Java异步非阻塞编程的几种方式

原创尘定阿里云开发者

一从一个同步的Http调用说起

一个很简单的业务逻辑，其他后端服务提供了一个接口，我们需要通过接口调用，获取到响应的数据。

逆地理接口：通过经纬度获取这个经纬度所在的省市区县以及响应的code：

curl-i"http://xxx?latitude=31.08966221524924&channel=amap7a&near=false&longitude=105.13990312814713"

{"adcode":"510722"}

服务端执行，最简单的同步调用方式：

服务端响应之前，IO会阻塞在：java.net.SocketInputStream#socketRead0 的native方法上：

通过jstack日志，可以发现，此时这个Thread会一直在runable的状态：

"main"#1 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fed0c810000 nid=0x1003 runnable [0x000070000ce14000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE        at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)        at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116)        at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171)        at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141)        at org.apache.http.impl.conn.LoggingInputStream.read(LoggingInputStream.java:84)        at org.apache.http.impl.io.SessionInputBufferImpl.streamRead(SessionInputBufferImpl.java:137)        at org.apache.http.impl.io.SessionInputBufferImpl.fillBuffer(SessionInputBufferImpl.java:153)        at org.apache.http.impl.io.SessionInputBufferImpl.readLine(SessionInputBufferImpl.java:282)        at org.apache.http.impl.conn.DefaultHttpResponseParser.parseHead(DefaultHttpResponseParser.java:138)        at org.apache.http.impl.conn.DefaultHttpResponseParser.parseHead(DefaultHttpResponseParser.java:56)        at org.apache.http.impl.io.AbstractMessageParser.parse(AbstractMessageParser.java:259)        at org.apache.http.impl.DefaultBHttpClientConnection.receiveResponseHeader(DefaultBHttpClientConnection.java:163)        at org.apache.http.impl.conn.CPoolProxy.receiveResponseHeader(CPoolProxy.java:165)        at org.apache.http.protocol.HttpRequestExecutor.doReceiveResponse(HttpRequestExecutor.java:273)        at org.apache.http.protocol.HttpRequestExecutor.execute(HttpRequestExecutor.java:125)        at org.apache.http.impl.execchain.MainClientExec.execute(MainClientExec.java:272)        at org.apache.http.impl.execchain.ProtocolExec.execute(ProtocolExec.java:185)        at org.apache.http.impl.execchain.RetryExec.execute(RetryExec.java:89)        at org.apache.http.impl.execchain.RedirectExec.execute(RedirectExec.java:110)        at org.apache.http.impl.client.InternalHttpClient.doExecute(InternalHttpClient.java:185)        at org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient.execute(CloseableHttpClient.java:83)        at org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient.execute(CloseableHttpClient.java:108)        at com.amap.aos.async.AsyncIO.blockingIO(AsyncIO.java:207)                .......

