【Java分享客栈】一文搞定京东零售开源的AsyncTool，彻底解决异步编排问题。

一、前言

本章主要是承接上一篇讲CompletableFuture的文章，想了解的可以先去看看案例：

https://juejin.cn/post/7091132240574283813

CompletableFuture已经提供了串行、并行等常用异步编排的方案，但在细节上还是有许多不足，比如回调方面，编排复杂顺序方面，就捉襟见肘了。

之前我有关注过Gitee上star量还不错的一款开源工具AsyncTool：

https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool

是由京东零售的高级工程师编写的，提供了非常丰富的异步编排功能，并且经过了京东内部的测试，是对CompletableFuture的封装和补足，试用了一下挺不错。

二、用法

1、引入

1）、不推荐：maven引入，这个比较坑，客观原因经常会导致依赖下载不下来，不推荐使用；

2）、推荐：直接下载源码，因为代码量很少，就几个核心类和测试类。

如下图所示，把下载的源码拷贝进来即可，核心代码放到java目录里面，测试代码放到test目录里面。

2、编写worker

1）、worker是AsyncTool中的一个思想，专门来处理任务的，比如查询、rpc调用等耗时操作，一个任务就是一个worker；

2）、构建worker十分简单，只需要实现IWorker和ICallback接口即可；

3）、这里，我们承接上一篇文章的案例，分别创建查询二十四节气和查询星座的worker；

4）、其中begin方法是构建开始时会执行，result方法是获取到结果后会执行，action方法就是处理具体任务的地方，一般业务就在这里编写，defaultValue方法提供超时异常时返回的默认值。

1）、二十四节气worker

package com.example.async.worker;

import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.jd.platform.async.callback.ICallback;
import com.jd.platform.async.callback.IWorker;
import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock;
import com.jd.platform.async.worker.WorkResult;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * <p>
 * 二十四节气worker
 * </p>
 *
 * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】
 * @since 2022-04-27 18:01
 */
@Slf4j
public class TwentyFourWorker implements IWorker<String, String>, ICallback<String, String> {

   public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey
   public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/jieqi/query";

   @Override
   public void begin() {
      // System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());
   }

   @Override
   public void result(boolean success, String param, WorkResult<String> workResult) {
      if (success) {
         System.out.println("callback twentyFourWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
               + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
      } else {
         System.err.println("callback twentyFourWorker failure--" + SystemClock.now() + "----"  + workResult.getResult()
               + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
      }
   }

   /**
    * 查询二十四节气
    */
   @Override
   public String action(String object, Map<String, WorkerWrapper> allWrappers) {
      String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;
      String result = HttpUtil.get(url);

      // 模拟时长
      try {
         TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
      } catch (Exception e) {
         log.error("[二十四节气]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);
      }

      return result;
   }

   @Override
   public String defaultValue() {
      return "twentyFourWorker";
   }
}

2）、星座worker

package com.example.async.worker;

import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.jd.platform.async.callback.ICallback;
import com.jd.platform.async.callback.IWorker;
import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock;
import com.jd.platform.async.worker.WorkResult;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * <p>
 * 星座worker
 * </p>
 *
 * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】
 * @since 2022-04-27 18:01
 */
@Slf4j
public class ConstellationWorker implements IWorker<String, String>, ICallback<String, String> {

   public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey
   public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/astro/all";

   @Override
   public void begin() {
      // System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());
   }

   @Override
   public void result(boolean success, String param, WorkResult<String> workResult) {
      if (success) {
         System.out.println("callback constellationWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()
               + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
      } else {
         System.err.println("callback constellationWorker failure--" + SystemClock.now() + "----"  + workResult.getResult()
               + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());
      }
   }

   /**
    * 查询星座
    */
   @Override
   public String action(String object, Map<String, WorkerWrapper> allWrappers) {
      String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;
      String result = HttpUtil.get(url);

      // 模拟异常
      //    int i = 1/0;

      // 模拟时长
      try {
         TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
      } catch (Exception e) {
         log.error("[星座]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);
      }

      return result;
   }

   @Override
   public String defaultValue() {
      return "constellationWorker";
   }
}

3、异步编排

1）、新建一个AsyncToolService，在里面进行worker的声明、构建、编排；

2）、Async.beginWork就是执行异步任务，参数分别为超时时间和worker，其中超时时间可以自己设短一点看效果；

3）、最后封装结果返回即可，这里为演示案例节省时间直接用map返回。

package com.example.async.service;

import com.example.async.worker.ConstellationWorker;
import com.example.async.worker.TwentyFourWorker;
import com.jd.platform.async.executor.Async;
import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * <p>
 * AsyncTools服务
 * </p>
 *
 * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】
 * @since 2022-04-27 17:56
 */
@Service
@Slf4j
public class AsyncToolService {

