SpringBoot 線程池，也太好用了叭！

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來自：blog.csdn.net/m0_37701381/article/details/81072774

 

前言

前兩天做項目的時候，想提高一下插入表的性能優(yōu)化，因為是兩張表，先插舊的表，緊接著插新的表，一萬多條數(shù)據(jù)就有點(diǎn)慢了

后面就想到了線程池ThreadPoolExecutor，而用的是Spring Boot項目，可以用Spring提供的對ThreadPoolExecutor封裝的線程池ThreadPoolTaskExecutor，直接使用注解啟用

 

使用步驟

先創(chuàng)建一個線程池的配置，讓Spring Boot加載，用來定義如何創(chuàng)建一個ThreadPoolTaskExecutor，要使用@Configuration和@EnableAsync這兩個注解，表示這是個配置類，并且是線程池的配置類

@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();
        //配置核心線程數(shù)
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        //配置最大線程數(shù)
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        //配置隊列大小
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        //配置線程池中的線程的名稱前綴
        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);

        // rejection-policy：當(dāng)pool已經(jīng)達(dá)到max size的時候，如何處理新任務(wù)
        // CALLER_RUNS：不在新線程中執(zhí)行任務(wù)，而是有調(diào)用者所在的線程來執(zhí)行
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //執(zhí)行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

@Value是我配置在application.properties，可以參考配置，自由定義

# 異步線程配置
# 配置核心線程數(shù)
async.executor.thread.core_pool_size = 5
# 配置最大線程數(shù)
async.executor.thread.max_pool_size = 5
# 配置隊列大小
async.executor.thread.queue_capacity = 99999
# 配置線程池中的線程的名稱前綴
async.executor.thread.name.prefix = async-service-

創(chuàng)建一個Service接口，是異步線程的接口

public interface AsyncService {

    /** * 執(zhí)行異步任務(wù) * 可以根據(jù)需求，自己加參數(shù)擬定，我這里就做個測試演示 */
    void executeAsync();
}

實現(xiàn)類

@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("異步線程要做的事情");
        System.out.println("可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情");

        logger.info("end executeAsync");
    }
}

將Service層的服務(wù)異步化，在executeAsync()方法上增加注解@Async("asyncServiceExecutor")，asyncServiceExecutor方法是前面ExecutorConfig.java 中的方法名，表明executeAsync方法進(jìn)入的線程池是asyncServiceExecutor方法創(chuàng)建的

接下來就是在Controller里或者是哪里通過注解@Autowired注入這個Service

@Autowired
private AsyncService asyncService;

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

用postmain或者其他工具來多次測試請求一下

 2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
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
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
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
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
2018-07-16 22:15:48.833  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
2018-07-16 22:15:48.834  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
2018-07-16 22:15:48.986  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
2018-07-16 22:15:48.987  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

通過以上日志可以發(fā)現(xiàn)，[async-service-]是有多個線程的，顯然已經(jīng)在我們配置的線程池中執(zhí)行了，并且每次請求中，controller的起始和結(jié)束日志都是連續(xù)打印的，表明每次請求都快速響應(yīng)了，而耗時的操作都留給線程池中的線程去異步執(zhí)行；

雖然我們已經(jīng)用上了線程池，但是還不清楚線程池當(dāng)時的情況，有多少線程在執(zhí)行，多少在隊列中等待呢？這里我創(chuàng)建了一個ThreadPoolTaskExecutor的子類，在每次提交線程的時候都會將當(dāng)前線程池的運(yùn)行狀況打印出來

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;

/** * @Author: ChenBin * @Date: 2018/7/16/0016 22:19 */
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方法中將任務(wù)總數(shù)、已完成數(shù)、活躍線程數(shù)，隊列大小都打印出來了，然后Override了父類的execute、submit等方法，在里面調(diào)用showThreadPoolInfo方法，這樣每次有任務(wù)被提交到線程池的時候，都會將當(dāng)前線程池的基本情況打印到日志中；

修改ExecutorConfig.java的asyncServiceExecutor方法，將ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor()改為ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor()

@Bean(name = "asyncServiceExecutor")
    public Executor asyncServiceExecutor() {
        logger.info("start asyncServiceExecutor");
        //在這里修改
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();
        //配置核心線程數(shù)
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        //配置最大線程數(shù)
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        //配置隊列大小
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        //配置線程池中的線程的名稱前綴
        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);

        // rejection-policy：當(dāng)pool已經(jīng)達(dá)到max size的時候，如何處理新任務(wù)
        // CALLER_RUNS：不在新線程中執(zhí)行任務(wù)，而是有調(diào)用者所在的線程來執(zhí)行
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //執(zhí)行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }

再次啟動該工程測試

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
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
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
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
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
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
2018-07-16 22:23:31.930  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [3], completedTaskCount [3], activeCount [0], queueSize [0]
2018-07-16 22:23:32.498  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync
異步線程要做的事情
可以在這里執(zhí)行批量插入等耗時的事情
2018-07-16 22:23:32.499  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

注意這一行日志：

2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [3], completedTaskCount [3], activeCount [0], queueSize [0]

這說明提交任務(wù)到線程池的時候，調(diào)用的是submit(Callable task)這個方法，當(dāng)前已經(jīng)提交了3個任務(wù)，完成了3個，當(dāng)前有0個線程在處理任務(wù)，還剩0個任務(wù)在隊列中等待，線程池的基本情況一路了然；

<END>

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