• 60行从零开始自己动手写FutureTask是什么体验？

    前言

    在并发编程当中我们最常见的需求就是启动一个线程执行一个函数去完成我们的需求，而在这种需求当中，我们常常需要函数有返回值。比如我们需要同一个非常大的数组当中数据的和，让每一个线程求某一个区间内部的和，最终将这些和加起来，那么每个线程都需要返回对应区间的和。而在Java当中给我们提供了这种机制，去实现这一个效果——FutureTask。

    FutureTask

    在自己写FutureTask之前我们首先写一个例子来回顾一下FutureTask的编程步骤：

    • 写一个类实现Callable接口。
    @FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
    /**
     * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
     *
     * @return computed result
     * @throws Exception if unable to compute a result
     */
    V call() throws Exception;
}

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    实现接口就实现call即可，可以看到这个函数是有返回值的，而FutureTask返回给我们的值就是这个函数的返回值。

    • new一个FutureTask对象，并且new一个第一步写的类，new FutureTask<>(callable实现类)。
    • 最后将刚刚得到的FutureTask对象传入Thread类当中，然后启动线程即可new Thread(futureTask).start();。
    • 然后我们可以调用FutureTask的get方法得到返回的结果futureTask.get();。

    假如有一个数组data，长度为100000，现在有10个线程，第i个线程求数组[i * 10000, (i + 1) * 10000)所有数据的和，然后将这十个线程的结果加起来。

    import java.lang.reflect.Array;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;

public class FutureTaskDemo {

  public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    int[] data = new int[100000];
    Random random = new Random();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
      data[i] = random.nextInt(10000);
    }
    @SuppressWarnings("unchecked")
    FutureTask<Integer>[] tasks = (FutureTask<Integer>[]) Array.newInstance(FutureTask.class, 10);
    // 设置10个 futuretask 任务计算数组当中数据的和
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      int idx = i;
      tasks[i] = new FutureTask<>(() -> {
        int sum = 0;
        for (int k = idx * 10000; k < (idx + 1) * 10000; k++) {
          sum += data[k];
        }
        return sum;
      });
    }
    // 开启线程执行 futureTask 任务
    for (FutureTask<Integer> futureTask : tasks) {
      new Thread(futureTask).start();
    }
    int threadSum = 0;
    for (FutureTask<Integer> futureTask : tasks) {
      threadSum += futureTask.get();
    }
    int sum = Arrays.stream(data).sum();
    System.out.println(sum == threadSum); // 结果始终为 true
  }
}


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    可能你会对FutureTask的使用方式感觉困惑，或者不是很清楚，现在我们来仔细捋一下思路。

    1. 首先启动一个线程要么是继承自Thread类，然后重写Thread类的run方法，要么是给Thread类传递一个实现了Runnable的类对象，当然可以用匿名内部类实现。
    2. 既然我们的FutureTask对象可以传递给Thread类，说明FutureTask肯定是实现了Runnable接口，我们现在来看一下FutureTask的继承体系。

    ​ 可以发现的是FutureTask确实实现了Runnable接口，同时还实现了Future接口，这个Future接口主要提供了后面我们使用FutureTask的一系列函数比如get。

    1. 看到这里你应该能够大致想到在FutureTask中的run方法会调用Callable当中实现的call方法，然后将结果保存下来，当调用get方法的时候再将这个结果返回。

    自己实现FutureTask

    工具准备

    经过上文的分析你可能已经大致了解了FutureTask的大致执行过程了，但是需要注意的是，如果你执行FutureTask的get方法是可能阻塞的，因为可能Callable的call方法还没有执行完成。因此在get方法当中就需要有阻塞线程的代码，但是当call方法执行完成之后需要将这些线程都唤醒。

    在本篇文章当中使用锁ReentrantLock和条件变量Condition进行线程的阻塞和唤醒，在我们自己动手实现FutureTask之前，我们先熟悉一下上面两种工具的使用方法。