   /**
    * 异步返回结果
    *     ---- 方式：AsyncTool并行处理
    *
    * @return 结果
    */
   public Map<String, Object> queryAsync() throws ExecutionException, InterruptedException {
      // 声明worker
      TwentyFourWorker twentyFourWorker = new TwentyFourWorker();
      ConstellationWorker constellationWorker = new ConstellationWorker();

      // 构建二十四节气worker
      WorkerWrapper<String, String> twentyFourWrapper =  new WorkerWrapper.Builder<String, String>()
            .worker(twentyFourWorker)
            .callback(twentyFourWorker)
            .param("0")
            .build();

      // 构建星座worker
      WorkerWrapper<String, String> constellationWrapper =  new WorkerWrapper.Builder<String, String>()
            .worker(constellationWorker)
            .callback(constellationWorker)
            .param("1")
            .build();

      // 开始工作，这里设定超时时间10s，测试时可以设短一点看效果。
      Async.beginWork(10000, twentyFourWrapper, constellationWrapper);

      // 打印当前线程数
      log.debug("----------------- 当前线程数 ----------------");
      log.debug(Async.getThreadCount());

      // 打印结果
      log.debug("----------------- 二十四节气 ----------------");
      log.debug("结果: {}", twentyFourWrapper.getWorkResult());
      log.debug("----------------- 星座 ----------------");
      log.debug("结果: {}", constellationWrapper.getWorkResult());

      // 返回
      Map<String, Object> map = new HashMap<>();
      map.put("twentyFour", twentyFourWrapper.getWorkResult());
      map.put("constellation", constellationWrapper.getWorkResult());

      // 关闭(spring web类应用不用关闭，否则第二次执行会报线程池异常。)
      // Async.shutDown();

      return map;
   }
}

4、测试效果

上一篇的案例有演示同步执行的结果，在10秒左右，而CompletableFuture的结果在5秒多点。

这里测试后发现，AsyncTool的结果也是5秒左右，和CompletableFuture差不多，但AsyncTool提供的编排更丰富。

我们把其中一个星座worker的任务耗时调大，模拟一下超时的效果。可以发现，AsyncTool直接返回了我们上面defaultValue方法中设置的默认值。

三、常用编排

AsyncTool其实提供了很丰富的异步编排方式，包括较复杂的编排，但以我呆过的中小企业为例，几乎用不到复杂编排，最常用的的还是并行以及串行+并行。

AsyncTool的QuickStart.md已经做了简洁的说明：https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool/blob/master/QuickStart.md

1）、任务并行

也就是本篇我们案例使用的编排，是我个人平时最常用的一种。

2）、串行+并行

这种其实就是通过next()来做串行和并行的衔接，有些场景也会用到。

3）、依赖其他任务的结果

这也是很常见的场景，B任务依赖A任务的结果来实现业务，最后返回。

AsyncTool也提供了很方便的方式：

1）、在service中构建worker-A时设置一个id名称；

2）、你可以发现worker的action方法第二个入参是个map，里面就是所有的wrapper；

3）、在worker-B的action方法中get这个id来获取wrapper从而拿到A的结果即可。

四、避坑经验

1、勿关闭线程池

AsyncTool提供了很多测试类，里面包含了所有编排方式，可以一一查看并验证，但使用过程中要注意一点，如果是spring-web项目，比如springboot，不需要手动Async.shutdown()处理，否则会执行一次后就关闭线程池了，这是不少人直接拷贝test代码疏忽的地方。

2、自定义线程池

这个问题可以在AsyncTool的issue中看到相关讨论，作者君是根据京东零售的业务来决定使用什么线程池的，他们使用的默认线程池就是newCachedThreadPool，无限制长度的线程池，且具备复用特性，按照作者君的说法，因为京东的场景多数为低耗时（10ms）高并发，瞬间冲击的场景，所以最适合这种线程池。

而根据我的经验，不同公司的业务和项目都不同，中小企业往往依靠企事业单位生存，对接第三方厂家较多，rpc接口耗时往往较长且不可控，不符合京东零售低耗时高并发的特点，直接使用Integer.MAX_VALUE的无限制核心线程数的方式不太合适。

我建议中小企业使用自定义线程池，根据自身硬件水平和压测结果调整最终核心线程数和任务队列长度，确定合适的拒绝策略，比如直接拒绝或走主线程，这样会比较稳妥。

五、示例代码

完整示例代码提供给大家，里面有我的极速数据API的key，每天100次免费调用，省去注册账号，先到先测，慢点就只能等明天了哦。

链接：https://pan.baidu.com/doc/share/kJyph2LX076okHVWv38tlw-159275174957933

提取码：yqms

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