java的FutureTask类用法

1.FutrueTask概念

FutureTask一个可取消的异步计算，FutureTask 实现了Future的基本方法，提空 start cancel 操作，可以查询计算是否已经完成，并且可以获取计算的结果。结果只可以在计算完成之后获取，get方法会阻塞当计算没有完成的时候，一旦计算已经完成，那么计算就不能再次启动或是取消。

一个FutureTask 可以用来包装一个 Callable 或是一个runnable对象。因为FurtureTask实现了Runnable方法，所以一个 FutureTask可以提交(submit)给一个Excutor执行(excution).

2.FutureTask使用场景

FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask，直接调用其run方法或者放入线程池执行，之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果，因此，FutureTask非常适合用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。另外，FutureTask还可以确保即使调用了多次run方法，它都只会执行一次Runnable或者Callable任务，或者通过cancel取消FutureTask的执行等。

2.1 FutureTask执行多任务计算场景

利用FutureTask和ExecutorService，可以用多线程的方式提交计算任务，主线程继续执行其他任务，当主线程需要子线程的计算结果时，在异步获取子线程的执行结果。

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2.2 FutureTask在高并发下确保任务只执行一次

在很多高并发的环境下，往往我们只需要某些任务只执行一次。这种使用情景FutureTask的特性恰能胜任。举一个例子，假设有一个带key的连接池，当key存在时，即直接返回key对应的对象；当key不存在时，则创建连接。对于这样的应用场景，通常采用的方法为使用一个Map对象来存储key和连接池对应的对应关系，典型的代码如下面所示：

View Code
在上面的例子中，我们通过加锁确保高并发环境下的线程安全，也确保了connection只创建一次，然而确牺牲了性能。改用ConcurrentHash的情况下，几乎可以避免加锁的操作，性能大大提高，但是在高并发的情况下有可能出现Connection被创建多次的现象。这时最需要解决的问题就是当key不存在时，创建Connection的动作能放在connectionPool之后执行，这正是FutureTask发挥作用的时机

FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask，直接调用其run方法或者放入线程池执行，之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果，因此，FutureTask非常适合用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。另外，FutureTask还可以确保即使调用了多次run方法，它都只会执行一次Runnable或者Callable任务，或者通过cancel取消FutureTask的执行等。

实现分析


在分析实现前，我们先想下如果让我们实现一个类似FutureTask的功能，我们会如何做？因为需要获取执行结果，需要一个Object对象来存执行结果。任务执行时间不可控性，我们需要一个变量表示执行状态。其他线程会调用get方法获取结果，在没达到超时的时候需要将线程阻塞或挂起。

因此需要一个队列类似的结构存储等待该结果的线程信息，这样在任务执行线程完成后Axitrader返佣https://www.kaifx.cn/broker/axitrader.html就可以唤醒这些阻塞或挂起的线程，得到结果。FutureTask的实际实现也是类似的逻辑，具体如下。


首先看下FutureTask的主要成员变量如下：








1
2
3
4
5
6
7
8

//futureTask执行状态
private volatile int state;
//具体的执行任务，会在run方法中抵用callable.call()
private Callable<V> callable;
//执行结果
private Object outcome;
//获取结果的等待线程节点
private volatile WaitNode waiters;





对于执行状态，在源码中已经有了非常清晰的解释，这里我只是贴出源码，不在进行说明，具体如下：








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6
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8
9
10
11
12
13
14

/**
* Possible state transitions:
* NEW -> COMPLETING -> NORMAL
* NEW -> COMPLETING -> EXCEPTIONAL
* NEW -> CANCELLED
* NEW -> INTERRUPTING -> INTERRUPTED

java的FutureTask类用法

1.FutrueTask概念

FutureTask一个可取消的异步计算，FutureTask 实现了Future的基本方法，提空 start cancel 操作，可以查询计算是否已经完成，并且可以获取计算的结果。结果只可以在计算完成之后获取，get方法会阻塞当计算没有完成的时候，一旦计算已经完成，那么计算就不能再次启动或是取消。

一个FutureTask 可以用来包装一个 Callable 或是一个runnable对象。因为FurtureTask实现了Runnable方法，所以一个 FutureTask可以提交(submit)给一个Excutor执行(excution).

2.FutureTask使用场景

FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask，直接调用其run方法或者放入线程池执行，之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果，因此，FutureTask非常适合用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。另外，FutureTask还可以确保即使调用了多次run方法，它都只会执行一次Runnable或者Callable任务，或者通过cancel取消FutureTask的执行等。

2.1 FutureTask执行多任务计算场景

利用FutureTask和ExecutorService，可以用多线程的方式提交计算任务，主线程继续执行其他任务，当主线程需要子线程的计算结果时，在异步获取子线程的执行结果。

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2.2 FutureTask在高并发下确保任务只执行一次

在很多高并发的环境下，往往我们只需要某些任务只执行一次。这种使用情景FutureTask的特性恰能胜任。举一个例子，假设有一个带key的连接池，当key存在时，即直接返回key对应的对象；当key不存在时，则创建连接。对于这样的应用场景，通常采用的方法为使用一个Map对象来存储key和连接池对应的对应关系，典型的代码如下面所示：

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在上面的例子中，我们通过加锁确保高并发环境下的线程安全，也确保了connection只创建一次，然而确牺牲了性能。改用ConcurrentHash的情况下，几乎可以避免加锁的操作，性能大大提高，但是在高并发的情况下有可能出现Connection被创建多次的现象。这时最需要解决的问题就是当key不存在时，创建Connection的动作能放在connectionPool之后执行，这正是FutureTask发挥作用的时机

FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask，直接调用其run方法或者放入线程池执行，之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果，因此，FutureTask非常适合用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。另外，FutureTask还可以确保即使调用了多次run方法，它都只会执行一次Runnable或者Callable任务，或者通过cancel取消FutureTask的执行等。

实现分析


在分析实现前，我们先想下如果让我们实现一个类似FutureTask的功能，我们会如何做？因为需要获取执行结果，需要一个Object对象来存执行结果。任务执行时间不可控性，我们需要一个变量表示执行状态。其他线程会调用get方法获取结果，在没达到超时的时候需要将线程阻塞或挂起。

因此需要一个队列类似的结构存储等待该结果的线程信息，这样在任务执行线程完成后Axitrader返佣https://www.kaifx.cn/broker/axitrader.html就可以唤醒这些阻塞或挂起的线程，得到结果。FutureTask的实际实现也是类似的逻辑，具体如下。


首先看下FutureTask的主要成员变量如下：








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8

//futureTask执行状态
private volatile int state;
//具体的执行任务，会在run方法中抵用callable.call()
private Callable<V> callable;
//执行结果
private Object outcome;
//获取结果的等待线程节点
private volatile WaitNode waiters;





对于执行状态，在源码中已经有了非常清晰的解释，这里我只是贴出源码，不在进行说明，具体如下：








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/**
* Possible state transitions:
* NEW -> COMPLETING -> NORMAL
* NEW -> COMPLETING -> EXCEPTIONAL
* NEW -> CANCELLED
* NEW -> INTERRUPTING -> INTERRUPTED