技术

如何使用RedisTemplate访问Redis数据结构 MySQL重要知识点 OAuth2认证授授权流程 分布式锁 服务调用 MQ的介绍 SpringCloud 使用链 Eureka 的点对点通信 介绍Eureka RabbitMQ与其它MQ的对比 Springboot 启动过程分析 Springboot 入门 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 扩展Kubernetes 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 Kubernetes安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占cpu怎么办? 容器狂打日志怎么办? Kubernetes资源调度-scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects之编排对象 源码分析体会 自动化mock AIOps说的啥 从DevOps中挖掘docker的价值 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes整体结构 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 kubernetes实践 线程排队 jib源码分析之细节 从一个签名框架看待机制和策略 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 docker环境下的持续构建 docker环境下的持续发布 一个容器多个进程 kubernetes yaml配置 marathon-client 源码分析 《持续交付36讲》笔记 程序猿应该知道的 mybatis学习 无锁数据结构和算法 《Container-Networking-Docker-Kubernetes》笔记 活用linux 命令 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 swagger PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 《深入剖析kubernetes》笔记 精简代码的利器——lombok 学习 java 语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 JVM4——《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 commons-pipeline 源码分析 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS3——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux 文件系统 mysql 批量操作优化 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 forkjoin 泛谈 hbase 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 calico 问题排查 bgp初识 mesos 的一些tips mesos 集成 calico calico AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 compensable-transaction 源码分析 硬件对软件设计的影响 elasticsearch 初步认识 mockito简介及源码分析 线上用docker要解决的问题 《Apache Kafka源码分析》——Producer与Consumer 停止容器 dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 java系并发模型的发展 从一个marathon的问题开始的 docker 环境(主要运行java项目)常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 netty中的future和promise 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 一些tricky的code http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 JVM3——java内存模型 java concurrent 工具类 java exception java io涉及到的一些linux知识 network channel network byte buffer 测试环境docker化实践 通用transport层框架pigeon netty(七)netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 从Go并发编程模型想到的 mesos深入 Macvlan Linux网络源代码学习2 《docker源码分析》小结 对web系统的一些理解 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习 Docker网络五,docker网络的回顾 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 commons-chain netty(六)netty回顾 Thrift基本原理与实践(三) Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) Future 回调 Docker0.1.0源码分析 基于spring boot和Docker搭建微服务 通过Docker Plugin来扩展Docker Engine java gc Docker网络四,基于Centos搭建Docker跨主机网络 google guava的一些理解 Jedis源码分析 Redis概述 Docker回顾 深度学习是个什么鬼 Docker网络三,基于OVS实现Docker跨主机网络 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 netty(四)netty对http协议的实现(废弃) netty(三)netty框架泛谈 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 AQS1——并发相关的硬件与内核支持 使用Ubuntu要做的一些环境准备 Docker网络二,libnetwork systemd 简介 那些有用的sql语句 异构数据库表在线同步 spring aop 实现原理简述——背景知识 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 我们编程的那些潜意识 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 一次代码调试的过程 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 docker volume 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM2——JVM和传统OS对比 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp mesos简介 缓存系统——具体组件 缓存系统 java nio的多线程扩展 多线程设计模式/《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go 常用的一些库 Netty(一)初步了解 java mina Golang开发环境搭建(Windows下) java nio入门 ibatis自动生成类和文件 Python初学 Goroutine 调度模型猜想 一些编程相关的名词 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Hadoop安装与调试 Kubernetes持久化存储 Kubernetes 其它特性 访问Kubernetes上的服务 Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 使用etcd + confd + nginx做动态负载均衡 nginx安装与简单使用 在CoreOS集群上搭建Kubernetes 如何通过fleet unit files 来构建灵活的服务 CoreOS 安装 定制自己的boot2docker.iso CoreOS 使用 Go初学 JVM1——jvm小结 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 os->c->java 多线程 容器类概述 zabbix 使用 zabbix 安装 Linux中的一些点 关于集群监控 ThreadLocal小结 我对Hadoop的认识 haproxy安装 docker快速入门

标签


Future

2016年07月08日

简介

建议先对不同层面的异步 有一点感觉

Future jdk源码中的接口定义与描述

interface Future<T>{
     boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
     boolean isCancelled();
     boolean isDone();
     V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
     V get(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

A Future represents the result of an asynchronous computation. Methods are provided to check if the computation is complete, to wait for its completion, and to retrieve the result of the computation. The result can only be retrieved using method get when the computation has completed, blocking if necessary until it is ready. Cancellation is performed by the cancel method. Additional methods are provided to determine if the task completed normally or was cancelled. Once a computation has completed, the computation cannot be cancelled.

