zoukankan      html  css  js  c++  java
  • spring 线程异步执行

    多线程并发处理起来通常比较麻烦,如果你使用spring容器来管理业务bean,事情就好办了多了。spring封装了Java的多线程的实现,你只需要关注于并发事物的流程以及一些并发负载量等特性,具体来说如何使用spring来处理并发事务:

    1.了解 TaskExecutor接口

    Spring的TaskExecutor接口等同于java.util.concurrent.Executor接口。 实际上,它存在的主要原因是为了在使用线程池的时候,将对Java 5的依赖抽象出来。 这个接口只有一个方法execute(Runnable task),它根据线程池的语义和配置,来接受一个执行任务。最初创建TaskExecutor是为了在需要时给其他Spring组件提供一个线程池的抽象。 例如ApplicationEventMulticaster组件、JMS的 AbstractMessageListenerContainer和对Quartz的整合都使用了TaskExecutor抽象来提供线程池。 当然,如果你的bean需要线程池行为,你也可以使用这个抽象层。

    2. TaskExecutor接口的实现类

    (1)SimpleAsyncTaskExecutor 类

    这个实现不重用任何线程,或者说它每次调用都启动一个新线程。但是,它还是支持对并发总数设限,当超过线程并发总数限制时,阻塞新的调用,直到有位置被释放。如果你需要真正的池,请继续往下看。

    (2)SyncTaskExecutor类

    这个实现不会异步执行。相反,每次调用都在发起调用的线程中执行。它的主要用处是在不需要多线程的时候,比如简单的test case。

    (3)ConcurrentTaskExecutor 类

    这个实现是对Java 5 java.util.concurrent.Executor类的包装。有另一个备选, ThreadPoolTaskExecutor类,它暴露了Executor的配置参数作为bean属性。很少需要使用ConcurrentTaskExecutor, 但是如果ThreadPoolTaskExecutor不敷所需,ConcurrentTaskExecutor是另外一个备选。

    (4)SimpleThreadPoolTaskExecutor 类

    这个实现实际上是Quartz的SimpleThreadPool类的子类,它会监听Spring的生命周期回调。当你有线程池,需要在Quartz和非Quartz组件中共用时,这是它的典型用处。

    (5)ThreadPoolTaskExecutor 类

    它不支持任何对java.util.concurrent包的替换或者下行移植。Doug Lea和Dawid Kurzyniec对java.util.concurrent的实现都采用了不同的包结构,导致它们无法正确运行。 这个实现只能在Java 5环境中使用,但是却是这个环境中最常用的。它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,把它包装到一个TaskExecutor中。如果你需要更加先进的类,比如ScheduledThreadPoolExecutor,我们建议你使用ConcurrentTaskExecutor来替代。

    (6)TimerTaskExecutor类

    这个实现使用一个TimerTask作为其背后的实现。它和SyncTaskExecutor的不同在于,方法调用是在一个独立的线程中进行的,虽然在那个线程中是同步的。

    (7)WorkManagerTaskExecutor类

    这个实现使用了CommonJ WorkManager作为其底层实现,是在Spring context中配置CommonJ WorkManager应用的最重要的类。和SimpleThreadPoolTaskExecutor类似,这个类实现了WorkManager接口,因此可以直接作为WorkManager使用。  

    案例

    注册TaskExecutor

     1 @Configuration
     2 public class WebMvcConfigurerAdpter extends AbstractWebMvcConfigurerAdpter {
     3 
     4     @Override
     5     public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) {
     6         super.configureMessageConverters(converters);
     7         WafJsonMapper.getMapper().enable(DeserializationFeature.FAIL_ON_NUMBERS_FOR_ENUMS);
     8     }
     9 
    10 
    11     @Bean
    12     public TaskExecutor taskExecutor() {
    13         ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    14         executor.setCorePoolSize(5);
    15         executor.setMaxPoolSize(10);
    16         return executor;
    17     }
    18 }

    使用:

     1 @Service
     2 public class TaskService {
     3 
     4     @Autowired
     5     private TaskExecutor executor;
     6 
     7     public void execute() {
     8         executor.execute(new Runnable() {
     9             @Override
    10             public void run() {
    11                 for (int i = 0; i < 10; i++) {
    12                     try {
    13                         Thread.sleep(1000);
    14                         System.out.println("task running ...");
    15                     } catch (Exception e) {
    16 
    17                     }
    18                 }
    19             }
    20         });
    21     }
    22 }
     1 @RestController
     2 @RequestMapping(value = "/v0.1")
     3 public class TaskController {
     4 
     5     @Autowired
     6     private TaskService taskService;
     7 
     8     @RequestMapping()
     9     public Object execute() {
    10         taskService.execute();
    11         Map res = new HashMap();
    12         res.put("result", "success");
    13         return res;
    14     }
    15 }

    程序不会等到10个线程都跑完才返回结果,不是阻塞程序,返回结果后,线程仍然在执行。

    案例:

     1 ThreadPoolTaskExecutor poolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();  
     2 //线程池所使用的缓冲队列  
     3 poolTaskExecutor.setQueueCapacity(200);  
     4 //线程池维护线程的最少数量  
     5 poolTaskExecutor.setCorePoolSize(5);  
     6 //线程池维护线程的最大数量  
     7 poolTaskExecutor.setMaxPoolSize(1000);  
     8 //线程池维护线程所允许的空闲时间  
     9 poolTaskExecutor.setKeepAliveSeconds(30000);  
    10 poolTaskExecutor.initialize();  
     1 <!-- 配置线程池 -->  
     2 <bean id ="taskExecutor"  class ="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor" >  
     3     <!-- 线程池维护线程的最少数量 -->  
     4 <span style="white-space:pre">  </span><property name ="corePoolSize" value ="5" />  
     5     <!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 -->  
     6 <span style="white-space:pre">  </span><property name ="keepAliveSeconds" value ="30000" />  
     7     <!-- 线程池维护线程的最大数量 -->  
     8 <span style="white-space:pre">  </span><property name ="maxPoolSize" value ="1000" />  
     9     <!-- 线程池所使用的缓冲队列 -->  
    10 <span style="white-space:pre">  </span><property name ="queueCapacity" value ="200" />  
    11 </bean>  
    1 ApplicationContext ctx =  new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
    2 ThreadPoolTaskExecutor poolTaskExecutor = (ThreadPoolTaskExecutor)ctx.getBean("taskExecutor");
    3 
    4 Thread udpThread = new Thread(udp);
    5 poolTaskExecutor.execute(udpThread);
    6 获取当前线程池活动的线程数:
    7 int count = poolTaskExecutor.getActiveCount();
    8 logger.debug("[x] - now threadpool active threads totalNum : " +count);

    配置解释


    当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:
    1、 如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。
    2、 如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。
    3、如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。
    4、 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。也就是:处理任务的优先级为:核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程 maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。
    5、 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数。

  • 相关阅读:
    matlab read txt
    matlab读取数据并操作
    NFS 共享信息泄露漏洞
    centos6.8环境下安装elasticdump进行elasticsearch索引结构mapping的备份
    Linux命令行下如何终止当前程序
    ubuntu 使用sudo vim /etc/apt/sources.list命令修改文件后该如何退出?
    隐写工具zsteg安装及使用教程
    【转】今天做CTF隐写术的题偶然发现一隐写图片查看的神器------stegsolve,分享给大家
    java安装及配置环境变量
    deepin使用root身份运行
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wihainan/p/6098970.html
Copyright © 2011-2022 走看看