随着多核处理器的出现,提升应用程序的处理速度最有效的方式就是可以编写出发挥多核能力的软件,我们已经可以通过切分大型的任务,让每个子任务并行运行,使用线程的方式,分支/合并框架(java 7) 和并行流(java 8)来实现. 现在很多大型的互联网公司都对外提供了API服务,比如百度的地图,微博的新闻,天气预报等等.很少有网站或网络应用汇以完全隔离的方式工作,而是采用混聚的方式:它会使用来自多个源的内容,将这些内容聚合在一起,方便用户使用. 比如实现一个功能,你需要在微博中搜索某个新闻,然后根据当…

​本系列文章经补充和完善,已修订整理成书<Java编程的逻辑>,由机械工业出版社华章分社出版,于2018年1月上市热销,读者好评如潮!各大网店和书店有售,欢迎购买,京东自营链接:http://item.jd.com/12299018.html 前面两节讨论了Java 8中的函数式数据处理,那是对38节到55节介绍的容器类的增强,它可以将对集合数据的多个操作以流水线的方式组合在一起.本节继续讨论Java 8的新功能,主要是一个新的类CompletableFuture,它是对65节到83节介绍的并…

讨论了Java 8中的函数式数据处理,它可以将对集合数据的多个操作以流水线的方式组合在一起.本节继续讨论Java 8的新功能,主要是一个新的类CompletableFuture,它是对65节到83节介绍的并发编程的增强,它可以方便地将多个有一定依赖关系的异步任务以流水线的方式组合在一起,大大简化多异步任务的开发. 之前介绍了那么多并发编程的内容,还有什么问题不能解决?CompletableFuture到底能解决什么问题?与之前介绍的内容有什么关系?具体如何使用?基本原理是什么?本节进行详细讨论,…

前言 随着多核处理器的出现,如何轻松高效的进行异步编程变得愈发重要,我们看看在java8之前,使用java语言完成异步编程有哪些方案. JAVA8之前的异步编程 继承Thead类,重写run方法 实现runable接口,实现run方法 匿名内部类编写thread或者实现runable的类,当然在java8中可以用lambda表达式简化 使用futureTask进行附带返回值的异步编程 使用线程池和Future来实现异步编程 spring框架下的@async获得异步编程支持 使用线程池与futur…

从CompletableFuture到异步编程设计,笔者就分为2部分来分享CompletableFuture异步编程设计,前半部分总结下CompletableFuture使用实践,后半部分分享下CompletableFuture实现原理和异步编程设计机制. (ps:本文内容较多,请耐心阅读.如果读者了解CompletableFuture使用的话,可以直接看后半部分内容:如果熟悉CompletableFuture及异步编程设计的话,可以直接翻到文档末尾点个“推荐”就好了,因为你已经掌握了Java异…

某个网站的数据来自Facebook.Twitter和Google,这就需要网站与互联网上的多个Web服务通信.可是,你并不希望因为等待某些服务的响应,阻塞应用程序的运行,浪费数十亿宝贵的CPU时钟周期.比如,不要因为等待Facebook的数据,暂停对来自Twitter的数据处理. 第7章中介绍的分支/合并框架以及并行流是实现并行处理的宝贵工具;它们将一个操作切分为多个子操作,在多个不同的核.CPU甚至是机器上并行地执行这些子操作.与此相反,如果你的意图是实现并发,而非并行,或者你的主要目标是在同…

* 实现异步API public double getPrice(String product) { return calculatePrice(product); } /** * 同步计算商品价格的方法 * * @param product 商品名称 * @return 价格 */ private double calculatePrice(String product) { delay(); return random.nextDouble() * product.charAt(0) + p…

在开发中会碰到一种场景,如下 Object result1 = service1.func1();//执行80ms Object result2 =service2.func2();//执行50ms service3.func3(result1,result2); func3()需要等待func1和func2的执行结果.总共需要等待130ms.如果能够让func1和func2同时执行,那么最少的等待时间将会是50ms. 下面使用CompletableFuture来实现. JDK1.8才新加入的一…

本文导读: 业务需求场景介绍 技术设计方案思考 Future 设计模式实战 CompletableFuture 模式实战 CompletableFuture 生产建议 CompletableFuture 性能测试 CompletableFuture 使用扩展 1.业务需求场景介绍 不变的东西就是一直在变化中. 想必,大家在闲暇时刻,会经常看视频,经常用的几个 APP,比如优酷.爱奇艺.腾讯等. 这些视频 APP 不仅仅可以在手机上播放,还能够支持在电视上播放. 在电视终端上播放的 APP 是独立…

先说场景: 根据Redis官网介绍,单机版Redis的读写性能是12万/秒,批量处理可以达到70万/秒.不管是缓存或者是数据库,都有批量处理的功能.当我们的系统达到瓶颈的时候,我们考虑充分的压榨缓存和数据库的性能,应对更大的并发请求.适用于电商促销双十一,等特定高并发的场景,让系统可以支撑更高的并发. 思路: 一个用户请求到后台,我没有立即去处理,而是把请求堆积到队列中,堆积10毫秒的时间,由于是高并发场景,就堆积了一定数量的请求. 我定义一个定时任务,把队列中的请求,按批处理的方式,像后端的R…