异步处理返回结果（AsyncResult使用场景）

场景

从数据库查询信息，分批查询，50000个查询一次，再把每次查询结果汇总，若是分10次查询，正常查询每次返List<Product>，要等前一次查询返回结果后，才能执行下一次查询，汇总结果，是同步执行的过程。试想若是能够同时进行查询，之间互不影响，每一个查询返回结构后，直接汇总，这样就大大节约了查询时间。 AsyncResult做用就在这里。

借用举例

AsyncResult是异步方式，异步主要用于调用的代码须要长时间运行，才能返回结果的时候，能够不阻塞调用者。

打个比方，同步方式就是你打电话给客服，客服无法马上解决，客服说你等等，别挂电话，而后等了10分钟，再告诉你。再挂电话。
此时电话费照收，而且你不能接打别人的电话。

异步方式就是，客服说，我先查查，查到了给你回电话，而后挂断。你干别的事情。等了10分钟，客服给你来电话了，告诉你结果。

 

代码

1，分批查询

@Override
    public Integer selectListCount(StorageFeeChargePageCommand command, Integer status,String key) throws Exception {

        Example example= conditions(command,status);
        int count = tgStorageFeeChargeMapper.selectCountByExample(example);
        int rowMaxCount = 50000;
        //分批查询
        int tempsize = (count % rowMaxCount) == 0 ? count / rowMaxCount : count / rowMaxCount + 1;

        //分页数据对象转换
        List<StorageFeeCharge> list =  new ArrayList<>();
        int listSize =0;
        ArrayList<Future<List<StorageFeeCharge>>> ret = new ArrayList<Future<List<StorageFeeCharge>>>();
        //分批查询
        for (int i = 0; i < tempsize; i++) {
            int pageNum =i+1;
            Future<List<StorageFeeCharge>> asyncResult1 = storageCommonApplication.asynchronousGetSFeeCharge(pageNum,rowMaxCount,example,key);
                ret.add(asyncResult1);
        }
        int num = 0;

       //获取返回结果
        for (Future<List<StorageFeeCharge>> result : ret){
                List<StorageFeeCharge> s =  result.get();
                listSize += s.size();
                s.clear();
        }
        return listSize;
    }

 

 

2，异步查询

@Async
    public Future<List<StorageFeeCharge>> asynchronousGetSFeeCharge(int pageNum, int rowMaxCount, Example example,String key){

        //分页数据对象转换
        List<StorageFeeCharge> list =  new ArrayList<>();
            PageWrap<StorageFeeCharge> pageList = new PageWrap<StorageFeeCharge>();
            Page<TgStorageFeeCharge> page = PageUtil.startPage(pageNum,rowMaxCount);
            list =   storageCommonRepository.selectPageList( pageNum,  rowMaxCount,  example);
            saveRedis(list, key);
         return new AsyncResult(list);
    }