Java1.8项目纤程实战和性能压测

开发 前端
当你的线程池,异步出现性能问题时,请考虑纤程,让你的代码性能数量级的提升,线程池之所以慢,是因为大量的线程频繁的上下文切换,和线程此中任务争夺线程while循环,耗cpu那是相当多,纤程就避免了这个问题。

新建一个maven依赖项目。

pom.xml中引入纤程jar的坐标依赖。

<dependency>
<groupId>co.paralleluniverse</groupId>
<artifactId>quasar-core</artifactId>
<version>0.7.4</version>
<classifier>jdk8</classifier>
</dependency>

纤程使用示例。

package com.example.demo.fiber;
import co.paralleluniverse.fibers.Fiber;
import co.paralleluniverse.fibers.futures.AsyncCompletionStage;
import co.paralleluniverse.strands.Strand;
import co.paralleluniverse.strands.SuspendableRunnable;
import com.example.demo.fiber.tool.WorkTools;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/**
* 描述:纤程demo </br>
* 作者:王林冲 </br>
* 时间:2023/4/7 15:44
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
fiberTest();
}
public static void fiberTest() throws InterruptedException {
new Fiber(() -> {
Strand.sleep(5000);
System.out.println("纤程开始执行了");
}).start();
System.out.println("主线程执行完毕");
}
}

为了实现类似于线程池的功能,想在一个批量处理的过程中,开多个纤程处理,在统一获取结果,然后继续主线程执行,场景相当多。

自己实现个纤程池。

package com.example.demo.fiber.tool;
import co.paralleluniverse.fibers.Fiber;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/**
* 描述:协程工作程池 </br>
* 作者:王林冲 </br>
* 时间:2023/4/7 17:33
*/
@Slf4j
public class FiberWorkPool {
/**
* 工作协程数组
*/
private List<Fiber> workThreads;
/**
* 协程任务倒计数门栓
*/
private CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(0);
/**
* 建立协程池,taskCount 为协程池中工做协程的个数
* @param taskCount
*/
public FiberWorkPool(int taskCount) {
workThreads = new ArrayList<>(taskCount);
countDownLatch = new CountDownLatch(taskCount);
}
/**
* 任务加入任务队列
* @param task
*/
public void execute(Fiber task) {
try {
workThreads.add(task); //阻塞接口的Fiber work插入
} catch (Exception e) {
log.error("========> Fiber work add failed ..., msg : {}", e.getMessage());
}
}
//销毁协程池,该方法保证全部任务都完成的状况下才销毁全部协程,不然等待任务完成再销毁
public void shutdown() throws InterruptedException {
start();
countDownLatch.await();
workThreads.clear(); //清空等待队列
log.debug("========> successfully closed FiberWorkPool ...");
}
/**
* 启动协程池里所有的协程
*/
public void start() {
if (workThreads.size() != 0) {
for (Fiber fiber : workThreads) {
fiber.start();
}
}
}
/**
* 获取倒计数门栓
*
* @return
*/
public CountDownLatch getCountDownLatch() {
return this.countDownLatch;
}
}

纤程池使用demo:

package com.example.demo.fiber.tool;
import co.paralleluniverse.fibers.Fiber;
import com.google.common.collect.Lists;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
/**
* 描述:协程池应用demo </br>
* 作者:王林冲 </br>
* 时间:2023/4/10 17:17
*/
@Component
public class FiberWorkPoolAppDemo {
public void fiber() throws InterruptedException {
//开启5个协程,50个任务列队。
FiberWorkPool fiberWorkPool = new FiberWorkPool(50);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
fiberWorkPool.execute(new Fiber(() -> {
Fiber.sleep(50);
//System.out.println("========= " + Fiber.currentFiber().getName() + " ============");
fiberWorkPool.getCountDownLatch().countDown();
}));
}
//等待协程任务完毕后再结束主线程
fiberWorkPool.shutdown();
}
public void thread() throws ExecutionException, InterruptedException {
List<Future<Void>> futures = Lists.newArrayList();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(50);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
futures.add(executorService.submit(new Callable<Void>() {
@Override
public Void call() throws Exception {
Thread.sleep(50);
return null;
}
}));
}
for (Future<Void> future : futures) {
future.get();
}
executorService.shutdownNow();
}
}

测试controller:

package com.example.demo.fiber.tool;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
* 描述:协程controller </br>
* 作者:王林冲 </br>
* 时间:2023/4/10 17:20
*/
@RestController
@RequestMapping("/fiber")
public class FiberTestController {
@Autowired
private FiberWorkPoolAppDemo fiberWorkPoolAppDemo;
/**
* 协程测试
* @throws InterruptedException
* @throws ExecutionException
*/
@GetMapping("/fiberTest")
public void fiberTest () throws InterruptedException, ExecutionException {
Long start = System.currentTimeMillis();
fiberWorkPoolAppDemo.fiber();
System.out.println("=======> "+ (System.currentTimeMillis() - start) + "=======毫秒");
}
/**
* 线程测试
* @throws InterruptedException
* @throws ExecutionException
*/
@GetMapping("/threadTest")
public void threadTest () throws InterruptedException, ExecutionException {
Long start = System.currentTimeMillis();
fiberWorkPoolAppDemo.thread();
System.out.println("=======> "+ (System.currentTimeMillis() - start) + "=======毫秒");
}
}

jmeter压测参数。

图片

线程池压测。

图片

纤程池压测​。

图片

差距一目了然,当你的线程池,异步出现性能问题时,请考虑纤程,让你的代码性能数量级的提升,线程池之所以慢,是因为大量的线程频繁的上下文切换,和线程此中任务争夺线程while循环,耗cpu那是相当多,纤程就避免了这个问题。所以性能刚杠杠的。

责任编辑:姜华 来源: IT学习道场
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