Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

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.guavagroupId>
    <artifactId>guavaartifactId>
    <version>31.0.1-jreversion>
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
@Configuration
public 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;

@Service
public 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 CustomizableThreadFactory
		implements 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 ExecutorConfigurationSupport
		implements AsyncListenableTaskExecutor, SchedulingTaskExecutor {
		
	...
	
	@Override
	protected 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) {
				@Override
				public 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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