实战场景

 这是广州某500-900人互联网厂的面试原题

手写并发优化解决思路

我们要调用对方的RPC接口，我们的RPC接口每调用一次对方都会阻塞50ms

但是我们的业务要批量调用RPC，例如我们要批量调用1k次，我们不可能在for循环里面写1k次远程调用，因为我们1次就会阻塞50ms，我们for循环弄1k次那么就要等待1k×50ms

我们还要保证返回的结果是按照我们的请求顺序的

场景介绍：我们这边是C端的，我们不可能修改对方的代码，所以我们只能尽可能优化我们自己的代码提高接口效率

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解决思路

1.通过Hash算法来分批运算，最后把结果存到map<Integer,String>里面然后来取，因为我们的顺序由id从低到高，所以我们可以通过id在map里面根据顺序取出然后放到我们的List里面

2.我们for循环，然后每一次循环都开启一个异步线程将结果存到Map里面，然后我们最终存到List。但我一开始有个问题，就是我没等全部执行完就存到我们的Map里面了，因为我不会写那个全局等待的代码......破防了

我最终的解决思路是2

package com.kira.scaffoldmvc.appender;import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;public class RpcBatchRequestTest {static RpcService rpcService = new RpcService();public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {// rpc 请求参数List<Integer> requestIds = IntStream.range(0, 1000).boxed().collect(Collectors.toList());// rpc 调用List<String> results = batchGetDetails(requestIds);// 输出for (String result : results) {System.out.println(result);}// 预期输出// details 0// details 1// details 2// .......// details 999}/*** 某个 rpc service 的接口只提供单个调用* 此处需要做一个封装，多次请求后返回** 要求按照顺序返回** @param ids* @return*/public static List<String> batchGetDetails(List<Integer> ids) throws ExecutionException, InterruptedException {
//         单次调用
//         RpcService rpcService = new RpcService();
//         String rpcResult = rpcService.rpcGetDetailsById(1);List<String> list=new ArrayList<>();HashMap<Integer,String> map=new HashMap<>();List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>();//for循环里面的每一个都开启一个forfor(int i=0;i<ids.size();i++){int finalI = i;CompletableFuture future=CompletableFuture.supplyAsync(() -> {String s = rpcService.rpcGetDetailsById(ids.get(finalI));map.put(finalI, s);return s;});
futures.add(future);}//futures.toArray(new CompletableFuture[0]))      将future数组转成CompletableFuture数组//如果你传入 new CompletableFuture[0]，Java 会动态调整数组大小，以适应 futures 中的元素数//addOf()等待所有Completable异步线程都执行完CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();// TODO 在此处实现批量调用for(int i=0;i<ids.size();i++){list.add(map.get(i));}return list;}
}class RpcService {public String rpcGetDetailsById(int id) {// 模拟 rpc service 耗时try {Thread.sleep(50L);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}return "details " + id;}
}

分批推送的解决思路

每批为500份

package com.kira.scaffoldmvc.appender;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;public class RpcBatchRequestTest2 {static RpcService rpcService = new RpcService();public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {// rpc 请求参数List<Integer> requestIds = IntStream.range(0, 1000).boxed().collect(Collectors.toList());// rpc 调用List<String> results = batchGetDetails(requestIds);// 输出for (String result : results) {System.out.println(result);}}/*** 按批次异步调用 RPC 接口，并确保按顺序返回** @param ids 请求 ID 列表* @return 按顺序返回的结果列表*/public static List<String> batchGetDetails(List<Integer> ids) throws ExecutionException, InterruptedException {int batchSize = 500; // 每批大小List<CompletableFuture<List<String>>> batchFutures = new ArrayList<>();// 按批次切分数据for (int i = 0; i < ids.size(); i += batchSize) {int start = i;int end = Math.min(i + batchSize, ids.size());List<Integer> batch = ids.subList(start, end);// 异步处理每个批次CompletableFuture<List<String>> batchFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> batch.stream().map(rpcService::rpcGetDetailsById) // 调用 RPC 方法.collect(Collectors.toList()));batchFutures.add(batchFuture);}// 等待所有批次完成并收集结果List<String> results = new ArrayList<>();CompletableFuture.allOf(batchFutures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();for (CompletableFuture<List<String>> future : batchFutures) {results.addAll(future.get());}return results;}
}class RpcService2 {public String rpcGetDetailsById(int id) {// 模拟 rpc service 耗时try {Thread.sleep(50L);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}return "details " + id;}
}