相比同步执行,为什么需要future?

  1. 为异步调用提供一种语法。否则,异步调用,就只有callback一种形式。
  2. 想中断或取消任务(通过由框架的扩展提供)

对future的理解

2019.1.17 补充

  1. 彻底理解Java的Future模式 单线程就不说了,在多线程中,你另起线程执行一个任务,Runnable.run 是没有返回值的。从调用方的角度看,另起线程是为了加快处理,不意味着不关心执行结果。 调用方可以先不管 返回结果干别的,但不意味着永远不关心返回结果。所以调用方要有获取返回结果的手段,甚至于影响执行线程的手段(比如取消)。 了解了这个,就会对那么多future的扩充类找到感觉,因为它们都是从调用者需求出发的。
  2. Interface Future A Future represents the result of an asynchronous computation.
  3. Guide to java.util.concurrent.Futurefuture 一般与Callable 和ExecutorService 结合使用。 Callable is an interface representing a task that returns a result and has a single call() method. Creating an instance of Callable does not take us anywhere, we still have to pass this instance to an executor that will take care of starting that task in a new thread and give us back the valuable Future object. That’s where ExecutorService comes in.
  4. 自己的理解:凡是异步,必涉及调用方和执行方(通常还有队列),两方必涉及沟通媒介,类似于“句柄” 之类的东东。

为什么需要将异步结果组合

java自带的future

任务的取消、关闭和结果的访问

《java并发编程实战》第二部分的着重讲了任务的执行和取消与关闭,我们常关注如何启动线程。几个执行体如何触发执行

  1. Runnable,new Thread(xx).start()没办法直接到拿到运算结果
  2. Callable,ExecutorService.submit(xx)通过返回值拿到返回结果
  3. FutureTask,new Thread(xx).start通过get方法拿到返回结果

前两者只有thread运行完毕才知道(或能够访问)运算任务的结果,而FutureTask的返回结果通过get方法一封装,我们就有机会在任务的开始前、开始后和结束后访问运算结果,毕竟调用方并不知道任务现在在哪个阶段,这个给了调用方代码很大的灵活性

任务的取消和关闭也是如此。我们理解一个Future的关键,一个切入点就是它如何取消一个线程的执行。

取消一个任务本质上两个方法(当然,任务已经结束就无法取消了):

  1. 线程run方法里有interrupt判断,在另外一个地方拿到线程的引用thread,然后thread.interrupt()

     class XXThread extends Thread{
         void run(){
             try{
                 while(!Thread.currentThread().isInterrupted()){
                     // 干活
                 }
             }catch(InterruptedException e){
                 /* 允许线程退出 */
             }
         }
         public void cancel(){interrupt();}
     }
    
  2. 线程run方法在实际执行前,会判断state。那么能改变state即可。但如果线程被阻塞,无法执行state判断逻辑,那也只能干看着了(每个线程都有一个boolean类型的中断状态,大部分阻塞库方法比如Object.wait、Thread.sleep是支持检查interrupt状态的)。

可以看到,任务取消的实现,需要线程代码符合一定的约定。所以要实现Future接口的方法,意味着我们要更大程度的介入线程的执行(或者说run方法中提供更多的埋点)。FutureTask兴许就是为了将这些约定描述清楚、固化下来。

FutureTask

我们来看一个Futrue的简单使用

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool();
Future<Integer> future = executor.submit(new MyJob()));

跟踪submit方法所属的类,Executors.newFixedThreadPool() ==> ThreadPoolExecutor ==> AbstractExecutorService

public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
    execute(ftask);
    return ftask;
}
protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
    return new FutureTask<T>(runnable, value);
}

返回的future是一个FutureTask,FutureTask是interface RunnableFuture<V> extends Runnable, Future<V>的实现类。

