本文共 2349 字，大约阅读时间需要 7 分钟。

一、什么是Future模式？

Future模式是一种并发编程模式，核心思想是通过已完成任务的方式，去除主函数的等待时间。想象一下，你在饭店等上菜的时候，如果将这段等待时间用于阅读、写作，或者与周围人交流，那么这段时间就不再是“等待”的简单耗时，而是充分利用了时间的 bleach time（空闲时间）。就像并行下载多个文件一样，多个任务在同一时间段内多线程执行，从而提高整体效率。

Future模式的工作原理其实类似于异步编程。在单线程环境下，如果有多个任务需要同时执行，我们可以通过将这些任务分别提交执行，并通过Future对象关联这些并行执行的任务。当某个任务完成时，Future对象会立即通知我们，可以根据需要进行处理。这种方式一方面避免了多线程中的死锁问题（_deadlock），另一方面充分利用了 CPU 的 idle time（空闲时间），提升了资源利用率。

三、Future模式的核心优势

四、代码示例

以下是Future模式的典型使用方法：

package com;

import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.concurrent.*;/**

• • {Desc} */

public class ThreadCallable { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException { List task = new ArrayList(); // 创建不定长线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();

// 第一任务：5秒延迟
executorService.submit(new Callable() {
    public Object call() throws Exception {
        System.out.println("延时5秒开始");
        Thread.sleep(5000);
        System.out.println("延时5秒结束");
        return "5秒执行完啦！！！";
    }
});
// 第二任务：6秒延迟
task.add(executorService.submit(new Callable() {
    public Object call() throws Exception {
        System.out.println("延时6秒开始");
        Thread.sleep(6000);
        System.out.println("延时6秒结束");
        return "6秒执行完啦！！！";
    }
}));
int index = 1;
// 获取所有以Futrue形式执行的任务结果
for (Future item : task) {
    Object o = item.get();  // 等待任务完成，获取返回值
    System.out.println("我是第" + index + "个任务返回的结果：" + o);
    index++;
}
// 关闭线程池
executorService.shutdown();
System.out.println("执行时长：" + (System.currentTimeMillis() - l) / 1000 + "秒");

}

在这段代码中：

l 表示初始时间（即0秒），执行完毕的结果显示我们只需等待6秒即可完成所有任务（一个5秒，一个6秒），而 barebone模式 下则需要11秒。这样通过 Future 模式，我们将线程空闲时间充分利用，使总体效率提升到原来的1.8倍左右。

五、图示对比

下面是一张简要对比图的内容：

• 左侧为传统模式，主线程在等待任务1和任务2完成，需要累计11秒；
• 右侧为Future模式下的实现，主线程提交任务后立即返回，剩下的等待时间用于其他操作，完成时间仅为6秒。

通过 Future 模式，我们不 Only 伊rons.tasks.can Nap at 会争夺主线程的等待时间，从而在其他不会任务中获得 performance gain（性能提升）。这种设计理念在分布式系统中尤为重要，有助于充分利用网络带宽和系统资源。

六、总结性语句

Future 模式是一种观念概念，不直接改变代码本身，而是通过重要性地改变思维方式。它的核心在于转移到任务执行的本源逻辑上，而不是为了协议的执行，而是基于协议结果。通过这样的设计，可以更好地抵御代码执行时间的不确定性。