java8中parallelStream提升數倍查詢效率是怎樣實現的，來看看這篇文章

作者：我恰芙蓉王

原文：https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html

業務場景

在很多項目中，都有類似數據匯總的業務場景，查詢今日注冊會員數，在線會員數，訂單總金額，支出總金額等。。。這些業務通常都不是存在同一張表中，我們需要依次查詢出來然后封裝成所需要的對象返回給前端。那么在此過程中，就可以把這個接口中“大任務”拆分成N個小任務，異步執行這些小任務，等到最后一個小任務執行完，把所有任務的執行結果封裝到返回結果中，統一返回到前端展示。

同步執行

首先看看同步執行的代碼

public class Test {


    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    @ToString
    class Result {
        /**
         * 在線人數
         */
        Integer onlineUser;

        /**
         * 注冊人數
         */
        Integer registered;

        /**
         * 訂單總額
         */
        BigDecimal orderAmount;

        /**
         * 支出總額
         */
        BigDecimal outlayAmount;
    }

    @org.junit.Test
    public void collect() {
        System.out.println("數據匯總開始");
        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("獲取匯總數據結束，result = " + result);
        System.out.println("總耗時 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
    }

    public Integer queryOnlineUser() {
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查詢在線人數 耗時2秒");
        return 10;
    }

    public Integer queryRegistered() {
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查詢注冊人數 耗時2秒");
        return 10086;
    }

    public BigDecimal queryOrderAmount() {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查詢訂單總額 耗時3秒");
        return BigDecimal.valueOf(2000);
    }

    public BigDecimal queryOutlayAmount() {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查詢支出總額 耗時3秒");
        return BigDecimal.valueOf(1000);
    }

}
 

 

執行時長想必大家都能夠想得到，理所應當是10秒以上

數據匯總開始
查詢在線人數 耗時2秒
查詢注冊人數 耗時2秒
查詢訂單總額 耗時3秒
查詢支出總額 耗時3秒
獲取匯總數據結束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
總耗時 = 10008毫秒

異步執行

下面換成異步執行，用java8的parallelStream(並行流)，這里為什么不用Thread呢，這里有一個注意點，我們需要獲取所有所有子任務執行完的時間點，在這個時間點之后才能將結果封裝返回，Thread沒有辦法滿足，這里parallelStream和函數式接口就登場了。

java8的特性之一 —— lambda表達式，就是配合函數式接口使用的。

java8內置了四大核心函數式接口:

1、Consumer : 消費型接口 void accept(T t);

2、Supplier : 供給型接口 T get();

3、Function<T,R> : 函數型接口 R apply(T t);

4、Predicate : 斷言型接口 boolean test(T t);

這四大核心函數式接口其下還有很多子接口，基本上能滿足日常項目所用，這里扯遠了。。 直接上代碼。

這里我們需要使用的是Runable接口，是無參無返回值的一個接口。在實際場景中，可能有時間范圍之類的查詢參數的，則可以根據不同業務使用不同的接口。這種方式也可以用Future接口去實現，有興趣的可以試一試，這里就不多做敘述了。

@org.junit.Test
public void collect() {
    System.out.println("數據匯總開始");
    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("獲取匯總數據結束，result = " + result);
    System.out.println("總耗時 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
}

執行結果,由於四個子任務都是並行的，效率直接提升了三倍，如果子任務越多的話提升效果越明顯。

數據匯總開始
查詢在線人數 耗時2秒
查詢注冊人數 耗時2秒
查詢訂單總額 耗時3秒
查詢支出總額 耗時3秒
獲取匯總數據結束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
總耗時 = 3079毫秒

總結

1.parallelStream是異步編程的好幫手，在使用過程中一定要注意線程安全的問題。

2.以上這種方式只能用在沒有事務的業務中，因為在多線程中，事務是不共享的。

最后

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