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【Akka】在并发程序中使用Future

2018-03-30 10:44 435 查看

引言

在Akka中, 一个

Future

是用来获取某个并发操作的结果的数据结构。这个操作一般是由Actor运行或由Dispatcher直接运行的. 这个结果能够以同步（堵塞）或异步（非堵塞）的方式訪问。

Future提供了一种简单的方式来运行并行算法。

Future直接使用

Future中的一个常见用例是在不须要使用Actor的情况下并发地运行计算。

Future有两种使用方式：

堵塞方式（Blocking）：该方式下，父actor或主程序停止运行知道全部future完毕各自任务。通过

scala.concurrent.Await

使用。

非堵塞方式（Non-Blocking），也称为回调方式（Callback）：父actor或主程序在运行期间启动future，future任务和父actor并行运行，当每一个future完毕任务，将通知父actor。通过

onComplete

、

onSuccess

、

onFailure

方式使用。

运行上下文（ExecutionContext）

为了运行回调和操作，Futures须要有一个

ExecutionContext

。

假设你在作用域内有一个

ActorSystem

。它会它自己派发器用作ExecutionContext，你也能够用ExecutionContext伴生对象提供的工厂方法来将Executors和ExecutorServices进行包裹。或者甚至创建自己的实例。

通过导入

ExecutionContext.Implicits.global

来导入默认的全局运行上下文。

你能够把该运行上下文看做是一个线程池，ExecutionContext是在某个线程池运行任务的抽象。

假设在代码中没有导入该运行上下文，代码将无法编译。

堵塞方式

第一个样例展示怎样创建一个future，然后通过堵塞方式等待其计算结果。尽管堵塞方式不是一个非常好的使用方法，可是能够说明问题。

这个样例中。通过在未来某个时间计算1+1，当计算结果后再返回。

import scala.concurrent.{Await, Future}
import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global

object FutureBlockDemo extends App{
implicit val baseTime = System.currentTimeMillis

// create a Future
val f = Future {
Thread.sleep(500)
1+1
}
// this is blocking(blocking is bad)
val result = Await.result(f, 1 second)
// 假设Future没有在Await规定的时间里返回,
// 将抛出java.util.concurrent.TimeoutException
println(result)
Thread.sleep(1000)
}

代码解释：

在上面的代码中。被传递给Future的代码块会被缺省的

Dispatcher

所运行。代码块的返回结果会被用来完毕

Future

。与从Actor返回的Future不同，这个Future拥有正确的类型, 我们还避免了管理Actor的开销。

Await.result

方法将堵塞1秒时间来等待Future结果返回。假设Future在规定时间内没有返回，将抛出

java.util.concurrent.TimeoutException

异常。

通过导入

scala.concurrent.duration._

，能够用一种方便的方式来声明时间间隔，如

100 nanos

，

500 millis

，

5 seconds

、

1 minute

、

1 hour

，

3 days

。

还能够通过

Duration(100, MILLISECONDS)

，

Duration(200, "millis")

来创建时间间隔。

非堵塞方式（回调方式）

有时你只须要监听

Future

的完毕事件，对其进行响应，不是创建新的Future，而不过产生副作用。

通过

onComplete

onSuccess

onFailure

三个回调函数来异步运行Future任务，而后两者不过第一项的特例。

使用onComplete的代码演示样例：

import scala.concurrent.{Future}
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.util.{Failure, Success}
import scala.util.Random

object FutureNotBlock extends App{
println("starting calculation ...")
val f = Future {
Thread.sleep(Random.nextInt(500))
42
}

println("before onComplete")
f.onComplete{
case Success(value) => println(s"Got the callback, meaning = $value")
case Failure(e) => e.printStackTrace
}

// do the rest of your work
println("A ...")
Thread.sleep(100)
println("B ....")
Thread.sleep(100)
println("C ....")
Thread.sleep(100)
println("D ....")
Thread.sleep(100)
println("E ....")
Thread.sleep(100)

