目录

    • 一、@Async注解
    • 二、代码实例
      • 1、导入POM
      • 2、配置类
      • 3、controller
      • 4、service
    • 三、发现同文件内执行异步任务,还是一个线程,没有实现@Async效果,why?
    • 四、配置中分别使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor,这两个有啥区别?
      • 1、initialize()
      • 2、initializeExecutor抽象方法
    • 五、核心线程数
    • 六、线程池执行过程
      • Java高并发编程实战系列文章
      • 哪吒精品系列文章

一、@Async注解

@Async的作用就是异步处理任务。

  1. 在方法上添加@Async,表示此方法是异步方法;
  2. 在类上添加@Async,表示类中的所有方法都是异步方法;
  3. 使用此注解的类,必须是Spring管理的类;
  4. 需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解,@Async才会生效;

在使用@Async时,如果不指定线程池的名称,也就是不自定义线程池,@Async是有默认线程池的,使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下:

  1. 默认核心线程数:8;
  2. 最大线程数:Integet.MAX_VALUE;
  3. 队列使用LinkedBlockingQueue;
  4. 容量是:Integet.MAX_VALUE;
  5. 空闲线程保留时间:60s;
  6. 线程池拒绝策略:AbortPolicy;

从最大线程数可以看出,在并发情况下,会无限制的创建线程,我勒个吗啊。

也可以通过yml重新配置:

spring:  task:    execution:      pool:        max-size: 10        core-size: 5        keep-alive: 3s        queue-capacity: 1000        thread-name-prefix: my-executor

也可以自定义线程池,下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

二、代码实例

Spring为任务调度与异步方法执行提供了注解@Async支持,通过在方法上标注@Async注解,可使得方法被异步调用。在需要异步执行的方法上加入@Async注解,并指定使用的线程池,当然可以不指定,直接写@Async。

1、导入POM

<dependency>    <groupId>com.google.guava</groupId>    <artifactId>guava</artifactId>    <version>31.0.1-jre</version></dependency>

2、配置类

package com.nezhac.config;import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;import java.util.concurrent.*;@EnableAsync// 支持异步操作@Configurationpublic class AsyncTaskConfig {    /**     * com.google.guava中的线程池     * @return     */    @Bean("my-executor")    public Executor firstExecutor() {        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();        // 获取CPU的处理器数量        int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,                200, TimeUnit.SECONDS,                new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);        threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();        return threadPool;    }    /**     * Spring线程池     * @return     */    @Bean("async-executor")    public Executor asyncExecutor() {        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();        // 核心线程数        taskExecutor.setCorePoolSize(10);        // 线程池维护线程的最大数量,只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程        taskExecutor.setMaxPoolSize(100);        // 缓存队列        taskExecutor.setQueueCapacity(50);        // 空闲时间,当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁        taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);        // 异步方法内部线程名称        taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");        /**         * 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略         * 通常有以下四种策略:         * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复此过程)         * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:重试添加当前的任务,自动重复调用 execute() 方法,直到成功         */        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());        taskExecutor.initialize();        return taskExecutor;    }}

3、controller

package com.nezha.controller;import com.nezha.service.UserService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.scheduling.annotation.Async;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController@RequestMapping("/test")public class UserController {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserController.class);    @Autowired    private UserService userService;    @GetMapping("asyncTest")    public void asyncTest() {        logger.info("哪吒真帅");        userService.asyncTest();        asyncTest2();        logger.info("哪吒编程,每日更新Java干货");    }    @Async("my-executor")    public void asyncTest2() {        logger.info("同文件内执行执行异步任务");    }}

4、service

package com.nezha.service;public interface UserService {    // 普通方法    void test();    // 异步方法    void asyncTest();}

service实现类

package com.nezha.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.scheduling.annotation.Async;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class UserServiceImpl implements UserService {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserServiceImpl.class);    @Override    public void test() {        logger.info("执行普通任务");    }    @Async("my-executor")    @Override    public void asyncTest() {        logger.info("执行异步任务");    }}

三、发现同文件内执行异步任务,还是一个线程,没有实现@Async效果,why?

众里寻他千百度,查到了@Async失效的几个原因:

  1. 注解@Async的方法不是public方法;
  2. 注解@Async的返回值只能为void或Future;
  3. 注解@Async方法使用static修饰也会失效;
  4. 没加@EnableAsync注解;
  5. 调用方和@Async不能在一个类中;
  6. 在Async方法上标注@Transactional是没用的,但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的;

这里就不一一演示了,有兴趣的小伙伴可以研究一下。

四、配置中分别使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor,这两个有啥区别?

ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的,而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

1、initialize()

查看一下ThreadPoolTaskExecutor 的 initialize()方法

public abstract class ExecutorConfigurationSupport extends CustomizableThreadFactoryimplements BeanNameAware, InitializingBean, DisposableBean {.../** * Set up the ExecutorService. */public void initialize() {if (logger.isInfoEnabled()) {logger.info("Initializing ExecutorService" + (this.beanName != null " /> + this.beanName + "'" : ""));}if (!this.threadNamePrefixSet && this.beanName != null) {setThreadNamePrefix(this.beanName + "-");}this.executor = initializeExecutor(this.threadFactory, this.rejectedExecutionHandler);}/** * Create the target {@link java.util.concurrent.ExecutorService} instance. * Called by {@code afterPropertiesSet}. * @param threadFactory the ThreadFactory to use * @param rejectedExecutionHandler the RejectedExecutionHandler to use * @return a new ExecutorService instance * @see #afterPropertiesSet() */protected abstract ExecutorService initializeExecutor(ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler);...}

2、initializeExecutor抽象方法

再查看一下initializeExecutor抽象方法的具体实现类,其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类,查看它的initializeExecutor方法,使用的就是ThreadPoolExecutor。

public class ThreadPoolTaskExecutor extends ExecutorConfigurationSupportimplements AsyncListenableTaskExecutor, SchedulingTaskExecutor {...@Overrideprotected ExecutorService initializeExecutor(ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler) {BlockingQueue<Runnable> queue = createQueue(this.queueCapacity);ThreadPoolExecutor executor;if (this.taskDecorator != null) {executor = new ThreadPoolExecutor(this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler) {@Overridepublic void execute(Runnable command) {Runnable decorated = taskDecorator.decorate(command);if (decorated != command) {decoratedTaskMap.put(decorated, command);}super.execute(decorated);}};}else {executor = new ThreadPoolExecutor(this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler);}if (this.allowCoreThreadTimeOut) {executor.allowCoreThreadTimeOut(true);}this.threadPoolExecutor = executor;return executor;}...}

因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

五、核心线程数

配置文件中的线程池核心线程数为何配置为

// 获取CPU的处理器数量int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数,也就是计算资源。

  • CPU密集型,线程池大小设置为N,也就是和cpu的线程数相同,可以尽可能地避免线程间上下文切换,但在实际开发中,一般会设置为N+1,为了防止意外情况出现线程阻塞,如果出现阻塞,多出来的线程会继续执行任务,保证CPU的利用效率。
  • IO密集型,线程池大小设置为2N,这个数是根据业务压测出来的,如果不涉及业务就使用推荐。

在实际中,需要对具体的线程池大小进行调整,可以通过压测及机器设备现状,进行调整大小。
如果线程池太大,则会造成CPU不断的切换,对整个系统性能也不会有太大的提升,反而会导致系统缓慢。

六、线程池执行过程

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