听说你还不知道CompletableFuture？

java8已经在日常开发编码中非常普遍了，掌握运用好它可以在开发中运用几行精简代码就可以完成所需功能。
今天将介绍CompletableFuture的在生产环境如何使用实践。CompletableFuture类作为Java 8 Concurrency API改进而引入，熟悉的同学应该了解在Java 9 也有对CompletableFuture有一些改进，橘子之后再进入讲解。
阅读这篇文章需要知道的前置知识点有，函数式编程，线程池原理等。还不熟悉的同学可以看看之前的文章，话不多说，开始吧。

为了更好的表达，我们结合例子讲解，假设今天小橘收到TL任务，要求完成实时拉取数据的功能，完成后告知拉取完成。假设拉取数据需要从A，B，C三个服务中获取，拉取完成推送需要调用D服务。

需求变更1：拉取数据需要从E服务获取，但是会依赖从A服务获取的结果。
需求变更2：从A服务一次能拉去一万+数据，但是E服务的性能支撑不了大调用，在Provider端有限流兜底。
需求变更3：拉取数据过程中需要保证数据完整性，不能出现统计错误。

为什么使用CompletableFuture

橘友们说了，这个可以用jdk5.0提供的Future来实现，我们将拉取数据需要用到的从A，B ，C三个服务接口放到FutureTask中，异步的去执行获取数据结果，然后再同步调用D服务。
OK，简单实现这个功能没有问题，但是有什么缺陷，需要怎么可以改进嘛？
我们通过源码注释可以看到Future类返回的结果需要阻塞等待get方法返回结果，它提供了isDone()方法检测异步计算是否已经结束，get()方法等待异步操作结束，以及获取计算的结果。等到所有Future任务完成，通知线程获取结果并合并。

从性能上，需要等待 Future 集合中的所有任务都完成（此需求没问题，接着往下看）, 从健壮性上，Futrue接口没有方法去进行计算组合或者处理可能出现的错误。从功能扩展上，Future接口无法进行多个异步计算之间相互独立，同时第二个又依赖于第一个的结果。而今天的主角CompletableFuture都可以满足上述功能，具有大约50种不同的构成，结合，执行异步计算步骤和处理错误。（全部学习完所有方法是不现实的，掌握灵魂和核心方法即可依法炮制）

CompletableFuture API 使用

API太多，简单列举。读者自行学习即可，本文重点不在介绍api

/**
   任务 A 执行完执行 B，执行 B 不需要依赖 A 的结果同时 B 不返回结果。
*/
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenRun(() -> {}); 
/**
   任务 A 执行完执行 B，B 执行依赖 A 结果同时 B 不返回结果
*/
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenAccept(resultA -> {});
/**
   任务 A 执行完执行 B，B 执行依赖 A 结果同时 B 返回结果
*/
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenApply(resultA -> resultA + " resultB");

CompletableFuture<String> completableFuture 
  = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "orange")
    .thenCompose(s -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> s + " csong"));
//true
assertEquals("orangecsong", completableFuture.get());

你的疑问：该thenCompose方法不和thenApply一样实现结果合并计算嘛？

刚学习时候确实有点迷惑，其实他们的内部形式是不一样的，它们与Java 8中可用的Stream和Optional类的map和flatMap方法是有着类似的设计思路在里面的。都是接收一个CompletableFuture并将其应用于计算结果，但thenCompose（flatMap）方法接收一个函数，该函数返回相同类型的另一个CompletableFuture对象。

CompletableFuture<String> completableFuture 
  = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "orange")
    .thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(
      () -> " chizongzi"), (s1, s2) -> s1 + s2));

assertEquals("orange chizongzi", completableFuture.get());

thenCombine方法旨在当你想要使用多个计算结果时，而后续的处理同时需要依赖返回值，第一个计算结果返回 "orange"，第二个计算结果返回 "chizongzi"，对结果进行拼接，那么结果就是"orange chizongzi" 啦。你可能会问如果结果无需处理呢？thenAcceptBoth将可以实现你的功能。那么它和thenApply的区别又是啥呢？
thenCompose()方法是使用前一个Future作为参数。它会直接使结果变新的Future，而不是我们在thenApply()中到的嵌套Future，而是用来连接两个CompletableFuture，是生成一个新的CompletableFuture，因此，如果想要继续嵌套链接CompletableFuture 方法，那么最好使用thenCompose()。

