Java中，有一个for循环调用网络api很耗时，请问如何减少耗时？
你遇到的问题很常见，就是在一个for循环里逐个调用耗时的网络API，导致整体执行时间很长。解决这类问题，关键在于并行化和优化。
下面我将从几个层面，详细讲解如何在Java中减少这种for循环调用网络API的耗时。
核心思想：从“串行”到“并行”
想象一下，你有一个长长的待处理任务列表（就是你的for循环）。如果你一个个地去处理，后面的任务必须等前面的完成。这就是串行。
而我们的目标是，尽可能让多个任务同时进行，就像你有多个助手，每个人同时去处理列表中的不同任务。这就是并行。
方法一：使用Java并发工具（推荐）
Java提供了非常强大的并发编程工具，我们可以利用它们来轻松实现并行调用。
1. `ExecutorService` 和 `Future`
这是最常用也是最推荐的方式。`ExecutorService`是一个线程池，可以管理一组工作线程。我们可以将每个API调用任务提交给线程池，线程池会自动分配线程去执行。
基本步骤：
创建`ExecutorService`： 你需要决定使用哪种类型的线程池。
`Executors.newFixedThreadPool(int nThreads)`: 创建一个固定大小的线程池。适合CPU密集型任务，但对于I/O密集型（如网络请求），可以设置一个稍大的线程数，比如CPU核心数的两倍。
`Executors.newCachedThreadPool()`: 创建一个可缓存的线程池。线程数会根据需求动态创建和回收。对于大量的短时任务非常有效，但如果任务执行时间很长，可能会消耗大量内存。
`Executors.newWorkStealingPool()`: 使用ForkJoinPool，它是一种特殊的线程池，能够更有效地利用多核CPU。
提交任务： 将你的API调用逻辑封装成一个`Callable`（有返回值）或`Runnable`（无返回值）对象，然后提交给`ExecutorService`。
获取结果： 如果使用`Callable`，提交后会得到一个`Future`对象。你可以通过`Future.get()`方法来获取API调用的结果。`get()`方法是阻塞的，直到任务完成并返回结果。
关闭`ExecutorService`： 任务完成后，务必调用`executorService.shutdown()`或`executorService.shutdownNow()`来关闭线程池，释放资源。
代码示例（使用`Executors.newFixedThreadPool`）：
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.;
public class ParallelApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
// 模拟网络延迟，比如500毫秒
Thread.sleep(500);
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) {
List params = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
// 1. 创建一个固定大小的线程池，假设有5个工作线程
// 对于I/O密集型任务，线程数可以设置得比CPU核心数大一些，比如 2 CPU_CORES
int numberOfThreads = 5;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);
// 存储Future对象的列表，用于后续获取结果
List> futures = new ArrayList<>();
// 记录开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 2. 提交任务到线程池
for (String param : params) {
// 提交一个Callable任务，其中包含API调用逻辑
Callable task = () > callApi(param);
Future future = executorService.submit(task);
futures.add(future);
}
// 3. 获取所有任务的结果
List results = new ArrayList<>();
for (Future future : futures) {
try {
// future.get() 会阻塞直到任务完成并返回结果
String result = future.get();
results.add(result);
System.out.println("获取到结果: " + result);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
System.err.println("API调用发生异常: " + e.getMessage());
// 根据业务需求，可以选择是否继续处理其他结果，或者抛出异常
e.printStackTrace();
}
}
// 4. 关闭ExecutorService
executorService.shutdown();
try {
// 等待所有线程执行完毕，最多等待1分钟
if (!executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES)) {
executorService.shutdownNow(); // 如果超过时间还没结束，强制中断
}
} catch (InterruptedException e) {
executorService.shutdownNow();
Thread.currentThread().interrupt(); // 恢复中断状态
