zoukankan      html  css  js  c++  java
  • springboot使用线程池

    一、线程池执行流程图

    在Springboot中对使用线程池其进行了简化处理,只需要配置一个类型为java.util.concurrent.TaskExecutor或其子类的bean,并在配置类或直接在程序入口类上声明注解@EnableAsync

    调用异步方法也很简单,在由Spring管理的对象的方法上标注注解@Async,显式调用即可生效。

    一般使用Spring提供的ThreadPoolTaskExecutor类作为线程池对象。

    二、springboot使用线程池demo

    1、配置线程池

    创建一个线程池的配置,让Spring Boot加载,用来定义如何创建一个ThreadPoolTaskExecutor,要使用@Configuration和@EnableAsync这两个注解,表示这是个配置类,并且是线程池的配置类

    @Configuration
    @EnableAsync
    public class ExecutorConfig {
    
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExecutorConfig.class);
    
        @Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")
        private int corePoolSize;
        @Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")
        private int maxPoolSize;
        @Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")
        private int queueCapacity;
        @Value("${async.executor.thread.name.prefix}")
        private String namePrefix;
    
        @Bean(name = "asyncServiceExecutor")
        public Executor asyncServiceExecutor() {
            logger.info("start asyncServiceExecutor");
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            //配置核心线程数
            executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
            //配置最大线程数
            executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
            //配置队列大小
            executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
            //配置线程池中的线程的名称前缀
            executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);
    
            // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
            // CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是有调用者所在的线程来执行
            executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
            //执行初始化
            executor.initialize();
            return executor;
        }
    }

    @Value是我配置在application.properties,可以参考配置,自由定义

    # 异步线程配置
    # 配置核心线程数
    async.executor.thread.core_pool_size = 5
    # 配置最大线程数
    async.executor.thread.max_pool_size = 5
    # 配置队列大小
    async.executor.thread.queue_capacity = 99999
    # 配置线程池中的线程的名称前缀
    async.executor.thread.name.prefix = async-service-

    2、创建异步调用接口以及实现类

    public interface AsyncService {
        /**
         * 执行异步任务
         * 可以根据需求,自己加参数拟定,我这里就做个测试演示
         */
        void executeAsync();
    }

    实现类

    @Service
    public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncServiceImpl.class);
    
        @Override
        @Async("asyncServiceExecutor")
        public void executeAsync() {
            logger.info("start executeAsync");
    
            System.out.println("异步线程要做的事情");
            System.out.println("可以在这里执行批量插入等耗时的事情");
    
            logger.info("end executeAsync");
        }
    }

    @Async("asyncServiceExecutor")表示指定使用asyncServiceExecutor线程池异步执行该方法

    注:@Async的调用涉及到动态代理,如果直接将需要异步操作的方法写到直接业务类中,业务类直接调用,则执行逻辑不会走到代理类,异步就会失效!!!

    ps:异步失效原因 ①异步方法使用注解@Async的返回值只能为void或者Future。

    ②没有走Spring的代理类。因为像@Transactional和@Async注解的实现都是基于Spring的AOP,而AOP的实现是基于动态代理模式实现的。那么注解失效的原因就很明显了,有可能因为调用方法的是对象本身而不是代理对象,因为没有经过Spring容器

    3、调用异步方法

    接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service

    @Autowired
    private AsyncService asyncService;
    
    @GetMapping("/async")
    public void async(){
        asyncService.executeAsync();
    }

    用postman或者其他工具来多次测试请求一下

     2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
    异步线程要做的事情
    可以在这里执行批量插入等耗时的事情
    2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
    2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
    异步线程要做的事情
    可以在这里执行批量插入等耗时的事情
    2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
    2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

    三、扩展知识(打印线程池执行状况)

    通过以上日志可以发现,[async-service-]是有多个线程的,显然已经在我们配置的线程池中执行了,并且每次请求中,controller的起始和结束日志都是连续打印的,表明每次请求都快速响应了,而耗时的操作都留给线程池中的线程去异步执行;

    虽然我们已经用上了线程池,但是还不清楚线程池当时的情况,有多少线程在执行,多少在队列中等待呢?这里我创建了一个ThreadPoolTaskExecutor的子类,在每次提交线程的时候都会将当前线程池的运行状况打印出来