public static CompletableFuture<Void> allOf(CompletableFuture<?>... cfs){...}

当我们需要并行执行多个任务时，我们通常希望等待所有它们执行，然后处理它们的组合结果。CompletableFuture提供了allOf静态方法允许等待所有的完成任务，但是它返回类型是CompletableFuture 。局限性在于它不会返回所有任务的综合结果。相反，你必须手动从Futures获取结果。那么怎么解决呢，CompletableFuture提供了join()可以解决，这里小橘用Stream实现同样可以的。

String multiFutures= Stream.of(future1, future2, future3)
  .map(CompletableFuture::join)
  .collect(Collectors.joining(" "));

assertEquals("Today is sun", multiFutures);

那么 CompletableFuture 针对异常是如何处理的呢？

public CompletableFuture<T> exceptionally(Function<Throwable, ? extends T> fn);
public <U> CompletionStage<U> handle(BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn);

CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA")
    .thenApply(resultA -> resultA + " resultB")
    .thenApply(resultB -> resultB + " resultC")

//如果resultA,resultB,resultC在获取中有异常

CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    throw new RuntimeException();
}).exceptionally(ex -> "errorResultA")
  .thenApply(resultA -> resultA + " resultB")
  .thenApply(resultB -> resultB + " resultC")

上面的代码中，任务 A 抛出异常，然后通过exceptionally() 方法处理了异常，并返回新的结果，这个新的结果将传递给任务 B。如果inovke future.join方法结果将会输出 "errorResultA resultB result C"

上述方法基本就是底层函数式api的使用，聪明的橘友们实践起来吧！

CompletableFuture 例子

Talk is cheap , show me code。自从上篇 你还在担心rpc接口超时吗 文章末尾讲述大批量调用，其中是顺序invoke调用，其实我们分析，异步调用利用CompletableFuture需要怎么实现呢？

/**
 * @Description:
 * @author: orangeCs
 * @create: 2020-06-25
 */
public class AsyncInvokeUtil {

    private AsyncInvokeUtil() {}

    /**
     * @param paramList 源数据 （需处理数据载体）
     * @param buildParam 中转函数 (获取的结果做一层trans,来满足调用服务条件)
     * @param transParam 中转函数 (获取的结果做一层trans,来满足调用服务条件)
     * @param processFunction 中转处理函数
     * @param size 分批大小
     * @param executorService 暴露外部自定义实现线程池（demo没判空,可以做成非必传）
     * @param <R>
     * @param <T>
     * @param <P>
     * @param <k>
     * @return
     * @throws ExecutionException
     * @throws InterruptedException
     */
    public static <R, T, P, k> List<R> partitionAsyncInvokeWithRes(List<T> paramList,
                                                                      Function<List<T>, P> buildParam,
                                                                      Function<P, List<k>> transParam,
                                                                      Function<List<k>,List<R>> processFunction,
                                                                      Integer size,
                                                                      ExecutorService executorService) throws ExecutionException, InterruptedException {
        List<CompletableFuture<List<R>>> completableFutures = Lists.partition(paramList, size).stream()
                .map(buildParam)
                .map(transParam)
                .map(eachList -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->
                        processFunction.apply(eachList), executorService))
                .collect(Collectors.toList());
        //get
        CompletableFuture<Void> finishCompletableFuture = CompletableFuture.allOf(completableFutures.toArray(new CompletableFuture[0]));
        finishCompletableFuture.get();
        return completableFutures.stream().map(CompletableFuture::join)
                .filter(Objects::nonNull).reduce(new ArrayList<>(), (resList1, resList2) -> {
                    resList1.addAll(resList2);
                    return resList1;
                });
    }

}       

仅仅这一篇文章是不够的，任何知识都是长期积累，反复思考才能变成自己的东西，在浮躁的社会，我们年轻人切勿浮躁，今天介绍到这里了，喜欢博主的朋友们记得点个关注哦。

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