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
}
}
```
思考和调整：
线程池大小 (`nThreads`)： 这是关键参数。
CPU密集型 vs. I/O密集型： 网络API调用是典型的I/O密集型任务。这意味着线程大部分时间在等待网络响应，而不是执行CPU指令。对于I/O密集型任务，线程池的大小可以设置得比CPU核心数大一些。一个常见的经验法则是 `CPU核心数 (1 + I/O等待比例)`。如果I/O等待比例很高（比如90%），那么 `CPU核心数 (1 + 0.9)` ≈ `CPU核心数 2` 是一个不错的起点。可以根据实际测试调整。
API的并发限制： 有些API有并发请求的限制。如果你的线程池过大，可能会触发API的限流，反而导致错误或更长的延迟。需要了解目标API的限制。
`Callable` vs. `Runnable`： 如果API调用不需要返回值，或者你只需要知道是否成功，可以使用`Runnable`。但通常API调用是有返回值的，所以`Callable`更常用。
异常处理： `future.get()`会抛出`InterruptedException`（如果当前线程被中断）和`ExecutionException`（如果`Callable`内部抛出了异常）。务必妥善处理这些异常。
超时机制： 如果某个API调用特别慢，可能会阻塞整个线程池。可以使用`future.get(long timeout, TimeUnit unit)`来设置一个超时时间。
2. `CompletableFuture` (Java 8+)
`CompletableFuture`是Java 8引入的，它提供了一种更函数式、更灵活的异步编程方式，并且能够方便地组合和链式处理多个异步任务。
优点：
非阻塞： 避免了`future.get()`的阻塞，允许你在等待结果的同时执行其他逻辑。
链式调用： 可以方便地串联多个异步操作，例如，一个API调用完成后，自动触发另一个API调用。
组合： 可以方便地组合多个并行的异步任务，例如，等待所有任务都完成后再执行下一步。
代码示例：
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
public class CompletableFutureApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500); // 模拟网络延迟
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
List params = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 1. 将所有API调用转换为CompletableFuture
List> futures = params.stream()
.map(param > CompletableFuture.supplyAsync(() > {
try {
return callApi(param);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e); // CompletableFuture内部异常需要包装
}
}))
.collect(Collectors.toList());
// 2. 等待所有CompletableFuture完成，并收集结果
// CompletableFuture.allOf() 返回一个新的CompletableFuture，当所有源CompletableFuture完成后触发
// .thenApply() 用于转换结果，这里我们等待所有完成后，再将CompletableFuture[] 转换为 List
CompletableFuture allDoneFuture = CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]));
// thenApplyAsync 可以在另一个线程中执行，避免阻塞主线程
allDoneFuture.thenApplyAsync(v > {
List results = new ArrayList<>();
for (CompletableFuture future : futures) {
try {
results.add(future.get()); // get()在这里是安全的，因为allOf保证了都已完成
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
System.err.println("获取结果时发生异常: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
// 根据业务逻辑，这里可以添加失败的处理，比如添加一个null或者错误标记
}
}
return results; // 返回最终的结果列表
}).thenAccept(results > { // thenAccept 接收最终结果并执行操作
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
});
// 注意：CompletableFuture的异步操作是默认在ForkJoinPool.commonPool()中执行的。
// 如果需要自定义线程池，可以使用:
// CompletableFuture.supplyAsync(() > callApi(param), customExecutorService)
// 并且确保在程序结束前调用 customExecutorService.shutdown()
// 为了让主线程等待异步任务完成，可以使用join()或者Thread.sleep()，
