一、前言

并发运行相比串行执行很好，因为其可以减少执行时间，但是并发用的不对，也会造成资源浪费，本文我们就来探究一例子。

二、案例介绍与优化

有这样一段代码，根据传递的url列表，并发的去下载url对于的文件内容，原来代码模拟如下：

//0
    private final static ThreadPoolExecutor EXECUTOR_SERVICE = new ThreadPoolExecutor(8, 8, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1));

    public static void main(String[] args) {

        // 1.创建图片列表
        List<String> imageList = new ArrayList<String>();
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            imageList.add(i + "");
        }

        long start = System.currentTimeMillis();

        // 2.并发处理url
        Map<String, String> resultMap = imageList.parallelStream().collect(Collectors.toMap(url -> url, url -> {
            try {
                EXECUTOR_SERVICE.submit(() -> {
                    // 2.1模拟同步处理url,并返回结果
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + url);
                    Thread.sleep(30000);
                    return "jiaduo" + url;
                }).get();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "";
        }));

        // 3.打印结果
        long costs = System.currentTimeMillis() - start;
        System.out.println("result:" + costs + " " + JSON.toJSONString(resultMap));
        System.out.println("main is over");
    }

如上代码0创建了一个线程个数为8的线程池。
代码1创建了一个图片列表
代码2意为使用并行流把图片url下载任务投递到线程池EXECUTOR_SERVICE后，通过流的collect方法，把url和url处理结果收集起来变成map返回。
代码2.1我们模拟同步根据url下载文件，并返回处理结果。
代码3则使用main线程打印整个处理耗时和处理结果。

如上代码，运行起来确实可以实现并发下载图片功能，但是里面有个细节，就是默认并行流使用的是对于这段代码来说，首先使用了并行流，而并行流默认使用的是ForkJoinPool中的commonPool,而该commonPool是真个JVM内单实例的，如果commonPool内的线程全部阻塞了，则其他使用它的地方将转换为调用线程来执行。

另外这里会导致多个commonPool中的线程处于阻塞状态等待异步任务执行完毕。这里假设imageList中有3个URL，则我们会有3个线程(一个main函数所在调用线程，2个commonpool中的线程)分别把下载图片任务投递到executorService，然后这3个线程各自调用了返回的future的get系列方法等待上传任务的完成，所以这会导致commonPool内的2个线程和调用线程被阻塞。

为了验证上面说法，大家运行上面代码，然后可以自行jstack线程堆栈，会发现如下：

首先我们会看到3个EXECUTOR_SERVICE线程池中的线程在执行图片下载任务：

image.png

然后我们会看到有两个commonPool中的线程，在等待投递到EXECUTOR_SERVICE中的两个任务执行完毕：

image.png

并且可以看到main线程也在等待投递到EXECUTOR_SERVICE中的一个任务的执行结果：

image.png

所以这里为了等待投递到线程池EXECUTOR_SERVICE中的三个任务执行完毕，耗费了三个线程。其实可以把上面代码改造为如下：

    private final static ThreadPoolExecutor EXECUTOR_SERVICE = new ThreadPoolExecutor(8, 8, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1));

    public static void main(String[] args) {

        // 1.创建图片列表
        List<String> imageList = new ArrayList<String>();
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            imageList.add(i + "");
        }

        long start = System.currentTimeMillis();

        // 2.并发执行，并保持url对应的future
        Map<String, Future<String>> futureMap = imageList.stream().collect(Collectors.toMap(url -> url, url -> {
            return EXECUTOR_SERVICE.submit(() -> {
                // 2.1模拟rpc同步处理url,并返回结果
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + url);
                Thread.sleep(300000);
                return "jiaduo" + url;
            });
        }));

        // 3.调用线程同步等待所有任务执行完毕
        Map<String, String> resultMap = futureMap.entrySet().stream()
                .collect(Collectors.toMap(entry -> entry.getKey(), entry -> {
                    try {
                        entry.getValue().get();
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    return "";
                }));

        // 3.打印结果
        long costs = System.currentTimeMillis() - start;
        System.out.println("result:" + costs + " " + JSON.toJSONString(resultMap));
        System.out.println("main is over");
    }

如上代码2我们把图片下载任务投递到了线程池EXECUTOR_SERVICE后调用线程马上返回了对于的Future对象，然后我们通过流的collect方法把url和对应的future对象收集到了futureMap中，这个过程是异步的，不会阻塞调用线程。
代码3 main线程则循环获取每个future的执行结果，并且通过流的collect方法把url和对应的future执行结果收集到map.

运行上面代码，我们会发现除了有EXECUTOR_SERVICE中的三个线程在执行文件下载任务外，只有一个main线程在等待全部任务执行完毕，相比原来方法节省了2个commonPool里面的线程。