面试题：Java中CompletableFuture异步任务执行结果分布式存储策略探讨

存储策略设计

任务执行与结果存储：

当使用CompletableFuture执行异步任务时，在任务完成后，通过thenApply或thenAccept等方法获取任务结果，并将结果存储到Redis中。例如：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 异步任务逻辑，返回结果
    return "task result";
}).thenAccept(result -> {
    // 将结果存储到Redis
    jedis.set("task:result", result);
});

处理网络波动：

重试机制：在向Redis存储数据时，如果遇到网络波动导致存储失败，可以使用重试机制。例如，使用Guava的Retryer框架。

Retryer<Boolean> retryer = RetryerBuilder.<Boolean>newBuilder()
   .retryIfExceptionOfType(IOException.class)
   .withStopStrategy(StopStrategies.stopAfterAttempt(3))
   .withWaitStrategy(WaitStrategies.fixedWait(1, TimeUnit.SECONDS))
   .build();
try {
    retryer.call(() -> {
        jedis.set("task:result", result);
        return true;
    });
} catch (Exception e) {
    // 处理最终重试失败的情况
    e.printStackTrace();
}

缓存本地数据：在网络波动期间，可以将任务结果先缓存到本地（如内存中的Map），待网络恢复后，再批量将数据同步到Redis。

数据一致性问题：
- 使用Redis的事务（Multi - Exec）：如果涉及多个相关的存储操作，确保这些操作的原子性，使用Redis的multi、exec命令。例如：
```
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
Transaction transaction = jedis.multi();
transaction.set("task:result", result);
transaction.set("task:status", "completed");
transaction.exec();
```
- 版本控制：为存储在Redis中的数据添加版本号。每次更新数据时，版本号递增。读取数据时，同时获取版本号，用于判断数据是否为最新。
```
long version = jedis.incr("task:result:version");
jedis.set("task:result", result + ":" + version);
```

利用CompletableFuture的特性实现高效操作

并行执行任务：可以创建多个CompletableFuture并行执行任务，然后使用CompletableFuture.allOf等待所有任务完成，并统一处理结果存储。

CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "result1");
CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> "result2");
CompletableFuture.allOf(future1, future2).thenRun(() -> {
    try {
        String result1 = future1.get();
        String result2 = future2.get();
        // 存储结果到Redis
        jedis.set("result1", result1);
        jedis.set("result2", result2);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
});

异步链处理：通过CompletableFuture的链式调用，可以在任务完成后，高效地进行一系列异步操作，如数据处理和存储。

可能遇到的挑战及应对方案

CompletableFuture异常处理：

挑战：在异步任务执行过程中，如果发生异常，可能导致任务结果无法正确存储，并且异常处理不当可能导致程序出现未处理的异常。
应对方案：使用exceptionally方法处理异常。例如：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    if (Math.random() > 0.5) {
        throw new RuntimeException("Task failed");
    }
    return "task result";
}).exceptionally(ex -> {
    // 记录异常日志
    System.err.println("Task failed: " + ex.getMessage());
    return null;
}).thenAccept(result -> {
    if (result != null) {
        jedis.set("task:result", result);
    }
});

Redis性能瓶颈：
- 挑战：在高并发场景下，Redis可能成为性能瓶颈，影响存储操作的效率。
- 应对方案：可以采用Redis集群，将数据分布到多个节点上，提高读写性能。同时，合理设置Redis的缓存策略，减少不必要的磁盘I/O。
数据一致性在复杂场景下的维护：
- 挑战：在涉及多个分布式系统交互的复杂场景下，确保数据一致性变得更加困难。
- 应对方案：引入分布式事务框架，如Seata等，通过全局事务协调来保证数据一致性。同时，对关键数据的操作记录详细日志，以便在出现不一致时进行数据恢复。

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面试题：Java中CompletableFuture异步任务执行结果分布式存储策略探讨

知识考点

面试题答案

存储策略设计

利用CompletableFuture的特性实现高效操作

可能遇到的挑战及应对方案