利用线程池怎么异步获取线程池的处理结果

在Java中，利用线程池异步地获取线程池处理结果通常涉及 Future 接口。Future 是 Java并发包中用于异步计算的结果的一个抽象表示。当你提交一个任务给线程池（如通过 ExecutorService 的 submit() 或 call() 方法），它会返回一个 Future 对象。

以下是基本步骤：

1. 创建 ExecutorService（线程池）实例。
2. 使用 Future 提交任务到线程池，比如 `Future<V> future = executor.submit(task);`
3. 调用 Future 的 get() 方法来阻塞并等待结果，这将返回计算结果。如果任务还没完成，get() 将一直阻塞直到结果可用。`V result = future.get();`
4. 为了非阻塞获取结果，可以使用 get(long timeout, TimeUnit unit) 方法，传入超时时间和时间单位。如果在指定时间内任务未完成，将会抛出 TimeoutException。
5. 你还可以检查 future 是否已完成（isDone()）或是否成功（isCancelled()、isCompletedExceptionally()）。

异步操作的好处在于不会阻塞主线程，提高系统的响应性和吞吐量。

相关问题

springboot 线程池实现redis订阅异步处理消息

Spring Boot 中可以利用 Spring 的 `ThreadPoolTaskExecutor` 或者第三方库如 `Spring Cloud Task` 实现 Redis 订阅异步处理消息。以下是基本步骤：

1. 配置 ThreadPoolTaskExecutor 或创建一个自定义线程池：

   @Bean
   public ThreadPoolTaskExecutor redisThreadPoolExecutor() {
       ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
       executor.setCorePoolSize(5); // 核心线程数
       executor.setMaxPoolSize(10); // 最大线程数
       executor.setQueueCapacity(100); // 队列容量
       executor.setThreadNamePrefix("redis-async-task-");
       executor.initialize();
       return executor;
   }

2. 创建一个 Runnable 接口实现类，用于处理 Redis 的消息：

   public class RedisMessageHandler implements Runnable {
       private final String channel;
       private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

       public RedisMessageHandler(String channel, RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
           this.channel = channel;
           this.redisTemplate = redisTemplate;
       }

       @Override
       public void run() {
           List<String> messages = redisTemplate.opsForSubscription().subscribe(channel);
           for (String message : messages) {
               handleMessage(message);
           }
       }

       // 处理接收到的消息逻辑
       private void handleMessage(String message) {
           // ... your handling logic here
       }
   }

3. 异步监听 Redis 更新并发送到线程池执行：

   @EventListener
   public void onRedisMessage(RedisMessageEvent event) {
       String channel = event.getChannel(); // 获取频道名
       redisThreadPoolExecutor().execute(new RedisMessageHandler(channel, context.getBean(RedisTemplate.class)));
   }

4.

如何利用线程池调用其他函数

要利用线程池调用其他函数，需要将需要执行的函数封装成一个任务（Task），并将任务提交给线程池。下面是一个简单的例子：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <queue>
#include <functional>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

class ThreadPool {
public:
    using Task = std::function<void()>;

    explicit ThreadPool(std::size_t numThreads) {
        start(numThreads);
    }

    ~ThreadPool() {
        stop();
    }

    template<class T>
    auto enqueue(T task) -> std::future<decltype(task())> {
        auto wrapper = std::make_shared<std::packaged_task<decltype(task()) ()>>(std::move(task));
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock{mEventMutex};
            mTasks.emplace([=] {
                (*wrapper)();
            });
        }
        mEventVar.notify_one();
        return wrapper->get_future();
    }

private:
    std::vector<std::thread> mThreads;

    std::condition_variable mEventVar;

    std::mutex mEventMutex;
    bool mStopping = false;

    std::queue<Task> mTasks;

    void start(std::size_t numThreads) {
        for (auto i = 0u; i < numThreads; ++i) {
            mThreads.emplace_back([=] {
                while (true) {
                    Task task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock{mEventMutex};
                        mEventVar.wait(lock, [=] { return mStopping || !mTasks.empty(); });
                        if (mStopping && mTasks.empty())
                            break;
                        task = std::move(mTasks.front());
                        mTasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    void stop() noexcept {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock{mEventMutex};
            mStopping = true;
        }
        mEventVar.notify_all();
        for (auto &thread : mThreads)
            thread.join();
    }
};

void foo(int num) {
    std::cout << "Thread " << std::this_thread::get_id() << " executing foo(" << num << ")" << std::endl;
}

int main() {
    ThreadPool pool{4};

    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        pool.enqueue([=] {
            foo(i);
        });
    }

    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个线程池 `ThreadPool`，它接受一个 `numThreads` 参数，表示线程池中工作的线程数。线程池中的每个线程都会不断地从任务队列中取出任务，并执行任务。

我们还定义了一个 `Task` 类型，它是一个函数对象类型，可以封装任何可调用对象。

在 `ThreadPool` 中，我们定义了一个 `enqueue` 函数模板，它接受一个可调用对象 `task`，将其封装成一个 `Task` 对象，并将其提交给任务队列。该函数返回一个 `std::future` 对象，用于获取任务的返回值。

在 `main` 函数中，我们创建了一个线程池，并提交了 8 个任务到线程池中。每个任务都是一个 lambda 函数，用于调用函数 `foo`，并传递一个整数参数。函数 `foo` 将在线程池中的一个线程中执行，并打印输出。

需要注意的是，由于线程池中的线程是异步执行的，因此 `foo` 函数的输出顺序可能会与任务提交的顺序不同。