q); // 移除等待节点
throw new InterruptedException();
} int s = state;
if (s > COMPLETING) { // 任务已完成
if (q != null)
q.thread = null;
return s;
}
else if (s == COMPLETING) // 正在赋值,直接先出让线程
Thread.yield();
else if (q == null) // 任务还未完成需要等待
q = new WaitNode();
else if (!queued)
queued = UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset,
q.next = waiters, q); // 使用 Treiber stack 算法
else if (timed) {
nanos = deadline - System.nanoTime();
if (nanos <= 0L) {
removeWaiter(q);
return state;
}
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
else
LockSupport.park(this);
}
}

三、Treiber stack

在《Java 并发编程实战》中讲了, 创建非阻塞算法的关键在于,找出如何将原子修改的范围缩小到单个变量上,同时还要维护数据的一致性 。

@ThreadSafe public class ConcurrentStack <E> {
AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<>(); private static class Node <E> {
public final E item;
public Node<E> next; public Node(E item) {
this.item = item;
}
} public void push(E item) {
Node<E> newHead = new Node<>(item);
Node<E> oldHead;
do {
oldHead = top.get();
newHead.next = oldHead;
} while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
} public E pop() {
Node<E> oldHead;
Node<E> newHead;
do {
oldHead = top.get();
if (oldHead == null)
return null;
newHead = oldHead.next;
} while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
return oldHead.item;
}
}

总结

  • 总体来讲源码比较简单,因为其本身只是一个 Future 模式的实现
  • 但是其中的状态量的设置,还有里面很多无锁的处理方式,才是 FutureTask 带给我们的精华!

并发系列(5)之 Future 框架详解的更多相关文章

  1. .NET6 平台系列2 .NET Framework框架详解

    系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 什么是 .NET Framework? .NET Framework 是 Windows 的托管执行环境,可为其运行的应用提供各种服务. 它包括 ...

  2. Solon 框架详解(十一)- Solon Cloud 的配置说明

    Solon 详解系列文章: Solon 框架详解(一)- 快速入门 Solon 框架详解(二)- Solon的核心 Solon 框架详解(三)- Solon的web开发 Solon 框架详解(四)- ...

  3. java高并发系列 - 第20天:JUC中的Executor框架详解2之ExecutorCompletionService

    这是java高并发系列第20篇文章. 本文内容 ExecutorCompletionService出现的背景 介绍CompletionService接口及常用的方法 介绍ExecutorComplet ...

  4. 跟着阿里p7一起学java高并发 - 第19天:JUC中的Executor框架详解1,全面掌握java并发核心技术

    这是java高并发系列第19篇文章. 本文主要内容 介绍Executor框架相关内容 介绍Executor 介绍ExecutorService 介绍线程池ThreadPoolExecutor及案例 介 ...

  5. 高并发架构系列:Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解

    Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞 ...

  6. mina框架详解

     转:http://blog.csdn.net/w13770269691/article/details/8614584 mina框架详解 分类: web2013-02-26 17:13 12651人 ...

  7. Spark2.1.0——内置RPC框架详解

    Spark2.1.0——内置RPC框架详解 在Spark中很多地方都涉及网络通信,比如Spark各个组件间的消息互通.用户文件与Jar包的上传.节点间的Shuffle过程.Block数据的复制与备份等 ...

  8. Mysql高手系列 - 第9篇:详解分组查询,mysql分组有大坑!

    这是Mysql系列第9篇. 环境:mysql5.7.25,cmd命令中进行演示. 本篇内容 分组查询语法 聚合函数 单字段分组 多字段分组 分组前筛选数据 分组后筛选数据 where和having的区 ...

  9. 构建安全的Xml Web Service系列之wse之错误代码详解

    原文:构建安全的Xml Web Service系列之wse之错误代码详解 WSE3.0现在还没有中文版的可以下载,使用英文版的过程中,难免会遇到各种各样的错误,而面对一堆毫无头绪的错误异常,常常会感到 ...

随机推荐

  1. CAD中用户选择实体

    在CAD的很多操作中都会有需要用户选择实体的时候,这里将我最近项目中用到的方法分享一下,程序原意是希望用户选择一个单行文本或者多行文本,并返回所选文本的内容,直接上代码: CString CPaint ...

  2. 【强连通分量】Bzoj1051 HAOI2006 受欢迎的牛

    Description 每一头牛的愿望就是变成一头最受欢迎的牛.现在有N头牛,给你M对整数(A,B),表示牛A认为牛B受欢迎. 这种关系是具有传递性的,如果A认为B受欢迎,B认为C受欢迎,那么牛A也认 ...

  3. MYSQL——解题查询语句答题思路,再难的查询都不怕!

    select查询语句,作为测试人员,使用此语句是家常便饭,是必须掌握的部分,由开始学习mysql到网上搜索试题做,开始做题一塌糊涂,拿到题目就晕,无从下手,现在慢慢总结了一套自己做题的方式,很开森,嘿 ...

  4. python 之 初识模块

    什么是模块 什么是模块 一个.py文件 就是一个模块 我们使用import加载的模块分为4个通用类别 1.py文件 2.包好一组模块的包(带__init__.py文件的文件夹) 3.内置模块 4.已被 ...

  5. hystrix 请求合并(6)

    hystrix支持N个请求自动合并为一个请求,这个功能在有网络交互的场景下尤其有用,比如每个请求都要网络访问远程资源,如果把请求合并为一个,将使多次网络交互变成一次,极大节省开销.重要一点,两个请求能 ...

  6. rocketMQ安装中遇到的坑

    安装步骤是这些: Prerequisite The following softwares are assumed installed: 64bit OS, Linux/Unix/Mac is rec ...

  7. 微服务(入门一):netcore安装部署consul

    环境准备  vs开发环境:vs2017 consul版本: 1.4.4 netcore版本:2.1 安裝Consul  1.从官网下载consul到本地,选择系统对应的版本进行下载到本地,下载地址:h ...

  8. AI繁荣下的隐忧——Google Tensorflow安全风险剖析

    本文由云+社区发表 作者:[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得 ...

  9. NET 泛型,详细介绍

    今天的文章是因为再给一个朋友讲这个的时候随手记录下整理出来的.说白了就是把前辈们曾经给我吹过的我又吹了出去. 泛型:是C# FrameWork 2.0 时代 加入进来的,可以说对与Net开发人员来说泛 ...

  10. Oracle 连接查询

    1.什么是连接查询?(B) 很多时候我们需要查询的数据并不是来源于同一张表,而是来源于多张表,而这种一个查询需要对多张表进行操作,就成为连接查询. 2.如何进行表的连接查询? 连接查询有两种方式:SQ ...