多线程 @Async 线程池

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor是JDK自带的线程池
参考文章

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                         int maximumPoolSize,
                         long keepAliveTime,
                         TimeUnit unit,
                         BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                         ThreadFactory threadFactory,
                         RejectedExecutionHandler handler) {
                         // 省略相关代码
}

• corePoolSize
  核心线程数
• maximumPoolSize
  最大线程数
• keepAliveTime
  最大线程数可以存活的时间，就是线程池中除了核心线程之外的其他的最长可以保留的时间，因为在线程池中，除了核心线程即使在无任务的情况下也不能被清除，其余的都是有存活时间的，意思就是非核心线程可以保留的最长的空闲时间
• unit
  计算keepAliveTime的单位
• workQueue
  阻塞(等待)队列。一共有ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue等7种阻塞队列
• threadFactory
  创建线程的工厂，主要用来创建线程，默认为正常优先级、非守护线程。
• handler
  拒绝策略。一共有下面四种：
• • AbortPolicy
    不执行新任务，直接抛出异常，提示线程池已满
• • DisCardPolicy
    不执行新任务，也不抛出异常
• • DisCardOldSetPolicy
    将消息队列中的第一个任务替换为当前新进来的任务执行

• • CallerRunsPolicy
    直接调用execute来执行当前任务

示例：

public class ThreadPoolTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(3,5,1L, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue(4),Executors.defaultThreadFactory());
        for(int i=0;i<7;i++){
            executorService.execute(()->{
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" "+"--->办理业务");
            });
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

Spring ThreadPoolTaskExecutor

参考文章

示例

在异步方法上添加@Async注解，然后还需要在@SpringBootApplication启动类或者@Configuration注解类上 添加注解@EnableAsync启动多线程注解，@Async就会对标注的方法开启异步多线程调用，注意，这个方法的类一定要交给Spring容器来管理

配置文件application.properties

# 核心线程池数
spring.task.execution.pool.core-size=5
# 最大线程池数
spring.task.execution.pool.max-size=10
# 任务队列的容量
spring.task.execution.pool.queue-capacity=5
# 非核心线程的存活时间
spring.task.execution.pool.keep-alive=60
# 线程池的前缀名称
spring.task.execution.thread-name-prefix=god-jiang-task-

配置类AsyncScheduledTaskConfig.java

@Configuration
public class AsyncScheduledTaskConfig {

    @Value("${spring.task.execution.pool.core-size}")
    private int corePoolSize;
    @Value("${spring.task.execution.pool.max-size}")
    private int maxPoolSize;
    @Value("${spring.task.execution.pool.queue-capacity}")
    private int queueCapacity;
    @Value("${spring.task.execution.thread-name-prefix}")
    private String namePrefix;
    @Value("${spring.task.execution.pool.keep-alive}")
    private int keepAliveSeconds;
    @Bean
    public Executor myAsync() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        //核心线程数
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        //任务队列的大小
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        //线程前缀名
        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);
        //线程存活时间
        executor.setKeepAliveSeconds(keepAliveSeconds);

        /**
         * 拒绝处理策略
         * CallerRunsPolicy()：交由调用方线程运行，比如 main 线程。
         * AbortPolicy()：直接抛出异常。
         * DiscardPolicy()：直接丢弃。
         * DiscardOldestPolicy()：丢弃队列中最老的任务。
         */
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        //线程初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

服务类

@Component
@EnableAsync
public class ScheduleTask {

    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    @Async("myAsync")
    @Scheduled(fixedRate = 2000)
    public void testScheduleTask() {
        try {
            Thread.sleep(6000);
            System.out.println("Spring1自带的线程池" + Thread.currentThread().getName() + "-" + sdf.format(new Date()));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Async("myAsync")
    @Scheduled(cron = "*/2 * * * * ?")
    public void testAsyn() {
        try {
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("Spring2自带的线程池" + Thread.currentThread().getName() + "-" + sdf.format(new Date()));
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }
}