springboot 项目中创建线程池-亚博电竞手机版
前言:
前两天做项目的时候,想提高一下插入表的性能优化,因为是两张表,先插旧的表,紧接着插新的表,一万多条数据就有点慢了
后面就想到了线程池
threadpoolexecutor
,而用的是spring boot项目,可以用spring提供的对threadpoolexecutor
封装的线程池threadpooltaskexecutor
,直接使用注解启用
使用步骤:
先创建一个线程池的配置,让spring boot加载,用来定义如何创建一个threadpooltaskexecutor
,要使用@configuration
和@enableasync
这两个注解,表示这是个配置类,并且是线程池的配置类
@configuration @enableasync publicclassexecutorconfig{ privatestaticfinalloggerlogger=loggerfactory.getlogger(executorconfig.class); @value("${async.executor.thread.core_pool_size}") privateintcorepoolsize; @value("${async.executor.thread.max_pool_size}") privateintmaxpoolsize; @value("${async.executor.thread.queue_capacity}") privateintqueuecapacity; @value("${async.executor.thread.name.prefix}") privatestringnameprefix; @bean(name="asyncserviceexecutor") publicexecutorasyncserviceexecutor(){ logger.info("startasyncserviceexecutor"); threadpooltaskexecutorexecutor=newthreadpooltaskexecutor(); //配置核心线程数 executor.setcorepoolsize(corepoolsize); //配置最大线程数 executor.setmaxpoolsize(maxpoolsize); //配置队列大小 executor.setqueuecapacity(queuecapacity); //配置线程池中的线程的名称前缀 executor.setthreadnameprefix(nameprefix); // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务 // caller_runs:不在新线程中执行任务,而是有调用者所在的线程来执行 executor.setrejectedexecutionhandler(newthreadpoolexecutor.callerrunspolicy()); //执行初始化 executor.initialize(); returnexecutor; } }
@value
是我配置在application.properties
,可以参考配置,自由定义
>推荐下自己做的 spring cloud 的实战项目: > >
创建一个service接口,是异步线程的接口
publicinterfaceasyncservice{ /***执行异步任务*可以根据需求,自己加参数拟定,我这里就做个测试演示*/ voidexecuteasync(); }
实现类:
@service publicclassasyncserviceimplimplementsasyncservice{ privatestaticfinalloggerlogger=loggerfactory.getlogger(asyncserviceimpl.class); @override @async("asyncserviceexecutor") publicvoidexecuteasync(){ logger.info("startexecuteasync"); system.out.println("异步线程要做的事情"); system.out.println("可以在这里执行批量插入等耗时的事情"); logger.info("endexecuteasync"); } }
将service层的服务异步化,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
方法进入的线程池是asyncserviceexecutor
方法创建的
接下来就是在controller里或者是哪里通过注解@autowired
注入这个service
@autowired privateasyncserviceasyncservice; @getmapping("/async") publicvoidasync(){ asyncservice.executeasync(); }
用postmain或者其他工具来多次测试请求一下
2018-07-1622:15:47.655info10516---[async-service-5]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:15:47.655info10516---[async-service-5]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:15:47.770info10516---[async-service-1]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:15:47.770info10516---[async-service-1]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:15:47.816info10516---[async-service-2]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:15:47.816info10516---[async-service-2]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:15:48.833info10516---[async-service-3]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:15:48.834info10516---[async-service-3]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:15:48.986info10516---[async-service-4]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:15:48.987info10516---[async-service-4]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
通过以上日志可以发现,[async-service-]
是有多个线程的,显然已经在我们配置的线程池中执行了,并且每次请求中,controller的起始和结束日志都是连续打印的,表明每次请求都快速响应了,而耗时的操作都留给线程池中的线程去异步执行;
虽然我们已经用上了线程池,但是还不清楚线程池当时的情况,有多少线程在执行,多少在队列恰卡编程网中等待呢?这里我创建了一个threadpooltaskexecutor的子类,在每次提交线程的时候都会将当前线程池的运行状况打印出来
