Spring Boot 线程池的使用和扩展 - 转载

转载：http://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79120268

1、实战环境

windowns10；

jdk1.8；

springboot 1.5.9.RELEASE；

开发工具：IntelliJ IDEA；

2、实战步骤梳理

本次实战的步骤如下：

创建springboot工程；
创建Service层的接口和实现；
创建controller，开发一个http服务接口，里面会调用service层的服务；
创建线程池的配置；
将Service层的服务异步化，这样每次调用都会都被提交到线程池异步执行；
扩展ThreadPoolTaskExecutor，在提交任务到线程池的时候可以观察到当前线程池的情况；

springboot的线程池配置

创建一个配置类ExecutorConfig，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，如下所示：

@Configuration
@EnableAsync
public class ExecutorConfig {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExecutorConfig.class);

    @Bean
    public Executor asyncServiceExecutor() {
        logger.info("start asyncServiceExecutor");
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //配置核心线程数
        executor.setCorePoolSize(5);
        //配置最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(5);
        //配置队列大小
        executor.setQueueCapacity(9999);
        //配置线程池中的线程的名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("async-service-");

        // 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(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

　　注意，上面的方法名称为asyncServiceExecutor，稍后马上用到；

创建Service层的接口和实现

创建一个service层的接口AsyncService，如下：

public interface AsyncService {

    /**
     * 执行异步任务
     */
    void executeAsync();
}

对应的AsyncServiceImpl，实现如下：

@Service
public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncServiceImpl.class);

    @Override
    public void executeAsync() {
        logger.info("start executeAsync");
        try{
            Thread.sleep(1000);
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("end executeAsync");
    }
}

创建controller

创建一个controller为Hello，里面定义一个http接口，做的事情是调用Service层的服务，如下：

@RestController
public class Hello {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Hello.class);

    @Autowired
    private AsyncService asyncService;

    @RequestMapping("/")
    public String submit(){
        logger.info("start submit");

        //调用service层的任务
        asyncService.executeAsync();

        logger.info("end submit");

        return "success";
    }
}

至此，我们已经做好了一个http请求的服务，里面做的事情其实是同步的，接下来我们就开始配置springboot的线程池服务，将service层做的事情都提交到线程池中去处理；

将Service层的服务异步化

打开AsyncServiceImpl，在对应的方法上增加注解@Async(“asyncServiceExecutor”)，asyncServiceExecutor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，如下：

    @Override
    @Async("asyncServiceExecutor")
    public void executeAsync() {
        logger.info("start executeAsync");
        try{
            Thread.sleep(1000);
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("end executeAsync");
    }

验证效果

将这个springboot运行起来（pom.xml所在文件夹下执行mvn spring-boot:run）；
在浏览器输入：http://localhost:8080；
在浏览器用F5按钮快速多刷新几次；
在springboot的控制台看见日志如下：

在日志中我们可以看到controller的执行线程是"nio-8080-exec-8"，这是tomcat的执行线程，而service层的日志显示线程名为“async-service-1，2，3。。。”，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；

扩展ThreadPoolTaskExecutor

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，代码如下：

public class VisiableThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(VisiableThreadPoolTaskExecutor.class);

    private void showThreadPoolInfo(String prefix){
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = getThreadPoolExecutor();

        if(null==threadPoolExecutor){
            return;
        }

        logger.info("{}, {},taskCount [{}], completedTaskCount [{}], activeCount [{}], queueSize [{}]",
                this.getThreadNamePrefix(),
                prefix,
                threadPoolExecutor.getTaskCount(),
                threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount(),
                threadPoolExecutor.getActiveCount(),
                threadPoolExecutor.getQueue().size());
    }

    @Override
    public void execute(Runnable task) {
        showThreadPoolInfo("1. do execute");
        super.execute(task);
    }

    @Override
    public void execute(Runnable task, long startTimeout) {
        showThreadPoolInfo("2. do execute");
        super.execute(task, startTimeout);
    }

    @Override
    public Future<?> submit(Runnable task) {
        showThreadPoolInfo("1. do submit");
        return super.submit(task);
    }

    @Override
    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
        showThreadPoolInfo("2. do submit");
        return super.submit(task);
    }

    @Override
    public ListenableFuture<?> submitListenable(Runnable task) {
        showThreadPoolInfo("1. do submitListenable");
        return super.submitListenable(task);
    }

    @Override
    public <T> ListenableFuture<T> submitListenable(Callable<T> task) {
        showThreadPoolInfo("2. do submitListenable");
        return super.submitListenable(task);
    }
}

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()，如下所示：

@Bean
    public Executor asyncServiceExecutor() {
        logger.info("start asyncServiceExecutor");
        //使用VisiableThreadPoolTaskExecutor
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();
        //配置核心线程数
        executor.setCorePoolSize(5);
        //配置最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(5);
        //配置队列大小
        executor.setQueueCapacity(99999);
        //配置线程池中的线程的名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("async-service-");

        // 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(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //执行初始化
        executor.initialize();
        return executor;
    }

再次启动该工程，再浏览器反复刷新http://localhost:8080，看到的日志如下：

2018-01-21 23:04:56.113  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-1] c.b.t.e.VisiableThreadPoolTaskExecutor   : async-service-, 2. do submit,taskCount [99], completedTaskCount [85], activeCount [5], queueSize [9]
2018-01-21 23:04:56.113  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-1] c.b.t.controller.Hello                   : end submit
2018-01-21 23:04:56.225  INFO 15580 --- [async-service-1] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : end executeAsync
2018-01-21 23:04:56.225  INFO 15580 --- [async-service-1] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : start executeAsync
2018-01-21 23:04:56.240  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-2] c.b.t.controller.Hello                   : start submit
2018-01-21 23:04:56.240  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-2] c.b.t.e.VisiableThreadPoolTaskExecutor   : async-service-, 2. do submit,taskCount [100], completedTaskCount [86], activeCount [5], queueSize [9]
2018-01-21 23:04:56.240  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-2] c.b.t.controller.Hello                   : end submit
2018-01-21 23:04:56.298  INFO 15580 --- [async-service-2] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : end executeAsync
2018-01-21 23:04:56.298  INFO 15580 --- [async-service-2] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : start executeAsync
2018-01-21 23:04:56.372  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-3] c.b.t.controller.Hello                   : start submit
2018-01-21 23:04:56.373  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-3] c.b.t.e.VisiableThreadPoolTaskExecutor   : async-service-, 2. do submit,taskCount [101], completedTaskCount [87], activeCount [5], queueSize [9]
2018-01-21 23:04:56.373  INFO 15580 --- [nio-8080-exec-3] c.b.t.controller.Hello                   : end submit
2018-01-21 23:04:56.444  INFO 15580 --- [async-service-3] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : end executeAsync
2018-01-21 23:04:56.445  INFO 15580 --- [async-service-3] c.b.t.service.impl.AsyncServiceImpl      : start executeAsync

注意这一行日志：2. do submit,taskCount [101], completedTaskCount [87], activeCount [5], queueSize [9]

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101个任务，完成了87个，当前有5个线程在处理任务，还剩9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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