【Java分享客栈】一文搞定京东零售开源的AsyncTool，彻底解决异步编排问题。

一、前言

本章主要是承接上一篇讲CompletableFuture的文章，想了解的可以先去看看案例：

https://juejin.cn/post/7091132240574283813

CompletableFuture已经提供了串行、并行等常用异步编排的方案，但在细节上还是有许多不足，比如回调方面，编排复杂顺序方面，就捉襟见肘了。

之前我有关注过Gitee上star量还不错的一款开源工具AsyncTool：

https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool

是由京东零售的高级工程师编写的，提供了非常丰富的异步编排功能，并且经过了京东内部的测试，是对CompletableFuture的封装和补足，试用了一下挺不错。

二、用法

1、引入

1）、不推荐：maven引入，这个比较坑，客观原因经常会导致依赖下载不下来，不推荐使用；

2）、推荐：直接下载源码，因为代码量很少，就几个核心类和测试类。

如下图所示，把下载的源码拷贝进来即可，核心代码放到java目录里面，测试代码放到test目录里面。

2、编写worker

1）、worker是AsyncTool中的一个思想，专门来处理任务的，比如查询、rpc调用等耗时操作，一个任务就是一个worker；

2）、构建worker十分简单，只需要实现IWorker和ICallback接口即可；

3）、这里，我们承接上一篇文章的案例，分别创建查询二十四节气和查询星座的worker；

4）、其中begin方法是构建开始时会执行，result方法是获取到结果后会执行，action方法就是处理具体任务的地方，一般业务就在这里编写，defaultValue方法提供超时异常时返回的默认值。

1）、二十四节气worker

package com.example.async.worker;  import cn.hutool.http.HttpUtil; import com.jd.platform.async.callback.ICallback; import com.jd.platform.async.callback.IWorker; import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock; import com.jd.platform.async.worker.WorkResult; import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper; import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit;  /**  * <p>  * 二十四节气worker  * </p>  *  * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】  * @since 2022-04-27 18:01  */ @Slf4j public class TwentyFourWorker implements IWorker<String, String>, ICallback<String, String> {     public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey    public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/jieqi/query";     @Override    public void begin() {       // System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());    }     @Override    public void result(boolean success, String param, WorkResult<String> workResult) {       if (success) {          System.out.println("callback twentyFourWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()                + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());       } else {          System.err.println("callback twentyFourWorker failure--" + SystemClock.now() + "----"  + workResult.getResult()                + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());       }    }     /**     * 查询二十四节气     */    @Override    public String action(String object, Map<String, WorkerWrapper> allWrappers) {       String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;       String result = HttpUtil.get(url);        // 模拟时长       try {          TimeUnit.SECONDS.sleep(5);       } catch (Exception e) {          log.error("[二十四节气]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);       }        return result;    }     @Override    public String defaultValue() {       return "twentyFourWorker";    } } 

2）、星座worker

package com.example.async.worker;  import cn.hutool.http.HttpUtil; import com.jd.platform.async.callback.ICallback; import com.jd.platform.async.callback.IWorker; import com.jd.platform.async.executor.timer.SystemClock; import com.jd.platform.async.worker.WorkResult; import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper; import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit;  /**  * <p>  * 星座worker  * </p>  *  * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】  * @since 2022-04-27 18:01  */ @Slf4j public class ConstellationWorker implements IWorker<String, String>, ICallback<String, String> {     public static final String APPKEY = "xxxxxx";// 你的appkey    public static final String URL = "https://api.jisuapi.com/astro/all";     @Override    public void begin() {       // System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "- start --" + System.currentTimeMillis());    }     @Override    public void result(boolean success, String param, WorkResult<String> workResult) {       if (success) {          System.out.println("callback constellationWorker success--" + SystemClock.now() + "----" + workResult.getResult()                + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());       } else {          System.err.println("callback constellationWorker failure--" + SystemClock.now() + "----"  + workResult.getResult()                + "-threadName:" +Thread.currentThread().getName());       }    }     /**     * 查询星座     */    @Override    public String action(String object, Map<String, WorkerWrapper> allWrappers) {       String url = URL + "?appkey=" + APPKEY;       String result = HttpUtil.get(url);        // 模拟异常       //    int i = 1/0;        // 模拟时长       try {          TimeUnit.SECONDS.sleep(5);       } catch (Exception e) {          log.error("[星座]>>>> 异常: {}", e.getMessage(), e);       }        return result;    }     @Override    public String defaultValue() {       return "constellationWorker";    } } 

