1. 介绍    

    Scala语言拥有很强的表达能力，语法简洁，很接近人类的思考方式。利用map、flatMap方法做数据转换时，层层递进的演算方式，很像是在画流程图，中间没有停顿，思绪很流畅，不会被无关的变量声明、初始化等琐事打断。Scala中的Future可以让你非常灵活的使用线程，而不需要关注底层的线程管理问题，Scala已经为你处理好一切。下面我们以一个示例来说明，将Future、map和flatMap组合起来会产生多大的威力！

2. 需求描述

    假设我们是一个VPS服务器提供商，现在考虑用户购买了VPS之后，要在控制台上执行创建磁盘快照的操作。系统需要执行的步骤如下：

    1）根据用户id和VPS id，到数据库中分别取出相应记录

    2）检查用户和VPS的状态，如果状态异常，返回报错信息

    3）向消息队列发送一条创建磁盘快照的消息，如果消息发送失败，返回报错信息

    4）执行过程中，如果有异常抛出，直接返回错误页面

    如果只有上面这四条需求，你是不是觉得也太简单了！好吧，下面重头戏来了，为了保证系统的高并发，我们还有第五条要求，

    5）所有的操作都要异步执行，不能阻塞当前处理请求的线程

    小伙伴们，如何实现，你想好了吗？

3. Scala实现

      既要异步执行，又要优雅地处理跨线程异常，看看Scala是如何处理的吧！

def doDiskSnapshot(uid: String, vpsId: String) = Action.async { implicit request => {    for {      Some(user) <- getCollection("user").find(Json.obj("_id" -> uid)).one[User]       Some(vps)  <- getCollection("vps").find(Json.obj("_id" -> vpsId)).one[Vps]     } yield {       if(!user.disabled && !vps.disabled){ true } else { false }     }   }.flatMap{ isValid =>     if(isValid){       getCollection("snapshot-task").insert(SnapshotTask(...)).map{ wr =>         if(wr.ok && wr.n == 1){           Ok("操作成功！")         } else {           Ok("操作失败！")         }       }     } else {       Future(Ok("很抱歉，您的操作已被系统拒绝！"))     }   }.recover{     case t =>      Ok("很抱歉，发生系统错误，请稍候重试！")   } }

    第3-4行：从数据库中取出用户和VPS记录

    第6行：   返回状态检查结果

    第8行：   数据传递

    第9行：   检查状态信息

    第10行： 发送消息

    第20行： 错误处理

    整个执行过程一气呵成，去掉方法声明一共22行代码，没有任何拖沓冗余的地方，让人不得不感叹Scala设计之精妙！

    好了，文章到此结束。感兴趣的同学可以猜猜看：假设线程池足够大，上面的代码一共用到了几个线程？答案会在后面公布。