java8中parallelStream提升数倍查询效率是怎样实现的，来看看这篇文章

作者：我恰芙蓉王

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

业务场景

在很多项目中，都有类似数据汇总的业务场景，查询今日注册会员数，在线会员数，订单总金额，支出总金额等。。。这些业务通常都不是存在同一张表中，我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端。那么在此过程中，就可以把这个接口中“大任务”拆分成N个小任务，异步执行这些小任务，等到最后一个小任务执行完，把所有任务的执行结果封装到返回结果中，统一返回到前端展示。

同步执行

首先看看同步执行的代码

public class Test {

    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    @ToString
    class Result {
        /**
         * 在线人数
         */
        Integer onlineUser;

        /**
         * 注册人数
         */
        Integer registered;

        /**
         * 订单总额
         */
        BigDecimal orderAmount;

        /**
         * 支出总额
         */
        BigDecimal outlayAmount;
    }

    @org.junit.Test
    public void collect() {
        System.out.println("数据汇总开始");
        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("获取汇总数据结束，result = " + result);
        System.out.println("总耗时 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
    }

    public Integer queryOnlineUser() {
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查询在线人数 耗时2秒");
        return 10;
    }

    public Integer queryRegistered() {
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查询注册人数 耗时2秒");
        return 10086;
    }

    public BigDecimal queryOrderAmount() {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查询订单总额 耗时3秒");
        return BigDecimal.valueOf(2000);
    }

    public BigDecimal queryOutlayAmount() {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查询支出总额 耗时3秒");
        return BigDecimal.valueOf(1000);
    }

}

执行时长想必大家都能够想得到，理所应当是10秒以上

数据汇总开始
查询在线人数 耗时2秒
查询注册人数 耗时2秒
查询订单总额 耗时3秒
查询支出总额 耗时3秒
获取汇总数据结束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
总耗时 = 10008毫秒

异步执行

下面换成异步执行，用java8的parallelStream(并行流)，这里为什么不用Thread呢，这里有一个注意点，我们需要获取所有所有子任务执行完的时间点，在这个时间点之后才能将结果封装返回，Thread没有办法满足，这里parallelStream和函数式接口就登场了。

java8的特性之一 —— lambda表达式，就是配合函数式接口使用的。

java8内置了四大核心函数式接口:

1、Consumer : 消费型接口 void accept(T t);

2、Supplier : 供给型接口 T get();

3、Function<T,R> : 函数型接口 R apply(T t);

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

这四大核心函数式接口其下还有很多子接口，基本上能满足日常项目所用，这里扯远了。。 直接上代码。

这里我们需要使用的是Runable接口，是无参无返回值的一个接口。在实际场景中，可能有时间范围之类的查询参数的，则可以根据不同业务使用不同的接口。这种方式也可以用Future接口去实现，有兴趣的可以试一试，这里就不多做叙述了。

@org.junit.Test
public void collect() {
    System.out.println("数据汇总开始");
    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("获取汇总数据结束，result = " + result);
    System.out.println("总耗时 = " + (endTime - startTime) + "毫秒");
}

执行结果,由于四个子任务都是并行的，效率直接提升了三倍，如果子任务越多的话提升效果越明显。

数据汇总开始
查询在线人数 耗时2秒
查询注册人数 耗时2秒
查询订单总额 耗时3秒
查询支出总额 耗时3秒
获取汇总数据结束，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
总耗时 = 3079毫秒

总结

1.parallelStream是异步编程的好帮手，在使用过程中一定要注意线程安全的问题。

2.以上这种方式只能用在没有事务的业务中，因为在多线程中，事务是不共享的。

最后

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