importorg.slf4j.logger; importorg.slf4j.loggerfactory; importorg.springframework.scheduling.concurrent.threadpooltaskexecutor; importorg.springframework.util.concurrent.listenablefuture; importjava.util.concurrent.callable; importjava.util.concurrent.future; importjava.util.concurrent.threadpoolexecutor; /***@author:chenbin*@date:2018/7/16/001622:19*/ publicclassvisiablethreadpooltaskexecutorextendsthreadpooltaskexecutor{ privatestaticfinalloggerlogger=loggerfactory.getlogger(visiablethreadpooltaskexecutor.class); privatevoidshowthreadpoolinfo(stringprefix){ threadpoolexecutorthreadpoolexecutor=getthreadpoolexecutor(); if(null==threadpoolexecutor){ return; } logger.info("{},{},taskcount[{}],completedtaskcount[{}],activecount[{}],queuesize[{}]", this.getthreadnameprefix(), prefix, threadpoolexecutor.gettaskcount(), threadpoolexecutor.getcompletedtaskcount(), threadpoolexecutor.getactivecount(), threadpoolexecutor.getqueue().size()); } @override publicvoidexecute(runnabletask){ showthreadpoolinfo("1.doexecute"); super.execute(task); } @override publicvoidexecute(runnabletask,longstarttimeout){ showthreadpoolinfo("2.doexecute"); super.execute(task,starttimeout); } @override publicfuturesubmit(runnabletask){ showthreadpoolinfo("1.dosubmit"); returnsuper.submit(task); } @override public
如上所示,showthreadpoolinfo方法中将任务总数、已完成数、活跃线程数,队列大小都打印出来了,然后override了父类的execute、submit等方法,在里面调用showthreadpoolinfo方法,这样每次有任务被提交到线程池的时候,都会将当前线程池的基本情况打印到日志中;
修改executorconfig.java
的asyncserviceexecutor
方法,将threadpooltaskexecutor executor = new threadpooltaskexecutor()
改为threadpooltaskexecutor executor = new visiablethreadpooltaskexecutor()
@bean(name="asyncserviceexecutor") publicexecutorasyncserviceexecutor(){ logger.info("startasyncserviceexecutor"); //在这里修改 threadpooltaskexecutorexecutor=newvisiablethreadpooltaskexecutor(); //配置核心线程数 executor.setcorepoolsize(corepoolsize); //配置最大线程数 executor.setmaxpoolsize(maxpoolsize); //配置队列大小 executor.setqueuecapacity(queuecapacity); //配置线程池中的线程的名称前缀 executor.setthreadnameprefix(nameprefix); // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务 // caller_runs:不在新线程中执行任务,而是有调用者所在的线程来执行 executor.setrejectedexecutionhandler(newthreadpoolexecutor.callerrunspolicy()); //执行初始化 executor.initialize(); returnexecutor; }
再次启动该工程测试
2018-07-1622:23:30.951info14088---[nio-8087-exec-2]u.d.e.e.i.visiablethreadpooltaskexecutor:async-service-,2.dosubmit,taskcount[0],completedtaskcount[0],activecount[0],queuesize[0]
2018-07-1622:23:30.952info14088---[async-service-1]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:23:30.953 恰卡编程网;info14088---[async-service-1]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:23:31.351info14088---[nio-8087-exec-3]u.d.e.e.i.visiablethreadpooltaskexecutor:async-service-,2.dosubmit,taskcount[1],completedtaskcount[1],activecount[0],queuesize[0]
2018-07-1622:23:31.353info14088---[async-service-2]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:23:31.353info14088---[async-service-2]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:23:31.927info14088---[nio-8087-exec-5]u.d.e.e.i.visiablethreadpooltaskexecutor:async-service-,2.dosubmit,taskcount[2],completedtaskcount[2],activecount[0],queuesize[0]
2018-07-1622:23:31.929info14088---[async-service-3]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:23:31.930info14088---[async-service-3]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
2018-07-1622:23:32.496info14088---[nio-8087-exec-7]u.d.e.e.i.visiablethreadpooltaskexecutor:async-service-,2.dosubmit,taskcount[3],completedtaskcount[3],activecount[0],queuesize[0]
2018-07-1622:23:32.498info14088---[async-service-4]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:startexecuteasync
异步线程要做的事情
可以在这里执行批量插入等耗时的事情
2018-07-1622:23:32.499info14088---[async-service-4]c.u.d.e.executor.impl.asyncserviceimpl:endexecuteasync
注意这一行日志:
2018-07-1622:23:32.496info14088---[nio-8087-exec-7]u.d.e.e.i.visiablethreadpooltaskexecutor:async-service-,2.dosubmit,taskcount[3],completedtaskcount[3],activecount[0],queuesize[0]
这说明提交任务到线程池的时候,调用的是submit(callable task)这个方法,当前已经提交了3个任务,完成了3个,当前有0个线程在处理任务,还剩0个任务在队列中等待,线程池的基本情况一路了然。
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