血的教训--如何正确使用线程池submit和execute方法

血的教训之背景：使用线程池对存量数据进行迁移，可是总有一批数据迁移失败，无异常日志打印

凶案原由

​ 据说parallelStream并行流是个好东西，因为平常开发stream串行流的场景比较多，此次须要写迁移程序恰好能够用得上，那还不赶忙拿来装*一下，此时不装更待什么时候。机智的我还知道在 JVM 的后台，使用通用的 fork/join 池来完成上述功能，该池是全部并行流共享的，默认状况，fork/join 池会为每一个处理器分配一个线程，对应的变通方案就是建立本身的线程池如

ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
        });
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​ 因而地雷就是从这里埋下的。

submit仍是execute

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        final ExecutorService pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, null);
        //1.使用submit
        pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        });
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        //2.使用 execute
        pool.execute(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        });
        //3.使用submit，调用get()
        pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        }).get();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
    }
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​ 读者自行跑一下上面的用例，会发现单独使用submit方法的并不会打印出错误日志，而使用execute方法打印出了错误日志，可是对submit返回的FutureJoinTask调用get()方法，又会抛出异常。因而真相大白，部分批次中的数据存在脏数据，为null值，遍历到该null值的时候出现了异常，可是异常日志在submit方法中给catch住，没有打印出来（心痛的感受），而被捕获的异常，被包装在返回的结果类FutureJoinTask中，并无再次抛出。

若是不须要异步返回结果，请不要用submit 方法

​ 结论先行，我犯的错误就是，浅显的认为submit和execute的区别就只是一个有返回异步结果，一个没有返回一步结果，可是事实是残酷的。在submit()中逻辑必定包含了将异步任务抛出的异常捕获，而由于使用方法不当而致使该异常没有再次抛出。

​ 如今提出一个问题，ForkJoinPool#submit()中返回的ForkJoinTask能够获取异步任务的结果，现这个异步抛出了异常，咱们尝试获取该任务的结果会是如何？ 咱们直接看ForkJoinTask#get()的源码。

public final V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
    int s = (Thread.currentThread() instanceof ForkJoinWorkerThread) ?
        doJoin() : externalInterruptibleAwaitDone();
    Throwable ex;
    if ((s &= DONE_MASK) == CANCELLED)
        throw new CancellationException();
    //这里能够直接看到，异步任务出现异常会在调用get()获取结果的时候，会被包装成ExecutionException再次抛出
    if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null)
        throw new ExecutionException(ex);
    return getRawResult();
}
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​ 异步任务出现异常会在调用get()获取结果的时候，会被包装成ExecutionException再次抛出，可是异常是在哪里被捕获的呢？万变不离其宗，全部线程的线程都须要重写Thread#run()方法， 投递到ForkJoinPool的线程会被包装成ForkJoinWorkerThread，所以咱们看一下ForkJoinWorkerThread#run()的实现.

public void run() {
    if (workQueue.array == null) { // only run once
        Throwable exception = null;
        try {
            onStart();
            pool.runWorker(workQueue);
        } catch (Throwable ex) {
            //出现异常，捕获，再次抛出会在调用ForkJoinTask#get()的时候
            exception = ex;
        } finally {
            try {
                onTermination(exception);
            } catch (Throwable ex) {
                if (exception == null)
                    exception = ex;
            } finally {
                pool.deregisterWorker(this, exception);
            }
        }
    }
}
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​ 上面的分析是基于ForkJoinPool的，是否是全部的线程池的submit和execute方法的实现都是相似这样，咱们经常使用的线程池ThreadPoolThread实现会是怎样的，一样的思路，咱们须要找到投递到ThreadPoolThread的异步任务最终被包装为哪一个Thread的子类或者是实现java.lang.Runnable#run，答案就是java.util.concurrent.FutureTask

public void run() {
      ...
        try {
            Callable<V> c = callable;
            if (c != null && state == NEW) {
                V result;
                boolean ran;
                try {
                    result = c.call();
                    ran = true;
                } catch (Throwable ex) {
                    //捕获异常
                    result = null;
                    ran = false;
                    setException(ex);
                }
                if (ran)
                    set(result);
            }
        } 
     ....
    }

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总结

​ java.util.concurrent.ExecutorService#submit(java.lang.Runnable)为什么线程池会有这种设定，实际上咱们的思路不该该局限于线程池，而是放在获取异步任务结果，异常是否也是属于异步结果，FutureTask做为JDK提供的并发工具类的实现中，已经给出了很好的答案，即获取异步任务结果，异常也是属于异步结果，若是异步任务出现运行时异常，那么在获取该任务的结果时，该异常会被从新包装抛出

​ 做者：plz叫我红领巾

​ 出处：juejin.im/post/5d15c4…

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