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                         3. 测试编写的异步方法 
- /** @author shuang.kou */ 
 - @RestController 
 - @RequestMapping("/async") 
 - public class AsyncController { 
 -   @Autowired  
 -   AsyncService asyncService; 
 -  
 -   @GetMapping("/movies") 
 -   public String completableFutureTask() throws ExecutionException, InterruptedException { 
 -     //开始时间 
 -     long start = System.currentTimeMillis(); 
 -     // 开始执行大量的异步任务 
 -     List<String> words = Arrays.asList("F", "T", "S", "Z", "J", "C"); 
 -     List<CompletableFuture<List<String>>> completableFutureList = 
 -         words.stream() 
 -             .map(word -> asyncService.completableFutureTask(word)) 
 -             .collect(Collectors.toList()); 
 -     // CompletableFuture.join()方法可以获取他们的结果并将结果连接起来 
 -     List<List<String>> results = completableFutureList.stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList()); 
 -     // 打印结果以及运行程序运行花费时间 
 -     System.out.println("Elapsed time: " + (System.currentTimeMillis() - start)); 
 -     return results.toString(); 
 -   } 
 - } 
 
  
请求这个接口,控制台打印出下面的内容: 
- 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-1] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-1start this task! 
 - 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-6] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-6start this task! 
 - 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-5] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-5start this task! 
 - 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-4] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-4start this task! 
 - 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-3] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-3start this task! 
 - 2019-10-01 13:50:17.007  WARN 18793 --- [lTaskExecutor-2] g.j.a.service.AsyncService               : My ThreadPoolTaskExecutor-2start this task! 
 - Elapsed time: 1010 
 
  
首先我们可以看到处理所有任务花费的时间大概是 1 s。这与我们自定义的 ThreadPoolTaskExecutor 有关,我们配置的核心线程数是 6  ,然后通过通过下面的代码模拟分配了 6 个任务给系统执行。这样每个线程都会被分配到一个任务,每个任务执行花费时间是 1 s ,所以处理 6 个任务的总花费时间是  1 s。 
- List<String> words = Arrays.asList("F", "T", "S", "Z", "J", "C"); 
 - List<CompletableFuture<List<String>>> completableFutureList = 
 -         words.stream() 
 -             .map(word -> asyncService.completableFutureTask(word)) 
 -             .collect(Collectors.toList()); 
 
  
你可以自己验证一下,试着去把核心线程数的数量改为 3 ,再次请求这个接口你会发现处理所有任务花费的时间大概是 2 s。                         (编辑:我爱故事小小网_铜陵站长网) 
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