案例讲解
电商 app 都有用过吧，商品详情页，需要给他们提供一个接口获取商品相关信息：
- 商品基本信息（名称、价格、库存、会员价格等）
- 商品图片列表
- 商品描述信息（描述信息一般是由富文本编辑的大文本信息）
数据库中我们用了 3 张表存储上面的信息：
- 商品基本信息表：t_goods（字段：id【商品 id】、名称、价格、库存、会员价格等）
- 商品图片信息表：t_goods_imgs（字段：id、goods_id【商品 id】、图片路径），一个商品会有多张图片
- 商品描述信息表：t_goods_ext（字段：id，goods_id【商品 id】、商品描述信息【大字段】）
这需求对于大家来说很简单吧，伪代码如下：
public Map
//创建一个map
//step1：查询商品基本信息，放入map
map.put(“goodsModel”,(select from t_goods where id = #gooldsId#));
//step2：查询商品图片列表，返回一个集合放入map
map.put(“goodsImgsModelList”,(select from t_goods_imgs where goods_id = #gooldsId#));
//step3：查询商品描述信息，放入map
map.put(“goodsExtModel”,(select from t_goods_ext where goods_id = #gooldsId#));
*return map;
}
上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时 200ms，此接口总共耗时>=600 毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在 700ms 左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。
再看一下上面的逻辑，整个过程是按顺序执行的，实际上 3 个查询之间是没有任何依赖关系，所以说 3 个查询可以同时执行，那我们对这 3 个步骤采用多线程并行执行，看一下最后什么情况，代码如下：
package com.itsoku.chat26;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;
/
微信公众号：程序员路人，个人博客：http://www.itsoku.com
/
public class Demo1** {
/**<br /> * 获取商品基本信息<br /> *<br /> * **@param** goodsId 商品id<br /> * **@return** 商品基本信息<br /> * **@throws** InterruptedException<br /> */<br /> **public** String **goodsDetailModel**(**long** goodsId) **throws** InterruptedException {<br /> //模拟耗时，休眠200ms<br /> TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);<br /> **return** "商品id:" + goodsId + ",商品基本信息....";<br /> }/**<br /> * 获取商品图片列表<br /> *<br /> * **@param** goodsId 商品id<br /> * **@return** 商品图片列表<br /> * **@throws** InterruptedException<br /> */<br /> **public** List<String> **goodsImgsModelList**(**long** goodsId) **throws** InterruptedException {<br /> //模拟耗时，休眠200ms<br /> TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);<br /> **return** Arrays.asList("图1", "图2", "图3");<br /> }/**<br /> * 获取商品描述信息<br /> *<br /> * **@param** goodsId 商品id<br /> * **@return** 商品描述信息<br /> * **@throws** InterruptedException<br /> */<br /> **public** String **goodsExtModel**(**long** goodsId) **throws** InterruptedException {<br /> //模拟耗时，休眠200ms<br /> TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);<br /> **return** "商品id:" + goodsId + ",商品描述信息......";<br /> }//创建个线程池<br /> ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);/**<br /> * 获取商品详情<br /> *<br /> * **@param** goodsId 商品id<br /> * **@return**<br /> * **@throws** ExecutionException<br /> * **@throws** InterruptedException<br /> */<br /> **public** Map<String, Object> **goodsDetail**(**long** goodsId) **throws** ExecutionException, InterruptedException {<br /> Map<String, Object> result = **new** HashMap<>();//异步获取商品基本信息<br /> Future<String> gooldsDetailModelFuture = executorService.submit(() -> goodsDetailModel(goodsId));<br /> //异步获取商品图片列表<br /> Future<List<String>> goodsImgsModelListFuture = executorService.submit(() -> goodsImgsModelList(goodsId));<br /> //异步获取商品描述信息<br /> Future<String> goodsExtModelFuture = executorService.submit(() -> goodsExtModel(goodsId));result.put("gooldsDetailModel", gooldsDetailModelFuture.get());<br /> result.put("goodsImgsModelList", goodsImgsModelListFuture.get());<br /> result.put("goodsExtModel", goodsExtModelFuture.get());<br /> **return** result;<br /> }**public** **static** **void** **main**(String[] args) **throws** ExecutionException, InterruptedException {<br /> **long** starTime = System.currentTimeMillis();<br /> Map<String, Object> map = **new** Demo1().goodsDetail(1L);<br /> System.out.println(map);<br /> System.out.println("耗时(ms):" + (System.currentTimeMillis() - starTime));<br /> }<br />}
输出：
{goodsImgsModelList=[图1, 图2, 图3], gooldsDetailModel=商品id:1,商品基本信息…., goodsExtModel=商品id:1,商品描述信息……}
耗时(ms):208
可以看出耗时 200 毫秒左右，性能提升了 2 倍，假如这个接口中还存在其他无依赖的操作，性能提升将更加显著，上面使用了线程池并行去执行 3 次查询的任务，最后通过 Future 获取异步执行结果。
整个优化过程
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