9.1 CompletableFuture

CompletableFuture是JDK 8中引入的工具類，實現了Future介面，對以往的FutureTask的功能進行了增強。

手動設定完成狀態

CompletableFuture和Future一樣，可以作為函式呼叫的契約，當向CompletableFuture請求資料時，如果資料還沒有準備好，請求執行緒就會等待。但是，我們可以手動設定CompletableFuture的完成狀態。

下面的例子中，建立了CompletableFuture物件例項進行計算，同時另外一個執行緒進行等待，接著，模擬等待一段時間之後，設定完成狀態為完成，此時等待執行緒繼續執行。

public class CompletableFutureTest {

    public static class waitThread implements Runnable {
        CompletableFuture<Integer> resultCompletableFuture = null;

        public waitThread(CompletableFuture<Integer> resultCompletableFuture) {
            super();
            this.resultCompletableFuture = resultCompletableFuture;
        }
        
        @Override
        public void run() {
            int myResult = 0;
            try {
                System.out.println("Waiting for the result...");
                myResult = resultCompletableFuture.get();
                System.out.println("Result got, it's " + myResult);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final CompletableFuture<Integer> future = new CompletableFuture<Integer>();
        new Thread(new waitThread(future)).start();
        // 模擬等待過程
        Thread.sleep(2000);
        // 設定完成的結果
        future.complete(666);
    }
}
 

非同步執行任務

CompletableFuture提供了很方便的非同步執行介面，

其中supplyAsync方法用於需要返回值的場景；runAsync方法用於沒有返回值的場景。注意到，這兩個方法中都可以接受Executor引數，可以方便的讓任務在指定的執行緒池中執行。

流式呼叫

CompletableFuture提供了類似於JDK 8中list的流式操作，下面例子中，首先利用supplyAsync()執行一個非同步任務，接著使用流式操作對任務結果進行處理。

注意到在最後面，呼叫了get方法，用於獲取結果，否則由於CompletableFuture非同步執行，main函式不會等待計算完成，直接退出，隨著主執行緒的結束，所有的Daemon執行緒也會退出，從而導致計算方法無法正常完成。

異常處理

CompletableFuture在執行中遇到異常時，同樣的可以利用函數語言程式設計的方法來處理異常，CompletableFuture中提供了一個異常處理方法exceptionally():

組合多個CompletableFuture

CompletableFuture中可以組合多個CompletableFuture，主要有如下兩種方法：

1. thenCompose方法

    public <U> CompletableFuture<U> thenCompose(
        Function<? super T, ? extends CompletionStage<U>> fn) {
        return uniComposeStage(null, fn);
    }

例子如下：

2. thenCombine方法

    public <U,V> CompletableFuture<V> thenCombine(
        CompletionStage<? extends U> other,
        BiFunction<? super T,? super U,? extends V> fn) {
        return biApplyStage(null, other, fn);
    }

例子如下：

支援timeout

在JDK9之後的CompletableFuture增加了timeout功能，如果任務在指定時間內沒有完成，則直接丟擲異常。

9.2 改進的讀寫鎖：StampedLock

StampedLock是JDK 8中引入的新的鎖機制，可以認為是讀寫鎖的一個改進版本，讀寫鎖雖然分離了讀和寫，使得讀與讀之間可以完全併發，但是讀和寫之間仍然是衝突的。讀鎖會阻塞寫鎖，它使用的仍然是悲觀的策略，如果有大量的讀執行緒，可能引起寫執行緒的飢餓。

stampedLock提供了一種樂觀的讀策略，這種樂觀的策略類似與無鎖的操作，使得樂觀鎖完全不會阻塞寫執行緒。

上面的例子中，首先試圖嘗試樂觀獲取鎖，方法會返回一個類似於時間戳的stamp，然後進行相應的讀取操作，當然為了保證沒有其他執行緒修改了x、y的值，需要呼叫validate方法來進行驗證，判斷這個stamp在讀過程中是否發生了修改。如果沒有修改，則直接進行接下來的計算，否則，升級樂觀鎖為悲觀鎖，使用readLock獲取讀鎖。如果當前有其他執行緒已經獲取了鎖，當前執行緒可能被掛起。

9.2 更快的原子類：LongAdder

JDK引入了LongAdder，對之前的atomicInteger的效能進行了增強，AtomicLong 的 Add() 是依賴自旋不斷的 CAS 去累加一個 Long 值。如果在競爭激烈的情況下，CAS 操作不斷的失敗，就會有大量的執行緒不斷的自旋嘗試 CAS 會造成 CPU 的極大的消耗。

對於同樣的一個 add() 操作，上文說到 AtomicLong 只對一個 Long 值進行 CAS 操作。而 LongAdder 是針對 Cell 陣列的某個 Cell 進行 CAS 操作 ，把執行緒的名字的 hash 值，作為 Cell 陣列的下標，然後對 Cell[i] 的 long 進行 CAS 操作。簡單粗暴的分散了高併發下的競爭壓力。

在實際的操作中，LongAdder並不會一開始就動用陣列進行處理，而是將所有資料都記錄在一個稱為base的變數中，如果在多執行緒的條件下，大家修改base沒有衝突，也沒有必要擴充套件成cell陣列，但是，一旦base修改發生衝突，就會初始化cell陣列，使用新的策略。如果使用cell陣列之後，發現在某一個cell上的更新依然存在衝突，那麼系統就會嘗試建立新的cell，以減少衝突。

AtomicLong可否可以被LongAdder替代？

有了傳說中更高效的LongAdder，那AtomicLong可否不使用了呢？當然不是！

答案就在LongAdder的java doc中，從我們翻譯的那段可以看出，LongAdder適合的場景是統計求和計數的場景，而且LongAdder基本只提供了add方法，而AtomicLong還具有cas方法(要使用cas，在不直接使用unsafe之外只能藉助AtomicXXX了)

LongAdder有啥用？
從java doc中可以看出，其適用於統計計數的場景，例如計算qps這種場景。在高併發場景下，qps這個值會被多個執行緒頻繁更新的，所以LongAdder很適合。

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參考：

• https://www.jianshu.com/p/22d38d5c8c2a
• 《實戰Java高併發程式設計》

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