设置超时时间，然后会将错误信息打印出来。

工厂方法supplyAsync创建CompletableFuture

使用工厂方法可以一句话来创建getPriceAsync方法

    public Future<Double> getPriceAsync(String product) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> getPrice(product));
    }

supplyAsync方法接受一个生产者（Supplier）作为参数，返回一个CompletableFuture对象，该对象完成异步执行后悔读取调用生产者方法的返回值。生产者方法会交由ForkJoinPool池中的某个执行线程（Executor）运行，也可以调用supplyAsync方法的重载版本，传入第二个参数指定不同的线程执行生产者方法。 工厂方法返回的CompletableFuture对象也提供了同样的错误处理机制。

阻塞优化

例如现在有一个商品列表，然后输出一个字符串 商品名，价格 。

        List<Shop> shops = Arrays.asList(
                new Shop("one"),
                new Shop("two"),
                new Shop("three"),
                new Shop("four"));

        long start = System.nanoTime();
        List<String> str = shops.stream().map(shop -> String.format("%s price: %.2f", shop.getName(), shop.getPrice(shop.getName()))).collect(toList());
        System.out.print(str);
        long end = System.nanoTime();
        System.out.print((end - start) / 1000000);

[one price: 161.83, two price: 126.04, three price: 153.20, four price: 166.06]
4110

每次调用getPrice方法都会阻塞1秒钟，对付这种我们可以使用并行流来进行优化：

List<String> str = shops.parallelStream().map(shop -> String.format("%s price: %.2f", shop.getName(), shop.getPrice(shop.getName()))).collect(toList());

1137

明显速度提升了，现在对四个商品查询 实现了并行，所以只耗时1秒多点，下面我们尝试CompletableFuture：

List<CompletableFuture<String>> str2 = shops.stream().map(shop->
                        CompletableFuture.supplyAsync(
                                ()->String.format("%s price: %.2f", shop.getName(), shop.getPrice(shop.getName())))).collect(toList());

我们使用工厂方法supplyAsync创建CompletableFuture对象，使用这种方式我们会得到一个List<CompletableFuture<String>>，列表中的每一个ComplatableFuture对象在计算完成后都会包含商品的名称。但是我们要求返回的是List<String>，所以需要等待所有的future执行完毕，再将里面的值提取出来，填充到列表中才能返回。

List<String> str3 =str2.stream().map(CompletableFuture::join).collect(toList());

为了返回List<String> 需要对str2添加第二个map操作，对List中的所有future对象执行join操作，一个接一个的等待他们的运行结束。CompletableFuture类中的join和Future接口中的get方法有相同的含义，并且声明在Future接口中，唯一的不同是join不会抛出任何检测到的异常。

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现在使用了两个不同的Stream流水线，而不是在同一个处理流的流水线上一个接一个的防治两个map操作。考虑流操作之间的延迟特性，如果你在单一流水线中处理流，发向不同商家的请求只能以同步、顺序执行的方式才会成功。因此每个创建CompletableFuture对象只能在前一个操作结束之后，再join返回计算结果。

更好的解决方式

并行流的版本工作的非常好，那是因为他可以并行处理8个任务，获取操作系统线程数量：

System.out.print(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

但是如果列表是9个呢？那么执行结果就会2秒。因为他最多只能让8个线程处于繁忙状态。 但是使用CompletableFuture允许你对执行器Executor进行配置，尤其是线程池的大小，这是并行流API无法实现的。

定制执行器