// 或者更好的方式是让主线程也成为一个CompletableFuture链的一部分，
// 或者使用CountDownLatch等。
// 在这个例子中，为了简单演示，我们让主线程等待一小段时间，确保异步任务有机会完成
// 实际应用中，主线程可能在执行其他业务，或者作为服务的一部分，不需要显式等待。
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3); // 简单等待，模拟主线程可能也在做其他事情
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
```
思考和调整：
`supplyAsync` vs. `runAsync`： `supplyAsync`用于有返回值的任务，`runAsync`用于无返回值的任务。
执行器（Executor）： `CompletableFuture`默认使用`ForkJoinPool.commonPool()`。如果你的API调用非常多，或者需要更精细地控制线程资源，可以传入自定义的`ExecutorService`。
结果收集： `CompletableFuture.allOf`会返回一个`CompletableFuture`，表示所有任务都完成了，但它不包含任何结果。你需要遍历原始的`CompletableFuture`列表，调用`future.get()`来获取每个任务的结果。
链式组合： `thenApply`、`thenAccept`、`thenCompose`等方法可以让你将多个异步操作连接起来。
方法二：使用第三方库
一些成熟的第三方库可以简化并发编程，提供更高级的功能，例如：
Google Guava `Futures`： Guava提供了`Futures.allAsList()`等方法，可以方便地并行执行多个`ListenableFuture`，并收集结果。
RxJava/Project Reactor： 这些是响应式编程库，提供了强大的异步流处理能力，可以非常优雅地处理这种场景。它们允许你定义数据流、转换、过滤、并行处理等，并且内置了背压（backpressure）机制，防止生产者过快而消费者来不及处理。
举例：使用Guava
```java
import com.google.common.util.concurrent.;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class GuavaApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500); // 模拟网络延迟
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
List params = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
// 1. 创建一个ExecutorService
int numberOfThreads = 5;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);
ListeningExecutorService listeningExecutorService = MoreExecutors.listeningDecorator(executorService);
List> futures = new ArrayList<>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 2. 将API调用封装成ListenableFuture并提交
for (String param : params) {
Callable task = () > callApi(param);
ListenableFuture future = listeningExecutorService.submit(task);
futures.add(future);
}
// 3. 使用Futures.allAsList()等待所有Future完成
ListenableFuture> allResultsFuture = Futures.allAsList(futures);
// 4. 添加回调，当所有结果都可用时执行
Futures.addCallback(allResultsFuture, new FutureCallback>() {
@Override
public void onSuccess(List results) {
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
System.err.println("发生错误: " + t.getMessage());
t.printStackTrace();
}
}, listeningExecutorService); // 回调函数也使用ExecutorService
// 5. 关闭ExecutorService (重要！)
executorService.shutdown();
// 如果需要等待回调执行完，可以考虑使用CountDownLatch或阻塞主线程
// 在实际应用中，如果程序是一个服务，监听器会在后台线程处理
}
}
```
总结 Guava 的优势：
`ListenableFuture`允许你注册回调函数 (`FutureCallback`)，而不是阻塞等待。
`Futures.allAsList()` 简化了等待多个Future结果的逻辑。
方法三：批量处理（如果API支持）
有些API允许一次性发送多个请求，或者通过某种方式聚合请求。如果你的API支持，这是最直接也最有效的方式。
举例：
HTTP/2 多路复用： 如果你的HTTP客户端支持HTTP/2，它可以让你在一个TCP连接上同时发送多个HTTP请求，而不是为每个请求都建立新连接。
