这篇文章跟大家分析一下“java8异步调用该怎么使用”。内容详细易懂，对“java8异步调用该怎么使用”感兴趣的朋友可以跟着小编的思路慢慢深入来阅读一下，希望阅读后能够对大家有所帮助。下面跟着小编一起深入学习“java8异步调用该怎么使用”的知识吧。
一、异步调用方式分析
今天在写代码的时候，想要调用异步的操作，这里我是用的java8的流式异步调用，但是使用过程中呢，发现这个异步方式有两个方法，如下所示：
区别是一个 需要指定线程池，一个不需要。
那么指定线程池有哪些好处呢？直观的说有以下两点好处：
可以根据我们的服务器性能，通过池的管理更好的规划我们的线程数。
可以对我们使用的线程自定义名称，这里也是阿里java开发规范所提到的。
1.1 java8异步调用默认线程池方式
当然常规使用默认的也没什么问题。我们通过源码分析下使用默认线程池的过程。
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) { return asyncRunStage(asyncPool, runnable); }看下这个asyncPool是什么？
如下所示，useCommonPool如果为真，就使用ForkJoinPool.commonPool()，否则创建一个new ThreadPerTaskExecutor()：
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ? ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();看看useCommonPool 是什么？
private static final boolean useCommonPool = (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1); public static int getCommonPoolParallelism() { return commonParallelism; }最终这个并行级别并没有给出默认值
static final int commonParallelism;通过找到这个常量的调用，我们看看是如何进行初始化的，在ForkJoinPool中有一个静态代码块，启动时会对commonParallelism进行初始化，我们只关注最后一句话就好了，：
// Unsafe mechanics private static final sun.misc.Unsafe U; private static final int ABASE; private static final int ASHIFT; private static final long CTL; private static final long RUNSTATE; private static final long STEALCOUNTER; private static final long PARKBLOCKER; private static final long QTOP; private static final long QLOCK; private static final long QSCANSTATE; private static final long QPARKER; private static final long QCURRENTSTEAL; private static final long QCURRENTJOIN; static { // initialize field offsets for CAS etc try { U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> k = ForkJoinPool.class; CTL = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("ctl")); RUNSTATE = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("runState")); STEALCOUNTER = U.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("stealCounter")); Class<?> tk = Thread.class; PARKBLOCKER = U.objectFieldOffset (tk.getDeclaredField("parkBlocker")); Class<?> wk = WorkQueue.class; QTOP = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("top")); QLOCK = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("qlock")); QSCANSTATE = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("scanState")); QPARKER = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("parker")); QCURRENTSTEAL = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("currentSteal")); QCURRENTJOIN = U.objectFieldOffset (wk.getDeclaredField("currentJoin")); Class<?> ak = ForkJoinTask[].class; ABASE = U.arrayBaseOffset(ak); int scale = U.arrayIndexScale(ak); if ((scale & (scale - 1)) != 0) throw new Error("data type scale not a power of two"); ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale); } catch (Exception e) { throw new Error(e); } commonMaxSpares = DEFAULT_COMMON_MAX_SPARES; defaultForkJoinWorkerThreadFactory = new DefaultForkJoinWorkerThreadFactory(); modifyThreadPermission = new RuntimePermission("modifyThread"); common = java.security.AccessController.doPrivileged (new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() { public ForkJoinPool run() { return makeCommonPool(); }}); // 即使线程被禁用也是1，至少是个1 int par = common.config & SMASK; commonParallelism = par > 0 ? par : 1; }如下所示，默认是7：
所以接着下面的代码看：
private static final boolean useCommonPool = (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);这里一定是返回true，证明当前是并行的。
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ? ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();上面会返回一个大小是七的的默认线程池
其实这个默认值是当前cpu的核心数，我的电脑是八核，在代码中默认会将核心数减一，所以显示是七个线程。
if (parallelism < 0 && //默认是1，小于核心数 (parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0) parallelism = 1; if (parallelism > MAX_CAP) parallelism = MAX_CAP;下面我们写个main方法测试一下，10个线程，每个阻塞10秒，看结果：
public static void main(String[] args) { // 创建10个任务，每个任务阻塞10秒 for (int i = 0; i < 10; i++) { CompletableFuture.runAsync(() -> { try { Thread.sleep(10000); System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } try { Thread.sleep(30000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }结果如下所示，前面七个任务先完成，另外三个任务被阻塞10秒后，才完成：
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-7Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-3Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-6Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-1----------------------------------------------------------- Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4结论：当我们使用默认的线程池进行异步调用时，如果异步任务是一个IO密集型，简单说处理时间占用长，将导致其他使用共享线程池的任务阻塞，造成系统性能下降甚至异常。甚至当一部分调用接口时，如果接口超时，那么也会阻塞与超时时长相同的时间；实际在计算密集的场景下使用是能提高性能的。
