java - Java 异步如何工作？异步方法似乎没有异步运行

Question

使用 Java 8。

我有一个 Logger 类，它在需要记录某些内容时调用 API。我意识到，如果 API 配置不当，或者 API 没有响应，我的日志操作会花费大量时间。

同步日志的例子:

public void debug(String message) {
    MDC.clear();
    MDC.put(SOME_KEY, "SOME_VALUE");
    super.debug(message);
    MDC.clear();
}

我能够查明问题出在这里，因为如果我只是评论所有内容并停止记录或做任何事情，一切都会以应有的速度运行:

public void debug(String message) {
    //     MDC.clear();
    //     MDC.put(SOME_KEY, "SOME_VALUE");
    //     super.debug(message);
    //     MDC.clear();
}

所以我想将其设为异步调用，因为我不关心它是否同步记录:

public void debug(String message) {
    CompletableFuture.runAsync(() -> {
        MDC.clear();
        MDC.put(SOME_KEY, "SOME_VALUE");
        super.debug(message);
        MDC.clear();
    });
}

但是对于我的主应用程序来说，这个异步调用在性能方面与同步调用一样糟糕。我错过了什么？

Answer 1

你的问题是你没有提供执行者。这可能会导致 Java 为您提供的线程少于您当前等待调试调用的线程，这意味着您仍然会遇到一些阻塞。在我的 4 核英特尔酷睿 i7-4790 和 Java 8 超线程上，我似乎同时运行了 7 个线程(逻辑 CPU 数量 - 主线程 1 个)。您可以通过使用缓存线程池提供无限数量的线程来解决此问题:

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Test
{

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException
    {
        Executor ex = Executors.newCachedThreadPool();
        for(int i=0;i<100;i++)
        {
            CompletableFuture.runAsync(() -> {          
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new IllegalStateException(e);
                }
                System.out.println("completed");
            },ex);          
        }
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    }
}

参见上面的例子，它打印了 100 次“completed”。如果您删除 ex 参数，它将打印得少得多。

然而，调试调用缓慢的根本原因可能仍需要修复，因为如果这是一项长时间运行的任务，这可能会填满您的内存。

另请参阅:(https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/CompletableFuture.html):

All async methods without an explicit Executor argument are performed using the ForkJoinPool.commonPool() (unless it does not support a parallelism level of at least two, in which case, a new Thread is created to run each task). [...]