    • ReentrantLock主要有两个方法：
      • lock对临界区代码块进行加锁。
      • unlock对临界区代码进行解锁。
    • Condition主要有三个方法：
      • await阻塞调用这个方法的线程，等待其他线程唤醒。
      • signal唤醒一个被await方法阻塞的线程。
      • signalAll唤醒所有被await方法阻塞的线程。
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LockDemo {

  private ReentrantLock lock;
  private Condition condition;

  LockDemo() {
    lock = new ReentrantLock();
    condition = lock.newCondition();
  }

  public void blocking() {
    lock.lock();
    try {
      System.out.println(Thread.currentThread() + " 准备等待被其他线程唤醒");
      condition.await();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }finally {
      lock.unlock();
    }
  }

  public void inform() throws InterruptedException {
    // 先休眠两秒 等他其他线程先阻塞
    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    lock.lock();
    try {
      System.out.println(Thread.currentThread() + " 准备唤醒其他线程");
      condition.signal(); // 唤醒一个被 await 方法阻塞的线程
      // condition.signalAll(); // 唤醒所有被 await 方法阻塞的线程
    }finally {
      lock.unlock();
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    LockDemo lockDemo = new LockDemo();
    Thread thread = new Thread(() -> {
      lockDemo.blocking(); // 执行阻塞线程的代码
    }, "Blocking-Thread");
    Thread thread1 = new Thread(() -> {
      try {
        lockDemo.inform(); // 执行唤醒线程的代码
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }, "Inform-Thread");
    thread.start();
    thread1.start();
  }
}

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    上面的代码的输出：

    Thread[Blocking-Thread,5,main] 准备等待被其他线程唤醒
Thread[Inform-Thread,5,main] 准备唤醒其他线程

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    FutureTask设计与实现

    在前文当中我们已经谈到了FutureTask的实现原理，主要有以下几点：

    • 构造函数需要传入一个实现了Callable接口的类对象，这个将会在FutureTask的run方法执行，然后得到函数的返回值，并且将返回值存储起来。
    • 当线程调用get方法的时候，如果这个时候Callable当中的call已经执行完成，直接返回call函数返回的结果就行，如果call函数还没有执行完成，那么就需要将调用get方法的线程挂起，这里我们可以使用condition.await()将线程挂起。
    • 在call函数执行完成之后，需要将之前被get方法挂起的线程唤醒继续执行，这里使用condition.signalAll()将所有挂起的线程唤醒。
    • 因为是我们自己实现FutureTask，功能不会那么齐全，只需要能够满足我们的主要需求即可，主要是帮助大家了解FutureTask原理。

    实现代码如下（分析都在注释当中）：

    import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

// 这里需要实现 Runnable 接口，因为需要将这个对象放入 Thread 类当中
// 而 Thread 要求传入的对象实现了 Runnable 接口
public class MyFutureTask<V> implements Runnable {

  private final Callable<V> callable;
  private Object returnVal; // 这个表示我们最终的返回值
  private final ReentrantLock lock;
  private final Condition condition;

  public MyFutureTask(Callable<V> callable) {
    // 将传入的 callable 对象存储起来 方便在后面的 run 方法当中调用
    this.callable = callable;
    lock = new ReentrantLock();
    condition = lock.newCondition();
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  public V get(long timeout, TimeUnit unit) {
    if (returnVal != null) // 如果符合条件 说明 call 函数已经执行完成 返回值已经不为 null 了
      return (V) returnVal; // 直接将结果返回即可 这样不用竞争锁资源 提高程序执行效率
    lock.lock();
    try {
      // 这里需要进行二次判断 (双重检查)
      // 因为如果一个线程在第一次判断 returnVal 为空
      // 然后这个时候它可能因为获取锁而被挂起
      // 而在被挂起的这段时间，call 可能已经执行完成
      // 如果这个时候不进行判断直接执行 await方法
      // 那后面这个线程将无法被唤醒
      if (returnVal == null)
        condition.await(timeout, unit);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    } finally {
      lock.unlock();
    }
    return (V) returnVal;
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  public V get() {
    if (returnVal != null)
      return (V) returnVal;
    lock.lock();
    try {
      // 同样的需要进行双重检查
      if (returnVal == null)
      	condition.await();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    } finally {
      lock.unlock();
    }
    return (V) returnVal;
  }