以FutureTask为例,future如何取消一个任务。

executor执行FutureTask,最终运行的是FutureTask的run方法,那么在FutureTask的run方法中埋一些点(加一些检测),在cancel方法中改变下状态值就可以影响run方法的执行(如果此时这个run方法被某个线程执行)。

FutureTask的特别之处是它同时拥有run和cancel方法,所以执行cancel可以影响run方法的执行。那么,其它Future的实现类如何实现cancel呢?

future的扩展

guava ListenableFuture和AbstractFuture

ListenableFuture的简单使用

ListeningExecutorService executorService =             MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newCachedThreadPool());
final ListenableFuture<Integer> listenableFuture = executorService.submit(new MyJob<Integer>());
// 添加监听事件
Futures.addCallback(listenableFuture, new FutureCallback() {
    public void onSuccess(Integer result) {
      
    }
    public void onFailure(Throwable thrown) {
      
    }
});

跟踪submit方法所属的类,ListeningExecutorService ==> AbstractListeningExecutorService ==> AbstractExecutorService

public abstract class AbstractListeningExecutorService extends AbstractExecutorService{
    protected final <T> ListenableFutureTask<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value){
        return ListenableFutureTask.create(runnable, value);
    }
    public <T> ListenableFuture<T> submit(Callable<T> task) {
        return (ListenableFuture)super.submit(task);
    }
}
public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService{
    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
}

实际执行的submit方法和上节的submit方法一样一样的,但在submit方法中,上节执行的是AbstractExecutorService.newTaskFor返回FutureTask,此处执行的是AbstractListeningExecutorService.newTaskFor返回ListenableFutureTask,其实际也是个java.util.concurrent.FutureTask。所以一个ListenableFuture具有cancel的能力就不奇怪了。看来本质上,ListenableFutureTask取消任务的方式还是和FutureTask一样。

ListenableFuture所具备的addListener方法则是任务挂在一个地方,当run方法执行完毕后,执行这些任务。(不同的guava版本实现代码有很大不同)

可以设置结果的Future

FutureTask中,get方法和run方法共享成员变量outcome,所以run方法跑完,设置下outcome,get方法就可以拿到返回outcome。(当然,涉及到状态判断与线程安全问题)

在可以设置结果的Future中,比如netty的Promise,outcome除run方法可以设置外,还提供了set方法设置outcome(当然,涉及到状态判断与线程安全问题)。

通常,我们将notifyListeners的操作放到set方法中,比如NettyPromise的实现

public Promise<V> setSuccess(V result){
    if(setSuccess0(result)){
    	  // 集中在set方法中触发listener
        notifyListeners();
        return this;
    }
    throw new ILLegalStateExeception("complete already : " + this);
}

多线程中的future

在java库提供的Future实现中,其本质是FutureTask,即既包含执行逻辑,又包含对执行逻辑的控制(获取结果和取消等)。

而有些框架(主要是io框架)的Future实现中,Future只是两个线程间共享数据的载体(future简化了线程间的并发访问),包含线程安全的设置与获取结果的方法(或者说,只是对一个Object或变量的封装Future<Object>,使其安全访问),本身不是FutureTask,不包含执行逻辑。

在多线程环境下,经常会使用callback进行异步操作,两者有什么不同呢?

ThreadA{
	private Object value;
	func(){
		value.code1()
		obj.function(callback(){
			value.code2()
		});
	}
}

在ThreadA中运行func,value.code1()在threadA中运行,value.code2()有可能在另一个线程中运行,会有潜在的线程安全问题,future则将这个问题隐式的解决了。

io框架中的future

在io框架中,我们通常需要建立future与业务收发数据(以下称为message)的关联。比如Future send(Message),其实现通常是

map<long,future> futureManager
sendThead{
	Future send(Message){
		Future future = new Future();
		futureManager.put(message.getId(),future);
		ioBusiness.send(message);
	}
}
receiveThread{
	void receive(message){
		// 收发的同一个message必须具备相同的id
		Future future = futureManager.get(message.getId());
		future.setResult();
	}
}
// 一般会有一个定时线程,对过期的futureManager数据进行清理,执行future.cancel。防止future.get过长时间无法响应。