3、异步编排

1）、新建一个AsyncToolService，在里面进行worker的声明、构建、编排；

2）、Async.beginWork就是执行异步任务，参数分别为超时时间和worker，其中超时时间可以自己设短一点看效果；

3）、最后封装结果返回即可，这里为演示案例节省时间直接用map返回。

package com.example.async.service;  import com.example.async.worker.ConstellationWorker; import com.example.async.worker.TwentyFourWorker; import com.jd.platform.async.executor.Async; import com.jd.platform.async.wrapper.WorkerWrapper; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.stereotype.Service;  import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutionException;  /**  * <p>  * AsyncTools服务  * </p>  *  * @author 福隆苑居士，公众号：【Java分享客栈】  * @since 2022-04-27 17:56  */ @Service @Slf4j public class AsyncToolService {     /**     * 异步返回结果     *     ---- 方式：AsyncTool并行处理     *     * @return 结果     */    public Map<String, Object> queryAsync() throws ExecutionException, InterruptedException {       // 声明worker       TwentyFourWorker twentyFourWorker = new TwentyFourWorker();       ConstellationWorker constellationWorker = new ConstellationWorker();        // 构建二十四节气worker       WorkerWrapper<String, String> twentyFourWrapper =  new WorkerWrapper.Builder<String, String>()             .worker(twentyFourWorker)             .callback(twentyFourWorker)             .param("0")             .build();        // 构建星座worker       WorkerWrapper<String, String> constellationWrapper =  new WorkerWrapper.Builder<String, String>()             .worker(constellationWorker)             .callback(constellationWorker)             .param("1")             .build();        // 开始工作，这里设定超时时间10s，测试时可以设短一点看效果。       Async.beginWork(10000, twentyFourWrapper, constellationWrapper);        // 打印当前线程数       log.debug("----------------- 当前线程数 ----------------");       log.debug(Async.getThreadCount());        // 打印结果       log.debug("----------------- 二十四节气 ----------------");       log.debug("结果: {}", twentyFourWrapper.getWorkResult());       log.debug("----------------- 星座 ----------------");       log.debug("结果: {}", constellationWrapper.getWorkResult());        // 返回       Map<String, Object> map = new HashMap<>();       map.put("twentyFour", twentyFourWrapper.getWorkResult());       map.put("constellation", constellationWrapper.getWorkResult());        // 关闭(spring web类应用不用关闭，否则第二次执行会报线程池异常。)       // Async.shutDown();        return map;    } } 

4、测试效果

上一篇的案例有演示同步执行的结果，在10秒左右，而CompletableFuture的结果在5秒多点。
这里测试后发现，AsyncTool的结果也是5秒左右，和CompletableFuture差不多，但AsyncTool提供的编排更丰富。

我们把其中一个星座worker的任务耗时调大，模拟一下超时的效果。可以发现，AsyncTool直接返回了我们上面defaultValue方法中设置的默认值。

三、常用编排

AsyncTool其实提供了很丰富的异步编排方式，包括较复杂的编排，但以我呆过的中小企业为例，几乎用不到复杂编排，最常用的的还是并行以及串行+并行。

AsyncTool的QuickStart.md已经做了简洁的说明：https://gitee.com/jd-platform-opensource/asyncTool/blob/master/QuickStart.md

1）、任务并行

也就是本篇我们案例使用的编排，是我个人平时最常用的一种。

2）、串行+并行

这种其实就是通过next()来做串行和并行的衔接，有些场景也会用到。

3）、依赖其他任务的结果

这也是很常见的场景，B任务依赖A任务的结果来实现业务，最后返回。

AsyncTool也提供了很方便的方式：

1）、在service中构建worker-A时设置一个id名称；

2）、你可以发现worker的action方法第二个入参是个map，里面就是所有的wrapper；

3）、在worker-B的action方法中get这个id来获取wrapper从而拿到A的结果即可。

四、避坑经验

1、勿关闭线程池

AsyncTool提供了很多测试类，里面包含了所有编排方式，可以一一查看并验证，但使用过程中要注意一点，如果是spring-web项目，比如springboot，不需要手动Async.shutdown()处理，否则会执行一次后就关闭线程池了，这是不少人直接拷贝test代码疏忽的地方。

2、自定义线程池

这个问题可以在AsyncTool的issue中看到相关讨论，作者君是根据京东零售的业务来决定使用什么线程池的，他们使用的默认线程池就是newCachedThreadPool，无限制长度的线程池，且具备复用特性，按照作者君的说法，因为京东的场景多数为低耗时（10ms）高并发，瞬间冲击的场景，所以最适合这种线程池。

而根据我的经验，不同公司的业务和项目都不同，中小企业往往依靠企事业单位生存，对接第三方厂家较多，rpc接口耗时往往较长且不可控，不符合京东零售低耗时高并发的特点，直接使用Integer.MAX_VALUE的无限制核心线程数的方式不太合适。

我建议中小企业使用自定义线程池，根据自身硬件水平和压测结果调整最终核心线程数和任务队列长度，确定合适的拒绝策略，比如直接拒绝或走主线程，这样会比较稳妥。

五、示例代码

完整示例代码提供给大家，里面有我的极速数据API的key，每天100次免费调用，省去注册账号，先到先测，慢点就只能等明天了哦。

链接：https://pan.baidu.com/doc/share/kJyph2LX076okHVWv38tlw-159275174957933

提取码：yqms

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