  @Override
  public void run() {
    if (returnVal != null)
      return;
    try {
      // 在 Runnable 的 run 方法当中
      // 执行 Callable 方法的 call 得到返回结果
      returnVal = callable.call();
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    lock.lock();
    try {
      // 因为已经得到了结果
      // 因此需要将所有被 await 方法阻塞的线程唤醒
      // 让他们从 get 方法返回
      condition.signalAll();
    }finally {
      lock.unlock();
    }
  }
	// 下面是测试代码
  public static void main(String[] args) {
    MyFutureTask<Integer> ft = new MyFutureTask<>(() -> {
      TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
      return 101;
    });
    Thread thread = new Thread(ft);
    thread.start();
    System.out.println(ft.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS)); // 输出为 null
    System.out.println(ft.get()); // 输出为 101
  }
}


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    我们现在用我们自己写的MyFutureTask去实现在前文当中数组求和的例子：

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
  int[] data = new int[100000];
  Random random = new Random();
  for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    data[i] = random.nextInt(10000);
  }
  @SuppressWarnings("unchecked")
  MyFutureTask<Integer>[] tasks = (MyFutureTask<Integer>[]) Array.newInstance(MyFutureTask.class, 10);
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    int idx = i;
    tasks[i] = new MyFutureTask<>(() -> {
      int sum = 0;
      for (int k = idx * 10000; k < (idx + 1) * 10000; k++) {
        sum += data[k];
      }
      return sum;
    });
  }
  for (MyFutureTask<Integer> MyFutureTask : tasks) {
    new Thread(MyFutureTask).start();
  }
  int threadSum = 0;
  for (MyFutureTask<Integer> MyFutureTask : tasks) {
    threadSum += MyFutureTask.get();
  }
  int sum = Arrays.stream(data).sum();
  System.out.println(sum == threadSum); // 输出结果为 true
}

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    总结

    在本篇文章当中主要给大家介绍了FutureTask的内部原理，并且我们自己通过使用ReentrantLock和Condition实现了我们自己的FutureTask，本篇文章的主要内容如下：

    • FutureTask的内部原理：
      • FutureTask首先会继承Runnable接口，这样就可以将FutureTask的对象直接放入Thread类当中，作为构造函数的参数。
      • 我们在使用FutureTask的时候需要传入一个Callable实现类的对象，在函数call当中实现我们需要执行的函数，执行完成之后，将call函数的返回值保存下来，当有线程调用get方法时候将保存的返回值返回。
    • 我们使用条件变量进行对线程的阻塞和唤醒。
      • 当有线程调用get方法时，如果call已经执行完成，那么可以直接将结果返回，否则需要使用条件变量将线程挂起。
      • 当call函数执行完成的时候，需要使用条件变量将所有阻塞在get方法的线程唤醒。
    • 双重检查：
      • 我们在get方法当中首先判断returnVal是否为空，如果不为空直接将结果返回，这就可以不用去竞争锁资源了，可以提高程序执行的效率。
      • 但是我们在使用锁保护的临界区还需要进行判断，判断returnVal是否为空，因为如果一个线程在第一次判断 returnVal 为空，然后这个时候它可能因为获取锁而被挂起， 而在被挂起的这段时间，call 可能已经执行完成，如果这个时候不进行判断直接执行 await方法，那后面这个线程将无法被唤醒，因为在call函数执行完成之后调用了condition.signalAll()，如果线程在这之后执行await方法，那么将来再没有线程去将这些线程唤醒。

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