GraphQL： GraphQL允许客户端一次性请求多个数据字段，服务器可以高效地批量处理这些请求。
自定义批量API： 某些服务可能提供一个 `/batch` 端点，允许你发送一个包含多个操作的JSON请求，服务器会并行处理它们并返回一个包含所有结果的JSON响应。
如何判断和实现：
1. 查阅API文档： 这是第一步，看看API是否支持批量操作。
2. HTTP/2： 确保你的HTTP客户端（如Apache HttpClient, OkHttp）配置正确，并且服务器支持HTTP/2。
3. 自定义批量： 如果API支持，你需要修改你的代码，将原来单个API调用的逻辑，转换为构造一个批量请求，然后发送。
方法四：请求合并与去重
在某些极端情况下，你的for循环可能会在短时间内对同一个资源发起大量重复的请求。
请求合并： 如果API允许，可以将同一时间窗口内的、请求相同资源的API调用合并成一个。
去重： 如果一个API调用失败了，并且这个失败的API调用在短时间内是幂等的（即多次执行结果相同），可以考虑在一定时间内缓存其结果，避免重复尝试。
优化网络层
除了并发执行，还可以从网络层面优化：
连接复用： 使用HTTP KeepAlive（HTTP/1.1默认开启）或HTTP/2，避免为每个请求都建立新的TCP连接和TLS握手，这可以显著减少延迟。大多数现代HTTP客户端（如OkHttp, Apache HttpClient）默认会做这件事。
压缩： 确保使用HTTP压缩（如Gzip），可以减小传输数据量，加快响应速度。
客户端库选择： 不同的HTTP客户端库在性能和特性上有所差异。OkHttp是Android和Java中非常流行的选择，性能很高。Apache HttpClient也是一个成熟的选择。
总结与建议
1. 首选：`ExecutorService` + `Callable` + `Future` 或 `CompletableFuture`。 这是Java内置的标准方案，灵活且功能强大。
如果你对Java 8+比较熟悉，`CompletableFuture`能提供更优雅的异步编程体验。
对于更复杂的场景，`ExecutorService`提供了更精细的线程池控制。
2. 选择合适的线程池大小。 这是影响性能的关键。先从一个经验值开始（如CPU核心数2），然后通过监控和测试来调整。
3. 检查API文档。 如果API支持批量处理，这是最佳选择。
4. 考虑第三方库。 Guava、RxJava等可以简化并发编程，但增加了项目依赖。
5. 监控和调试。 使用Java自带的JMX、JProfiler、VisualVM等工具来监控线程使用情况、CPU占用、I/O等待，找到性能瓶颈。
6. 避免过度优化。 并非所有场景都需要最复杂的并发模型。如果API调用量不大，或者网络本身是瓶颈，过度的并发设计反而可能增加开销。
通过结合这些方法，你应该能够显著地减少for循环中调用耗时网络API的总时间。记住，并行化是减少串行耗时的核心手段，而合适的线程管理和API特性利用则是实现并行化的关键。
下面我将从几个层面，详细讲解如何在Java中减少这种for循环调用网络API的耗时。
核心思想：从“串行”到“并行”
想象一下，你有一个长长的待处理任务列表（就是你的for循环）。如果你一个个地去处理，后面的任务必须等前面的完成。这就是串行。
而我们的目标是，尽可能让多个任务同时进行，就像你有多个助手，每个人同时去处理列表中的不同任务。这就是并行。
方法一：使用Java并发工具（推荐）
Java提供了非常强大的并发编程工具，我们可以利用它们来轻松实现并行调用。
1. `ExecutorService` 和 `Future`
这是最常用也是最推荐的方式。`ExecutorService`是一个线程池，可以管理一组工作线程。我们可以将每个API调用任务提交给线程池，线程池会自动分配线程去执行。
基本步骤：
创建`ExecutorService`： 你需要决定使用哪种类型的线程池。
`Executors.newFixedThreadPool(int nThreads)`: 创建一个固定大小的线程池。适合CPU密集型任务，但对于I/O密集型（如网络请求），可以设置一个稍大的线程数，比如CPU核心数的两倍。
`Executors.newCachedThreadPool()`: 创建一个可缓存的线程池。线程数会根据需求动态创建和回收。对于大量的短时任务非常有效，但如果任务执行时间很长，可能会消耗大量内存。
`Executors.newWorkStealingPool()`: 使用ForkJoinPool，它是一种特殊的线程池，能够更有效地利用多核CPU。
提交任务： 将你的API调用逻辑封装成一个`Callable`（有返回值）或`Runnable`（无返回值）对象，然后提交给`ExecutorService`。
获取结果： 如果使用`Callable`，提交后会得到一个`Future`对象。你可以通过`Future.get()`方法来获取API调用的结果。`get()`方法是阻塞的，直到任务完成并返回结果。
关闭`ExecutorService`： 任务完成后，务必调用`executorService.shutdown()`或`executorService.shutdownNow()`来关闭线程池，释放资源。
代码示例（使用`Executors.newFixedThreadPool`）：
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.;
public class ParallelApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
// 模拟网络延迟，比如500毫秒
Thread.sleep(500);
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) {
