面試官：java8中parallelStream提升數倍查詢效率是怎樣實現的

業務場景

在很多項目中，都有類似數據匯總的業務場景，查詢今日註冊會員數，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後封裝成所需要的對象返回給前端。那麼在此過程中，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，等到最後一個小任務執行完，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; /** * 註冊人數 */ Integer registered; /** * 訂單總額 */ BigDecimal orderAmount; /** * 支出總額 */ BigDecimal outlayAmount; } @org.junit.Test public void collect() { System.out.println(&34;); 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(&34; + result); System.out.println(&34; + (endTime - startTime) + &34;); } public Integer queryOnlineUser() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(&34;); return 10; } public Integer queryRegistered() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(&34;); return 10086; } public BigDecimal queryOrderAmount() { try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(&34;); return BigDecimal.valueOf(2000); } public BigDecimal queryOutlayAmount() { try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(&34;); 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秒查詢註冊人數 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)，這裡為什麼不用Thread呢，這裡有一個注意點，我們需要獲取所有所有子任務執行完的時間點，在這個時間點之後才能將結果封裝返回，Thread沒有辦法滿足，這裡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，這裡扯遠了。。 直接上代碼。

這裡我們需要使用的是Runable接口，是無參無返回值的一個接口。在實際場景中，可能有時間範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，這裡就不多做敘述了。

@org.junit.Testpublic void collect() { System.out.println(&34;); 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(&34; + result); System.out.println(&34; + (endTime - startTime) + &34;);}

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秒查詢註冊人數 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。