Multithreading,Parallel & Asynchronous Coding in Modern Java

在这个概述中，我们已经讨论了并行流（ParallelStreams）和可完成未来(CompletableFuture)的各种方面。让我们将这些概念整合到一个实际应用程序中，并探索它们如何在现实世界的场景中工作。

使用ParallelStreams的场景

• 数据处理密集型任务：当你有大量数据需要并行处理时，比如批量计算、排序或者筛选。
• I/O密集型任务：当任务主要涉及磁盘或网络操作，并且这些操作是并发的，可以利用ParallelStreams来提高性能。
• 复杂的数据处理场景：比如，在需要对数据进行多个阶段复杂转换时，ParallelStreams可以帮助减少内存使用和提高处理速度。

使用CompletableFuture的场景

• 异步I/O操作：当你需要在不阻塞主线程的情况下执行网络请求或者文件操作时，CompletableFuture非常有用。
• 微服务调用：在分布式系统中，CompletableFuture可以用来处理服务之间的远程调用。
• 复杂的异步工作流程：当你需要组合多个异步操作时，CompletableFuture可以帮助你构建复杂的、可组合的异步任务链。
• 错误处理和恢复：CompletableFuture提供了丰富的错误处理机制，包括handle()、exceptionally()和whenComplete()等，这些可以帮助你优雅地处理异步操作中的错误。

结合使用ParallelStreams和CompletableFuture

在一些场景下，你可能需要将并行流与异步操作结合起来。例如：

• 数据预处理：在读取大量数据之后，对其进行预处理，然后异步地发送到其他服务进行进一步处理。
• 分布式计算：将计算任务分割成多个部分，并行地处理它们，然后将结果异步地合并起来。

在这个课程中，我们将通过构建一个ProductService应用程序来实际演示这些概念。ProductService将包括几个服务（如产品信息服务、评价服务和库存服务），我们将看到如何在这些服务之间使用并行流和可完成未来以提高性能。

课程内容概览

1. Parallel Streams：

   • 背景与介绍
   • ForkJoinPool的使用
   • 并发数据处理示例
   • 性能优化与注意事项

2. CompletableFuture：

   • 基本概念和使用场景
   • 异步操作的组合
   • 错误处理与恢复策略
   • 处理多个CompletableFutures（anyOf(), allOf()）

3. 结合使用ParallelStreams和CompletableFuture：

   • 如何在实际应用中结合使用两者
   • 异步处理并行计算的结果
   • 性能测试与分析

通过这个课程，你将获得对ParallelStreams和CompletableFuture的深入理解，并能够将这些工具有效地集成到你的项目中。记住，异步编程和并行处理是现代应用程序性能优化的重要部分，掌握这些技术将为你的软件开发技能提供巨大的增强。