List
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
// 1. 创建一个固定大小的线程池，假设有5个工作线程
// 对于I/O密集型任务，线程数可以设置得比CPU核心数大一些，比如 2 CPU_CORES
int numberOfThreads = 5;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);
// 存储Future对象的列表，用于后续获取结果
List
// 记录开始时间
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 2. 提交任务到线程池
for (String param : params) {
// 提交一个Callable任务，其中包含API调用逻辑
Callable
Future
futures.add(future);
}
// 3. 获取所有任务的结果
List
for (Future
try {
// future.get() 会阻塞直到任务完成并返回结果
String result = future.get();
results.add(result);
System.out.println("获取到结果: " + result);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
System.err.println("API调用发生异常: " + e.getMessage());
// 根据业务需求，可以选择是否继续处理其他结果，或者抛出异常
e.printStackTrace();
}
}
// 4. 关闭ExecutorService
executorService.shutdown();
try {
// 等待所有线程执行完毕，最多等待1分钟
if (!executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES)) {
executorService.shutdownNow(); // 如果超过时间还没结束，强制中断
}
} catch (InterruptedException e) {
executorService.shutdownNow();
Thread.currentThread().interrupt(); // 恢复中断状态
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
}
}
```
思考和调整：
线程池大小 (`nThreads`)： 这是关键参数。
CPU密集型 vs. I/O密集型： 网络API调用是典型的I/O密集型任务。这意味着线程大部分时间在等待网络响应，而不是执行CPU指令。对于I/O密集型任务，线程池的大小可以设置得比CPU核心数大一些。一个常见的经验法则是 `CPU核心数 (1 + I/O等待比例)`。如果I/O等待比例很高（比如90%），那么 `CPU核心数 (1 + 0.9)` ≈ `CPU核心数 2` 是一个不错的起点。可以根据实际测试调整。
API的并发限制： 有些API有并发请求的限制。如果你的线程池过大，可能会触发API的限流，反而导致错误或更长的延迟。需要了解目标API的限制。
`Callable` vs. `Runnable`： 如果API调用不需要返回值，或者你只需要知道是否成功，可以使用`Runnable`。但通常API调用是有返回值的，所以`Callable`更常用。
异常处理： `future.get()`会抛出`InterruptedException`（如果当前线程被中断）和`ExecutionException`（如果`Callable`内部抛出了异常）。务必妥善处理这些异常。
超时机制： 如果某个API调用特别慢，可能会阻塞整个线程池。可以使用`future.get(long timeout, TimeUnit unit)`来设置一个超时时间。
2. `CompletableFuture` (Java 8+)
`CompletableFuture`是Java 8引入的，它提供了一种更函数式、更灵活的异步编程方式，并且能够方便地组合和链式处理多个异步任务。
优点：
非阻塞： 避免了`future.get()`的阻塞，允许你在等待结果的同时执行其他逻辑。
链式调用： 可以方便地串联多个异步操作，例如，一个API调用完成后，自动触发另一个API调用。
组合： 可以方便地组合多个并行的异步任务，例如，等待所有任务都完成后再执行下一步。
代码示例：
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
public class CompletableFutureApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500); // 模拟网络延迟
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
List
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 1. 将所有API调用转换为CompletableFuture
List
.map(param > CompletableFuture.supplyAsync(() > {
try {
return callApi(param);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e); // CompletableFuture内部异常需要包装
}
}))
.collect(Collectors.toList());
// 2. 等待所有CompletableFuture完成，并收集结果
