一次多线程改造实践：基于ExecutorService + CompletionService的并发处理优化

📄 背景与业务场景

在企业业务系统中，我们经常需要对一批独立任务进行重复性的处理，例如：

为多个合同生成应收账单
对多个客户批量发送通知
针对多租户并行初始化资源

这类任务具备天然的并行性，即任务之间互不影响、处理逻辑相同，完全可以使用多线程优化执行效率。

本文以"为多个合同生成应收单"为例，记录一次从串行到并发的多线程改造实践 ，并重点介绍 ExecutorService + CompletionService 的使用方式。

📆 需求分析

原始功能需求：

输入为若干合同ID（可为全部合同或指定ID集合）
对每一个合同执行账单生成逻辑
聚合返回所有生成成功的应收单ID列表
该接口为前端"提交并审批"流程的一部分，必须同步返回处理结果

技术限制与期望：

合同数量多时串行处理耗时较长，需提升处理效率
合同任务之间互不依赖，可并行
需要对失败任务记录日志
并发线程数应可控，防止系统资源占满

📈 原始串行代码（伪代码）

ini 复制代码

List<Long> resultIds = new ArrayList<>();
for (Long contractId : contractIds) {
    Contract contract = contractService.getContract(contractId);
    if (contract == null) throw new RuntimeException("Contract not found");

    Map<Long, Bill> bills = billService.generate(contract);
    for (Bill bill : bills.values()) {
        Long billId = billRepository.save(bill);
        resultIds.add(billId);
    }
}
return resultIds;

问题：

完全串行，处理效率低
合同处理耗时不均，无法优化瓶颈

🛠️ 改造方案：使用线程池并发处理合同任务

1. 技术选型

ExecutorService：线程池统一管理线程资源，避免频繁创建销毁线程
CompletionService：结合线程池管理任务提交 + 异步结果获取，支持按完成顺序返回结果，便于聚合处理

2. 改造目标

将每一个合同处理逻辑封装为 Callable<List<Long>>
提交至线程池统一调度执行
主线程收集 Future 返回结果并聚合
控制最大并发线程数，保证系统安全

📃 改造后关键代码

ini 复制代码

int threadCount = Math.min(10, contractIds.size());
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
CompletionService<List<Long>> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

// 提交任务
for (Long contractId : contractIds) {
    completionService.submit(() -> {
        Contract contract = contractService.getContract(contractId);
        if (contract == null) throw new RuntimeException("Contract missing");

        Map<Long, Bill> billMap = billService.generate(contract);
        List<Long> billIds = new ArrayList<>();
        for (Bill bill : billMap.values()) {
            Long billId = billRepository.save(bill);
            billIds.add(billId);
        }
        return billIds;
    });
}

// 收集结果
List<Long> allBillIds = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < contractIds.size(); i++) {
    try {
        Future<List<Long>> future = completionService.take(); // 阻塞直到有结果
        allBillIds.addAll(future.get());
    } catch (Exception e) {
        log.error("Task failed", e);
        // 可选：记录失败ID、重试等
    }
}

executor.shutdown();

📖 ExecutorService + CompletionService 原理解析

ExecutorService

Java 提供的线程池框架接口，常用实现如：
- Executors.newFixedThreadPool(n) 固定线程数
- ThreadPoolExecutor 自定义线程池参数
管理线程的生命周期与复用，提高性能

CompletionService

接口：java.util.concurrent.CompletionService
实现类：ExecutorCompletionService
优点：按任务完成顺序获取结果，而非提交顺序

流程：

submit(Callable)：提交任务到线程池
take() / poll()：获取已完成任务的 Future
get()：获取具体结果或异常

这种模式避免了遍历所有 Future 检查状态，提高聚合效率

🎡 使用建议与扩展

✅ 使用建议

并发任务需满足线程安全、无共享状态
线程池应设置合理核心线程数、队列大小与拒绝策略
对于大量任务建议配合限流器如 Semaphore

📄 场景拓展

批量导入 / 导出数据
大文件分段处理
对多个接口异步调用并合并结果（如聚合查询）

📝 总结

通过使用 ExecutorService + CompletionService 对串行任务进行并发改造，能够在保证业务正确性的前提下大幅提升处理效率 ，尤其适合独立、重复、大量的任务场景。

本次实践中，改造后的实现满足了：

前端同步获取结果的业务需求
可控的并发处理与资源使用
良好的异常处理与日志记录

是一种在生产环境下非常推荐的并发模式。