    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
    import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
    
    import java.util.concurrent.Callable;
    import java.util.concurrent.Future;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    
    public class VisiableThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
    
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(VisiableThreadPoolTaskExecutor.class);
    
        private void showThreadPoolInfo(String prefix) {
            ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = getThreadPoolExecutor();
    
            if (null == threadPoolExecutor) {
                return;
            }
    
            logger.info("{}, {},taskCount [{}], completedTaskCount [{}], activeCount [{}], queueSize [{}]",
                    this.getThreadNamePrefix(),
                    prefix,
                    threadPoolExecutor.getTaskCount(),
                    threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount(),
                    threadPoolExecutor.getActiveCount(),
                    threadPoolExecutor.getQueue().size());
        }
    
        @Override
        public void execute(Runnable task) {
            showThreadPoolInfo("1. do execute");
            super.execute(task);
        }
    
        @Override
        public void execute(Runnable task, long startTimeout) {
            showThreadPoolInfo("2. do execute");
            super.execute(task, startTimeout);
        }
    
        @Override
        public Future<?> submit(Runnable task) {
            showThreadPoolInfo("1. do submit");
            return super.submit(task);
        }
    
        @Override
        public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
            showThreadPoolInfo("2. do submit");
            return super.submit(task);
        }
    
        @Override
        public ListenableFuture<?> submitListenable(Runnable task) {
            showThreadPoolInfo("1. do submitListenable");
            return super.submitListenable(task);
        }
    
        @Override
        public <T> ListenableFuture<T> submitListenable(Callable<T> task) {
            showThreadPoolInfo("2. do submitListenable");
            return super.submitListenable(task);
        }
    }

    如上所示,showThreadPoolInfo方法中将任务总数、已完成数、活跃线程数,队列大小都打印出来了,然后Override了父类的execute、submit等方法,在里面调用showThreadPoolInfo方法,这样每次有任务被提交到线程池的时候,都会将当前线程池的基本情况打印到日志中;

    修改ExecutorConfig.java的asyncServiceExecutor方法,将ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor()改为ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor()

    @Bean(name = "asyncServiceExecutor")
        public Executor asyncServiceExecutor() {
            logger.info("start asyncServiceExecutor");
            //在这里修改
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();
            //配置核心线程数
            executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
            //配置最大线程数
            executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
            //配置队列大小
            executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
            //配置线程池中的线程的名称前缀
            executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);
    
            // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
            // CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是有调用者所在的线程来执行
            executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
            //执行初始化
            executor.initialize();
            return executor;
        }

    再次启动该工程测试

    2018-07-16 22:23:30.951  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-2] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [0], completedTaskCount [0], activeCount [0], queueSize [0]
    2018-07-16 22:23:30.952  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
    异步线程要做的事情
    可以在这里执行批量插入等耗时的事情
    2018-07-16 22:23:30.953  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
    2018-07-16 22:23:31.351  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-3] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [1], completedTaskCount [1], activeCount [0], queueSize [0]
    2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
    异步线程要做的事情
    可以在这里执行批量插入等耗时的事情
    2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
    2018-07-16 22:23:31.927  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-5] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [2], completedTaskCount [2], activeCount [0], queueSize [0]
    2018-07-16 22:23:31.929  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

    看红色部分这说明提交任务到线程池的时候,调用的是submit(Callable task)这个方法,当前已经提交了2个任务,完成了2个,当前有0个线程在处理任务,还剩0个任务在队列中等待,线程池的基本情况一路了然;

    摘自:https://blog.csdn.net/m0_37701381/article/details/81072774

  • 相关阅读:
    windows 7 codepage id name 名称
    最大团
    三分的多种写法及对应的精度 三分套三分原理
    AC自动机
    c++ queue
    lca 欧拉序+rmq(st) 欧拉序+rmq(线段树) 离线dfs 倍增
    node *p,*q
    dfs序和欧拉序
    P3861 8月月赛A
    洛谷P3862 8月月赛B
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyh233/p/15127394.html
Copyright © 2011-2022 走看看