线程模型示例：

同步最大的问题是在IO等待的过程中，线程资源没有得到充分的利用，对于大量IO场景的业务吞吐量会有一定限制。

二 JDK NIO & Future

在JDK 1.5 中，JUC提供了Future抽象：

当然并不是所有的Future都是这样实现的，如 io.netty.util.concurrent.AbstractFuture 就是通过线程轮询去。

这样做的好处是，主线程可以不用等待IO响应，可以去做点其他的，比如说再发送一个IO请求，可以等到一起返回：

"main"#1 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fd7a500b000 nid=0xe03 waiting on condition [0x000070000a95d000]   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)        at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)- parking to wait for  <0x000000076ee2d768> (a java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync)        at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836)        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:997)        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1304)        at java.util.concurrent.CountDownLatch.await(CountDownLatch.java:231)        at org.asynchttpclient.netty.NettyResponseFuture.get(NettyResponseFuture.java:162)        at com.amap.aos.async.AsyncIO.futureBlockingGet(AsyncIO.java:201)        ....."AsyncHttpClient-2-1"#11 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fd7a7247800 nid=0x340b runnable [0x000070000ba94000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE        at sun.nio.ch.KQueueArrayWrapper.kevent0(Native Method)        at sun.nio.ch.KQueueArrayWrapper.poll(KQueueArrayWrapper.java:198)        at sun.nio.ch.KQueueSelectorImpl.doSelect(KQueueSelectorImpl.java:117)        at sun.nio.ch.SelectorImpl.lockAndDoSelect(SelectorImpl.java:86)- locked <0x000000076eb00ef0> (a io.netty.channel.nio.SelectedSelectionKeySet)- locked <0x000000076eb00f10> (a java.util.Collections$UnmodifiableSet)- locked <0x000000076eb00ea0> (a sun.nio.ch.KQueueSelectorImpl)        at sun.nio.ch.SelectorImpl.select(SelectorImpl.java:97)        at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.select(NioEventLoop.java:693)        at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:353)        at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:140)        at io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory$DefaultRunnableDecorator.run(DefaultThreadFactory.java:144)        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

主线程在等待结果返回过程中依然需要等待，没有根本解决此问题。

三使用Callback回调方式

第二节中，依然需要主线程等待，获取结果，那么可不可以在主线程完成发送请求后，再也不用关心这个逻辑，去执行其他的逻辑？那就可以使用Callback机制。

如此一来，主线程再也不需要关心发起IO后的业务逻辑，发送完请求后，就可以彻底去干其他事情，或者回到线程池中再供调度。如果是HttpServer，那么需要结合Servlet 3.1的异步Servlet。

异步Servelt参考资料

https://www.cnblogs.com/davenkin/p/async-servlet.html

使用Callback方式，从线程模型中看，发现线程资源已经得到了比较充分的利用，整个过程中已经没有线程阻塞。

四 Callback hell

回调地狱，当Callback的线程还需要执行下一个IO调用的时候，这个时候进入回调地狱模式。

典型的应用场景如，通过经纬度获取行政区域adcode（逆地理接口），然后再根据获得的adcode，获取当地的天气信息（天气接口）。

在同步的编程模型中，几乎不会涉及到此类问题。

Callback方式的核心缺陷

五 JDK 1.8 CompletableFuture

那么有没有办法解决Callback Hell的问题？当然有，JDK 1.8中提供了CompletableFuture，先看看它是怎么解决这个问题的。

将逆地理的Callback逻辑，封装成一个独立的CompletableFuture，当异步线程回调时，调用 future.complete(T) ，将结果封装。

将天气执行的Call逻辑，也封装成为一个独立的CompletableFuture ，完成之后，逻辑同上。

compose衔接，whenComplete输出：

每一个IO操作，均可以封装为独立的CompletableFuture，从而避免回调地狱。

CompletableFuture，只有两个属性：

result：Future的执行结果 (Either the result or boxed AltResult)。

stack：操作栈，用于定义这个Future接下来操作的行为 (Top of Treiber stack of dependent actions)。

weatherFuture这个方法是如何被调用的呢？

通过堆栈可以发现，是在 reverseCodeFuture.complete(result) 的时候，并且也将获得的adcode作为参数执行接下来的逻辑。

这样一来，就完美解决回调地狱问题，在主的逻辑中，看起来像是在同步的进行编码。

六 Vert.x Future

Info-Service中，大量使用的 Vert.x Future 也是类似的解决的方案，不过设计上使用Handler的概念。

核心执行的逻辑差不多：

这当然不是Vertx的全部，当然这是题外话了。

七 Reactive Streams

异步编程对吞吐量以及资源有好处，但是有没有统一的抽象去解决此类问题内，答案是 Reactive Streams。

核心抽象：Publisher Subscriber Processor Subscription ，整个包里面，只有这四个接口，没有实现类。

在JDK 9里面，已经被作为一种规范封装到 java.util.concurrent.Flow ：

参考资料

https://www.baeldung.com/java-9-reactive-streams
http://ypk1226.com/2019/07/01/reactive/reactive-streams/
https://www.reactivemanifesto.org/
https://projectreactor.io/learn

一个简单的例子：

八 Reactor & Spring 5 & Spring WebFlux

Flux & Mono

参考资料

https://projectreactor.io/docs/core/3.1.0.M3/reference/index.html
https://speakerdeck.com/simonbasle/projectreactor-dot-io-reactor3-intro

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