1.简介

想象一下，我们有一个需要访问外部Web服务的应用程序，以便收集有关客户端的信息，然后对其进行处理。 更具体地说，我们无法在一次调用中获得所有这些信息。 如果我们要查找不同的客户端，则需要多次调用。

如下图所示，该示例应用程序将检索有关多个客户的信息，将它们分组在一个列表中，然后对其进行处理以计算其购买总额：

在这篇文章中，我们将看到收集信息的不同方法，并且从性能方面来看，哪一种是最好的。

这是与Java相关的文章。 但是，我们将使用Spring框架来调用RESTful Web服务。

栏目：

1. 介绍
2. 解释例子
3. 首次尝试：顺序流
4. 提高性能：并行流
5. 具有CompletableFuture的非阻塞处理
6. 结论

可以在Java 8 GitHub存储库中找到源代码。

此外，您可以访问此存储库中公开RESTful Web服务的Web应用程序的源代码。

2.解释示例

在我们的应用程序中，我们有20个ID的列表，这些ID表示要从Web服务检索的客户端。 检索所有客户之后，我们将查看每个客户购买了什么，并对它们进行汇总以计算出所有客户花费的总金额是多少。

但是，有一个问题，该Web服务每次调用仅允许检索一个客户端，因此我们将需要调用该服务20次。 另外，Web服务有点慢，至少需要两秒钟才能响应请求。

如果我们看一下实现Web服务的应用程序，我们可以看到调用是由ClientController类处理的：

@RestController
@RequestMapping(value="/clients")
public class ClientController {@Autowiredprivate ClientService service;@RequestMapping(value="/{clientId}", method = RequestMethod.GET)public @ResponseBody Client getClientWithDelay(@PathVariable String clientId) throws InterruptedException {Thread.sleep(2000);Client client = service.getClient(clientId);System.out.println("Returning client " + client.getId());return client;}
}

Thread.sleep用于模拟响应速度慢。

域类（客户）包含我们需要的信息； 客户花了多少钱：

public class Client implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -6358742378177948329L;private String id;private double purchases;public Client() {}public Client(String id, double purchases) {this.id = id;this.purchases = purchases;}//Getters and setters
}

3.首次尝试：顺序流

在第一个示例中，我们将顺序调用服务以获取所有二十个客户端的信息：

public class SequentialStreamProcessing {private final ServiceInvoker serviceInvoker;public SequentialStreamProcessing() {this.serviceInvoker = new ServiceInvoker();}public static void main(String[] args) {new SequentialStreamProcessing().start();}private void start() {List<String> ids = Arrays.asList("C01", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", "C07", "C08", "C09", "C10", "C11", "C12", "C13", "C14", "C15", "C16", "C17", "C18", "C19", "C20");long startTime = System.nanoTime();double totalPurchases = ids.stream().map(id -> serviceInvoker.invoke(id)).collect(summingDouble(Client::getPurchases));long endTime = (System.nanoTime() - startTime) / 1_000_000;System.out.println("Sequential | Total time: " + endTime + " ms");System.out.println("Total purchases: " + totalPurchases);}
}

输出：

Sequential | Total time: 42284 ms
Total purchases: 20.0

该程序的执行大约需要42秒。 这是太多时间。 让我们看看是否可以改善其性能。

4.提高性能：并行流

Java 8允许我们将流分成多个块，并在单独的线程中处理每个流。 我们需要做的就是简单地在上一个示例中将流创建为并行流。

您应考虑到每个块将在其线程中异步执行，因此处理这些块的顺序一定无关紧要。 在我们的案例中，我们正在汇总购买量，因此我们可以做到。

让我们尝试一下：

private void start() {List<String> ids = Arrays.asList("C01", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", "C07", "C08", "C09", "C10", "C11", "C12", "C13", "C14", "C15", "C16", "C17", "C18", "C19", "C20");long startTime = System.nanoTime();double totalPurchases = ids.parallelStream().map(id -> serviceInvoker.invoke(id)).collect(summingDouble(Client::getPurchases));long endTime = (System.nanoTime() - startTime) / 1_000_000;System.out.println("Parallel | Total time: " + endTime + " ms");System.out.println("Total purchases: " + totalPurchases);
}

输出：

Parallel | Total time: 6336 ms
Total purchases: 20.0

哇，这是一个很大的进步！ 但是这个数字是什么来的呢？

并行流在内部使用ForkJoinPool，这是Java 7中引入的ForkJoin框架所使用的池。默认情况下，该池使用与计算机处理器可以处理的线程数相同的线程。 我的笔记本电脑是可以处理8个线程的四核（您可以通过调用Runtime.getRuntime.availableProcessors进行检查），因此它可以并行地对Web服务进行8次调用。 由于我们需要20次调用，因此至少需要3次“回合”：

好的，所以从40秒到6秒是一个不错的改进，但是，我们还能进一步改进吗？ 答案是肯定的。

5.使用CompletableFuture进行非阻塞处理

让我们分析先前的解决方案。

我们发送8个线程来调用每个Web服务，但是当该服务正在处理请求（整整两秒钟）时，我们的处理器除了等待外什么都不做（这是IO操作）。 在这些请求不回来之前，我们将无法发送更多请求。

问题是，如果我们可以异步发送所有20个请求，释放处理器并在可用时处理每个响应，该怎么办？ 这是CompletableFuture抢救的地方：

public class AsyncStreamExecutorProcessing {private final ServiceInvoker serviceInvoker;private final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);public AsyncStreamExecutorProcessing() {this.serviceInvoker = new ServiceInvoker();}public static void main(String[] args) {new AsyncStreamExecutorProcessing().start();}private void start() {List<String> ids = Arrays.asList("C01", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", "C07", "C08", "C09", "C10", "C11", "C12", "C13", "C14", "C15", "C16", "C17", "C18", "C19", "C20");long startTime = System.nanoTime();List<CompletableFuture<Client>> futureRequests = ids.stream().map(id -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> serviceInvoker.invoke(id), executorService)).collect(toList());double totalPurchases = futureRequests.stream().map(CompletableFuture::join).collect(summingDouble(Client::getPurchases));long endTime = (System.nanoTime() - startTime) / 1_000_000;System.out.println("Async with executor | Total time: " + endTime + " ms");System.out.println("Total purchases: " + totalPurchases);executorService.shutdown();}
}

输出：

Async with executor | Total time: 2192 ms
Total purchases: 20.0

在上一个示例中花费了三分之一的时间。

我们同时发送了所有20个请求，因此在IO操作上花费的时间仅花费了一次。 收到回复后，我们会Swift对其进行处理。

使用执行程序服务很重要，该服务设置为supplyAsync方法的可选第二个参数。 我们指定了一个包含一百个线程的池，因此我们可以同时发送100个请求。 如果我们不指定执行者，则默认情况下将使用ForkJoin池。

您可以尝试删除执行程序，您将看到与并行示例相同的性能。

六，结论

我们已经看到，当执行不涉及计算的操作（如IO操作）时，我们可以使用CompletableFuture类来利用我们的处理器并提高应用程序的性能。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2015/03/improving-performance-non-blocking-processing-of-streams.html