java后台异步任务执行器TaskManager
java后台异步任务执行器TaskManager
此方式基于MVC方式：
一，使用任务：
1 @Resource 2 private TaskManager taskManager; 3 4 public string commit(TradeStatus status) { 5 if (status== TradeStatus.UNDERWAY) { 6 7 // 执行任务 8 taskManager.addTask(new Runnable() { 9 10 @Override 11 public void run() { 12 handleUnderway(status); //运行业程序 13 } 14 }); 15 16 } else { 17 18 } 19 20 }
/** * 返回业务处理状态 * * * <p> * 此方法需要被异步调用 * </p> * */ public void handleUnderway(TradeSatus satus) { int waitTimeOut = 20*1000； try { if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("提交查询支付状态"); } Assert.notNull(trade, "交易对象不能为空"); int timeOut = 0; String result = null; while (true) { result = queryStatus(satus); //获取状态 if (result == TradeStatus.UNDERWAY) { try { if (timeOut > waitTimeOut) { logger.warn(String.format("查询状态结果超时.")); break; } timeOut += 5000; Thread.sleep(5000); // 5秒同步一次 } catch (InterruptedException e) { if (logger.isInfoEnabled()) { logger.info("等待支付结果被中断"); } break; } } else { break;// 查到银行结果 } } if (result != TradeStatus.UNDERWAY) { //处理结果 } if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug(String.format("查询完成，查询结果为：%s", result)); } } catch (Exception e) { logger.error(String.format("查询支付结果异常"), e); throw new SimpleException("查询支付结果异常", e); } }
二：实现的service
public interface TaskManager { /** * @param task */ void addTask(Runnable task); /** * @return */ int getActiveCount(); /** * 停止任务管理器 */ void stop(); }
三：service的实现类
package com.zhonglian.jinjufin.service.impl; import java.util.concurrent.BlockingQueue; import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; import javax.annotation.Resource; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.springframework.beans.factory.InitializingBean; import org.springframework.core.task.TaskExecutor; import com.service.TaskManager; /** * 后台异步任务执行器 * */ public class TaskManagerImpl implements TaskManager, InitializingBean { private static Log logger = LogFactory.getLog(TaskManagerImpl.class); private ThreadPoolExecutor executer = null; private int corePoolSize = 5; private int maximumPoolSize = 50; private long keepAliveTime = 10; private TimeUnit unit = TimeUnit.MINUTES;// 秒 private BlockingQueue<Runnable> workQueue; private Thread t; @Resource private TaskExecutor taskExecutor; @Override public void addTask(Runnable task) { taskExecutor.execute(task); // executer.execute(task); } @Override public int getActiveCount() { return 0; } /* * (non-Javadoc) * * @see * org.springframework.beans.factory.InitializingBean#afterPropertiesSet() */ @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { if (executer == null) { workQueue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>(); executer = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); t = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (true) { try { Thread.sleep(120 * 1000); if (logger.isDebugEnabled()) { String msg = String.format("队列大小:%d, 激活任务数: %d, poolSize: %d, 任务数：%d, 已处理任务数：%d", workQueue.size(), getActiveCount(), executer.getPoolSize(), executer.getTaskCount(), executer.getCompletedTaskCount()); logger.debug(msg); } } catch (InterruptedException e) { return; } } } }); t.setDaemon(true); t.setName("异步任务健康检查线程"); t.start(); } } @Override public void stop() { if (executer == null) return; try { logger.info("准备停止任务管理器"); executer.shutdown(); executer.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException e) { logger.info("任务被中止."); } finally { if (!executer.isTerminated()) { logger.info("取消未完成的任务."); } executer.shutdownNow(); logger.info("任务管理器停止完成."); } } /** * @return the corePoolSize */ public int getCorePoolSize() { return corePoolSize; } /** * @param corePoolSize * the corePoolSize to set */ public void setCorePoolSize(int corePoolSize) { this.corePoolSize = corePoolSize; } /** * @return the maximumPoolSize */ public int getMaximumPoolSize() { return maximumPoolSize; } /** * @param maximumPoolSize * the maximumPoolSize to set */ public void setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize) { this.maximumPoolSize = maximumPoolSize; } /** * @return the keepAliveTime */ public long getKeepAliveTime() { return keepAliveTime; } /** * @param keepAliveTime * the keepAliveTime to set */ public void setKeepAliveTime(long keepAliveTime) { this.keepAliveTime = keepAliveTime; } /** * @return the unit */ public TimeUnit getUnit() { return unit; } /** * @param unit * the unit to set */ public void setUnit(TimeUnit unit) { this.unit = unit; } }
四：xml 配置
<!-- 异步任务执行器配置 -->
<bean id="taskManager" class="com.service.impl.TaskManagerImpl">
<property name="corePoolSize" value="30"></property>
<property name="maximumPoolSize" value="100"></property>
<property name="keepAliveTime" value="10"></property>
</bean>
<!--
任务执行器
pool-size="5-20", 表示线程池活跃的线程数为5，最大线程数为20；
queue-capacity="100" 表示队列大小为100
-->
<task:executor id="taskExecutor" keep-alive="30" pool-size="5-20" queue-capacity="100" rejection-policy="ABORT"/>
以上异步处理就完成了。
下面是摘录下来的一些解释：
五。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。
六 其它线程池
JDK的ThreadPoolExecutor
一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行 集合任务时使用的线程）的方法。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、 Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调 整此类时，使用以下指导：
1、核心和最大池大小
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和 maximumPoolSize（参见getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时，如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于 corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不 过也可以使用setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。
2、按需构造
默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread() 或prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。
3、创建新线程
使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从newThread 返回 null 时ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
4、保持活动时间
如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见 getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方 法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用Long.MAX_VALUETimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。
5、排队
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
排队有三种通用策略：
a、直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此 会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
b、无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
c、有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以 最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
6、被拒绝的任务
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其RejectedExecutionHandler 的RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException。
在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，线程调用运行该任务的execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。
在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。
在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。
7、挂钩方法
此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化 ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。
如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。
8、队列维护
方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。
偶遇晨光原创
2016-03-11