// CompletableFuture.allOf() 返回一个新的CompletableFuture，当所有源CompletableFuture完成后触发
// .thenApply() 用于转换结果，这里我们等待所有完成后，再将CompletableFuture
CompletableFuture
// thenApplyAsync 可以在另一个线程中执行，避免阻塞主线程
allDoneFuture.thenApplyAsync(v > {
List
for (CompletableFuture
try {
results.add(future.get()); // get()在这里是安全的，因为allOf保证了都已完成
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
System.err.println("获取结果时发生异常: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
// 根据业务逻辑，这里可以添加失败的处理，比如添加一个null或者错误标记
}
}
return results; // 返回最终的结果列表
}).thenAccept(results > { // thenAccept 接收最终结果并执行操作
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
});
// 注意：CompletableFuture的异步操作是默认在ForkJoinPool.commonPool()中执行的。
// 如果需要自定义线程池，可以使用:
// CompletableFuture.supplyAsync(() > callApi(param), customExecutorService)
// 并且确保在程序结束前调用 customExecutorService.shutdown()
// 为了让主线程等待异步任务完成，可以使用join()或者Thread.sleep()，
// 或者更好的方式是让主线程也成为一个CompletableFuture链的一部分，
// 或者使用CountDownLatch等。
// 在这个例子中，为了简单演示，我们让主线程等待一小段时间，确保异步任务有机会完成
// 实际应用中，主线程可能在执行其他业务，或者作为服务的一部分，不需要显式等待。
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3); // 简单等待，模拟主线程可能也在做其他事情
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
```
思考和调整：
`supplyAsync` vs. `runAsync`： `supplyAsync`用于有返回值的任务，`runAsync`用于无返回值的任务。
执行器（Executor）： `CompletableFuture`默认使用`ForkJoinPool.commonPool()`。如果你的API调用非常多，或者需要更精细地控制线程资源，可以传入自定义的`ExecutorService`。
结果收集： `CompletableFuture.allOf`会返回一个`CompletableFuture
链式组合： `thenApply`、`thenAccept`、`thenCompose`等方法可以让你将多个异步操作连接起来。
方法二：使用第三方库
一些成熟的第三方库可以简化并发编程，提供更高级的功能，例如：
Google Guava `Futures`： Guava提供了`Futures.allAsList()`等方法，可以方便地并行执行多个`ListenableFuture`，并收集结果。
RxJava/Project Reactor： 这些是响应式编程库，提供了强大的异步流处理能力，可以非常优雅地处理这种场景。它们允许你定义数据流、转换、过滤、并行处理等，并且内置了背压（backpressure）机制，防止生产者过快而消费者来不及处理。
举例：使用Guava
```java
import com.google.common.util.concurrent.;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class GuavaApiCaller {
// 模拟一个耗时的网络API调用
public static String callApi(String param) throws InterruptedException {
System.out.println("开始调用API，参数: " + param + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(500); // 模拟网络延迟
System.out.println("API调用完成，参数: " + param);
return "结果_" + param;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
List
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
params.add("参数" + i);
}
// 1. 创建一个ExecutorService
int numberOfThreads = 5;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numberOfThreads);
ListeningExecutorService listeningExecutorService = MoreExecutors.listeningDecorator(executorService);
List