Thread.sleep(2000)
}

使用onSuccess、onFailure的代码演示样例：

import scala.concurrent.{Future}
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.util.{Failure, Success}
import scala.util.Random

object Test12_FutureOnSuccessAndFailure extends App{
val f = Future {
Thread.sleep(Random.nextInt(500))
if (Random.nextInt(500) > 250) throw new Exception("Tikes!") else 42
}

f onSuccess {
case result => println(s"Success: $result")
}

f onFailure {
case t => println(s"Exception: ${t.getMessage}")
}

// do the rest of your work
println("A ...")
Thread.sleep(100)
println("B ....")
Thread.sleep(100)
println("C ....")
Thread.sleep(100)
println("D ....")
Thread.sleep(100)
println("E ....")
Thread.sleep(100)

Thread.sleep(1000)
}

代码解释：

上面两段样例中，Future结构中随机延迟一段时间，然后返回结果或者抛出异常。

然后在回调函数中进行相关处理。

创建返回Future[T]的方法

先看一下演示样例：

import scala.concurrent.{Await, Future, future}
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.util.{Failure, Success}

object ReturnFuture extends App{
implicit val baseTime = System.currentTimeMillis

// `future` method is another way to create a future
// It starts the computation asynchronously and retures a Future[Int] that
// will hold the result of the computation.
def longRunningComputation(i: Int): Future[Int] = future {
Thread.sleep(100)
i + 1
}

// this does not block
longRunningComputation(11).onComplete {
case Success(result) => println(s"result = $result")
case Failure(e) => e.printStackTrace
}

// keep the jvm from shutting down
Thread.sleep(1000)
}

代码解释：

上面代码中的longRunningComputation返回一个

Future[Int]

，然后进行相关的异步操作。

当中

future

方法是创建一个future的还有一种方法。它将启动一个异步计算而且返回包括计算结果的

Future[T]

。

Future用于Actor

通常有两种方法来从一个Actor获取回应: 第一种是发送一个消息

actor ! msg

。这样的方法只在发送者是一个Actor时有效；另外一种是通过一个Future。

使用Actor的

方法来发送消息会返回一个Future。要等待并获取结果的最简单方法是:

import scala.concurrent.Await
import akka.pattern.ask
import scala.concurrent.duration._
import akka.util.Timeout

implicit val timeout = Timeout(5 seconds)
val future = actor ? msg
val result = Await.result(future, timeout.duration).asInstanceOf[String]

以下是使用

发送消息给actor，并等待回应的代码演示样例：

import akka.actor._
import akka.pattern.ask
import akka.util.Timeout
import scala.concurrent.{Await, Future}
import scala.language.postfixOps
import scala.concurrent.duration._

case object AskNameMessage

class TestActor extends Actor {
def receive = {
case AskNameMessage => // respond to the 'ask' request
sender ! "Fred"
case _ => println("that was unexpected")
}
}
object AskDemo extends App{
//create the system and actor
val system = ActorSystem("AskDemoSystem")
val myActor = system.actorOf(Props[TestActor], name="myActor")

// (1) this is one way to "ask" another actor for information
implicit val timeout = Timeout(5 seconds)
val future = myActor ? AskNameMessage
val result = Await.result(future, timeout.duration).asInstanceOf[String]
println(result)

// (2) a slightly different way to ask another actor for information
val future2: Future[String] = ask(myActor, AskNameMessage).mapTo[String]
val result2 = Await.result(future2, 1 second)
println(result2)

system.shutdown
}

代码解释：

Await.result(future, timeout.duration).asInstanceOf[String]

会导致当前线程被堵塞，并等待actor通过它的应答来完毕

Future

。

可是堵塞会导致性能问题。所以是不推荐的。

致堵塞的操作位于

Await.result

和

Await.ready

中，这样就方便定位堵塞的位置。

还要注意actor返回的Future的类型是

Future[Any]

，这是由于actor是动态的。这也是为什么上例中凝视(1)使用了

asInstanceOf

。

在使用非堵塞方式时，最好使用

mapTo

方法来将Future转换到期望的类型。假设转换成功。

mapTo

方法会返回一个包括结果的新的 Future。假设不成功，则返回

ClassCastException

异常。

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