在Java中播放框架异步处理和阻止I / O

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了在Java中播放框架异步处理和阻止I / O，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决在Java中播放框架异步处理和阻止I / O？

开发过程中遇到在Java中播放框架异步处理和阻止I / O的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于在Java中播放框架异步处理和阻止I / O的解决方法建议，希望对你解决在Java中播放框架异步处理和阻止I / O有所启发或帮助；

我建议您设置自己的上下文，并使用Play在其中运行阻塞/ cpu密集型操作F.Promise<A>。与线程一样，最佳解决方案取决于许多因素，例如核数等。

首先在中设置您的上下文applications.conf：

play {
  akka {
    akka.loggers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger", "akka.event.slf4j.Slf4jLogger"]
    loglevel = WARNING
    actor {
      default-dispatcher = {
        fork-join-executor {
          parallelism-min = 1
          parallelism-factor = 2
          parallelism-max = 6
        }
      }
      my-context {
        fork-join-executor {
          parallelism-min = 1
          parallelism-factor = 4
          parallelism-max = 16
        }
      }
    }
  }
}

然后在您的控制器中，使用Play Promises（我使用Java 8）来利用您的上下文：

public static F.Promise<Result> love() {
    ExecutionContext myExecutionContext = Akka.system().dispatchers().lookup("play.akka.actor.my-context");

    F.Promise<@R_673_8056@r> @R_673_8056@rPromise = F.Promise.promise(() ->
            LongRunningProcess.run(10000L)
    , myExecutionContext);

    F.Promise<@R_673_8056@r> @R_673_8056@rPromise2 = F.Promise.promise(() ->
            LongRunningProcess.run(10000L)
    , myExecutionContext);

    return @R_673_8056@rPromise.flatMap(i -> @R_673_8056@rPromise2.map(x -> ok()));
}

这样，您的Play应用仍将在default-dispatcher执行上下文中处理持久请求，而阻塞/ cpu密集型将在中运行@H_253_3@my-context。

我为您演示了一个@R_925_10584@的示例，请在github上查看。

解决方法

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的在Java中播放框架异步处理和阻止I / O全部内容，希望文章能够帮你解决在Java中播放框架异步处理和阻止I / O所遇到的程序开发问题。

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