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 2. 将API调用封装成ListenableFuture并提交
for (String param : params) {
Callable
ListenableFuture
futures.add(future);
}
// 3. 使用Futures.allAsList()等待所有Future完成
ListenableFuture
// 4. 添加回调，当所有结果都可用时执行
Futures.addCallback(allResultsFuture, new FutureCallback
@Override
public void onSuccess(List
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(" 所有API调用完成.");
System.out.println("结果列表: " + results);
System.out.println("总耗时: " + (endTime startTime) + " 毫秒");
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
System.err.println("发生错误: " + t.getMessage());
t.printStackTrace();
}
}, listeningExecutorService); // 回调函数也使用ExecutorService
// 5. 关闭ExecutorService (重要！)
executorService.shutdown();
// 如果需要等待回调执行完，可以考虑使用CountDownLatch或阻塞主线程
// 在实际应用中，如果程序是一个服务，监听器会在后台线程处理
}
}
```
总结 Guava 的优势：
`ListenableFuture`允许你注册回调函数 (`FutureCallback`)，而不是阻塞等待。
`Futures.allAsList()` 简化了等待多个Future结果的逻辑。
方法三：批量处理（如果API支持）
有些API允许一次性发送多个请求，或者通过某种方式聚合请求。如果你的API支持，这是最直接也最有效的方式。
举例：
HTTP/2 多路复用： 如果你的HTTP客户端支持HTTP/2，它可以让你在一个TCP连接上同时发送多个HTTP请求，而不是为每个请求都建立新连接。
GraphQL： GraphQL允许客户端一次性请求多个数据字段，服务器可以高效地批量处理这些请求。
自定义批量API： 某些服务可能提供一个 `/batch` 端点，允许你发送一个包含多个操作的JSON请求，服务器会并行处理它们并返回一个包含所有结果的JSON响应。
如何判断和实现：
1. 查阅API文档： 这是第一步，看看API是否支持批量操作。
2. HTTP/2： 确保你的HTTP客户端（如Apache HttpClient, OkHttp）配置正确，并且服务器支持HTTP/2。
3. 自定义批量： 如果API支持，你需要修改你的代码，将原来单个API调用的逻辑，转换为构造一个批量请求，然后发送。
方法四：请求合并与去重
在某些极端情况下，你的for循环可能会在短时间内对同一个资源发起大量重复的请求。
请求合并： 如果API允许，可以将同一时间窗口内的、请求相同资源的API调用合并成一个。
去重： 如果一个API调用失败了，并且这个失败的API调用在短时间内是幂等的（即多次执行结果相同），可以考虑在一定时间内缓存其结果，避免重复尝试。
优化网络层
除了并发执行，还可以从网络层面优化：
连接复用： 使用HTTP KeepAlive（HTTP/1.1默认开启）或HTTP/2，避免为每个请求都建立新的TCP连接和TLS握手，这可以显著减少延迟。大多数现代HTTP客户端（如OkHttp, Apache HttpClient）默认会做这件事。
压缩： 确保使用HTTP压缩（如Gzip），可以减小传输数据量，加快响应速度。
客户端库选择： 不同的HTTP客户端库在性能和特性上有所差异。OkHttp是Android和Java中非常流行的选择，性能很高。Apache HttpClient也是一个成熟的选择。
总结与建议
1. 首选：`ExecutorService` + `Callable` + `Future` 或 `CompletableFuture`。 这是Java内置的标准方案，灵活且功能强大。
如果你对Java 8+比较熟悉，`CompletableFuture`能提供更优雅的异步编程体验。
对于更复杂的场景，`ExecutorService`提供了更精细的线程池控制。
2. 选择合适的线程池大小。 这是影响性能的关键。先从一个经验值开始（如CPU核心数2），然后通过监控和测试来调整。
3. 检查API文档。 如果API支持批量处理，这是最佳选择。
4. 考虑第三方库。 Guava、RxJava等可以简化并发编程，但增加了项目依赖。
5. 监控和调试。 使用Java自带的JMX、JProfiler、VisualVM等工具来监控线程使用情况、CPU占用、I/O等待，找到性能瓶颈。
6. 避免过度优化。 并非所有场景都需要最复杂的并发模型。如果API调用量不大，或者网络本身是瓶颈，过度的并发设计反而可能增加开销。
通过结合这些方法，你应该能够显著地减少for循环中调用耗时网络API的总时间。记住，并行化是减少串行耗时的核心手段，而合适的线程管理和API特性利用则是实现并行化的关键。
网友意见
不是for循环调用很耗时，而是执行循环体里面的代码很耗时。
减少耗时的办法当然是如何降低单次调用的消耗，这是性能优化的首要目标。
异步啊多线程啊并不能解决单次调用的性能问题，而是压榨机器的性能，是另一个优化手段。
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