二、使用自定义的线程池
上面说到如果是IO密集型的场景，在异步调用时还是使用自定义线程池比较好。
针对开篇提到的两个显而易见的好处，此处新增一条：
可以根据我们的服务器性能，通过池的管理更好的规划我们的线程数。
可以对我们使用的线程自定义名称，这里也是阿里java开发规范所提到的。
不会因为阻塞导致使用共享线程池的其他线程阻塞甚至异常。
我们自定义下面的线程池：
@Slf4jpublic class GlobalThreadPool { public final static int CORE_POOL_SIZE = 10; public final static int MAX_NUM_POOL_SIZE = 20; public final static int BLOCKING_QUEUE_SIZE = 30; private final static ThreadPoolExecutor instance = getInstance(); private synchronized static ThreadPoolExecutor getInstance() { // 生成线程池 ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( CORE_POOL_SIZE, MAX_NUM_POOL_SIZE, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(BLOCKING_QUEUE_SIZE), new NamedThreadFactory("Thread-wjbgn-", false)); return executor; } private GlobalThreadPool() { } public static ThreadPoolExecutor getExecutor() { return instance; }}调用：
public static void main(String[] args) { // 创建10个任务，每个任务阻塞10秒 for (int i = 0; i < 10; i++) { CompletableFuture.runAsync(() -> { try { Thread.sleep(10000); System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } },GlobalThreadPool.getExecutor()); } try { Thread.sleep(30000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }输出我们指定线程名称的线程：
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-1Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-10Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-2Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-9Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-5Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-6Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-3Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-7Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-8Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-4三、题外话，动态线程池
3.1 什么是动态线程池？
在我们使用线程池的时候，是否有的时候很纠结，到底设置多大的线程池参数是最合适的呢？如果不够用了怎么办，要改代码重新部署吗？
其实是不需要的，记得当初看过美团的一篇文章，真的让人茅塞顿开啊，动态线程池。
ThreadPoolExecutor这个类其实是提供对于线程池的属性进行修改的，支持我们动态修改以下的属性：
从上至下分别是：
线程工厂（用于指定线程名称）
核心线程数
最大线程数
活跃时间
拒绝策略。
在美团的文章当中呢，是监控服务器线程的使用率，当达到阈值就进行告警，然后通过配置中心去动态修改这些数值。
我们也可以这么做，使用@RefreshScope加nacos就可以实现了。
3.2 实践
我写了一个定时任务，监控当前服务的线程使用率，小了就扩容，一段时间后占用率下降，就恢复初始值。
其实还有很多地方需要改进的，请大家多提意见，监控的是文章前面的线程池GlobalThreadPool,下面调度任务的代码：
@Slf4j@Componentpublic class DaemonThreadTask { public final static int SERVER_MAX_SIZE = 50; private final static int MAXIMUM_THRESHOLD = 8; private final static int INCREMENTAL_MAX_NUM = 10; private final static int INCREMENTAL_CORE_NUM = 5; private static int currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE; private static int currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE; @Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?") public static void execute() { threadMonitor(); } private static void threadMonitor() { ThreadPoolExecutor instance = GlobalThreadPool.getExecutor(); int activeCount = instance.getActiveCount(); int size = instance.getQueue().size(); log.info("GlobalThreadPool: the active thread count is {}", activeCount); // 线程数不足，增加线程 if (activeCount > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE % MAXIMUM_THRESHOLD && size >= GlobalThreadPool.BLOCKING_QUEUE_SIZE) { currentSize = currentSize + INCREMENTAL_MAX_NUM; currentCoreSize = currentCoreSize + INCREMENTAL_CORE_NUM; //当前设置最大线程数小于服务最大支持线程数才可以继续增加线程 if (currentSize <= SERVER_MAX_SIZE) { instance.setMaximumPoolSize(currentSize); instance.setCorePoolSize(currentCoreSize); log.info("this max thread size is {}", currentSize); } else { log.info("current size is more than server max size, can not add"); } } // 线程数足够，降低线程数，当前活跃数小于默认核心线程数 if (activeCount < GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE && size == 0 && currentSize > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE) { currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE; currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE; instance.setMaximumPoolSize(currentSize); instance.setCorePoolSize(currentCoreSize); } }}3.3 动态线程池有什么意义？
有的朋友其实问过我，我直接把线程池设置大一点不就好了，这种动态线程池有什么意义呢？
其实这是一个好问题。在以前的传统软件当中，单机部署，硬件部署，确实，我们能使用的线程数取决于服务器的核心线程数，而且基本没有其他服务来争抢这些线程。
但是现在是容器的时代，云原生的时代。
多个容器部署在一个宿主机上，那么当高峰期的时候，某个容器就需要占用大量的cpu资源，如果所有的容器都将大部分资源占据，那么这个容器必然面临阻塞甚至瘫痪的风险。
当高峰期过了，释放这部分资源可以被释放掉，用于其他需要的容器。。
再结合到目前的云服务器节点扩容，都是需要动态扩缩容的的，和线程相似，在满足高可用的情况下，尽量的节约成本。
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