使用并行流和 CompletableFuture 优化 Java 代码执行速度

在 Java 开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据或执行多个任务的场景。为了提高代码的执行速度，可以使用并行流和 CompletableFuture 这些技术。本文将通过一个示例代码来展示如何使用这些技术优化代码。

示例代码

假设我们需要根据时间戳获取对应课程信息以及对应课程的用户信息，原始代码如下：

List<Long> updateTimeIds = updateTimeList.stream().map(UpdateTime::getUpdateTimeId).collect(Collectors.toList());
List<CourseInfo> courseInfos = courseInfoService.queryCourseByUpdateTimeIds(updateTimeIds);
Map<Long, List<CarUser>> courseInfoMap = courseInfos.parallelStream()
        .collect(Collectors.groupingByConcurrent(CourseInfo::getUpdateTimeId,
                Collectors.mapping(courseInfo -> carUserService.queryOneCarUserById(courseInfo.getUserId()), Collectors.toList())));

为了优化代码的执行速度，可以使用以下步骤：

1. 使用并行流处理时间戳列表

List<Long> updateTimeIds = updateTimeList.parallelStream()
        .map(UpdateTime::getUpdateTimeId)
        .collect(Collectors.toList());

将 `stream()` 改为 `parallelStream()` 可以使用多线程并行处理时间戳列表，提高效率。

2. 使用 CompletableFuture 异步获取课程信息

List<CompletableFuture<CourseInfo>> courseInfoFutures = updateTimeIds.parallelStream()
        .map(updateTimeId -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> courseInfoService.queryCourseByUpdateTimeId(updateTimeId)))
        .collect(Collectors.toList());

使用 `CompletableFuture.supplyAsync()` 可以异步执行获取课程信息的查询操作，避免阻塞主线程。

3. 等待所有 CompletableFuture 完成并收集结果

List<CourseInfo> courseInfos = courseInfoFutures.parallelStream()
        .map(CompletableFuture::join)
        .filter(Objects::nonNull)
        .collect(Collectors.toList());

使用 `CompletableFuture::join` 等待所有异步任务完成，并收集所有返回的结果。

4. 使用 CompletableFuture 异步获取用户信息

Map<Long, List<CompletableFuture<CarUser>>> carUserFuturesMap = courseInfos.parallelStream()
        .collect(Collectors.toConcurrentMap(
                CourseInfo::getUpdateTimeId,
                courseInfo -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> carUserService.queryOneCarUserById(courseInfo.getUserId()))));

使用 `CompletableFuture.supplyAsync()` 异步执行获取用户信息的查询操作。

5. 等待所有 CompletableFuture 完成并收集结果

Map<Long, List<CarUser>> courseInfoMap = carUserFuturesMap.entrySet().parallelStream()
        .collect(Collectors.toConcurrentMap(
                Map.Entry::getKey,
                entry -> entry.getValue().parallelStream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList())));

等待所有异步任务完成，并收集所有返回的结果。

总结

通过使用并行流和 CompletableFuture，可以将多个任务并行执行，提高代码的执行速度。在处理大量数据或需要执行多个任务的场景中，这些技术可以有效地提升代码性能。