Spring Boot线程池使用的一些实用心得

Spring Boot线程池使用的一些实用心得

目录前言使用步骤用postmain或者其他工具来多次测试请求一下总结

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

public class ExecutorConfig {

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

@Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")

private int corePoolSize;

@Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")

private int maxPoolSize;

@Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")

private int queueCapacity;

@Value("${async.executor.thread.name.prefix}")

private String namePrefix;

@Bean(name = "asyncServiceExecutor")

public Executor asyncServiceExecutor() {

logger.info("start asyncServiceExecutor");

ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();

//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.setThreadNauIacoGHmePrefix(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(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

//执行初始化

executor.initialize();

return executor;

}

}

@Value是我配置在application.properties，可以参考配置，自由定义

# 异步线程配置

# 配置核心线程数

async.executor.thread.core_pool_size = 5

# 配置最大线程数

async.executor.thread.max_pool_size = 5

# 配置队列大小

async.executor.thread.queue_capacity = 99999

# 配置线程池中的线程的名称前缀

async.executor.thread.name.prefix = async-service-

创建一个Service接口，是异步线程的接口

public interface AsyncService {

/**

* 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

*/

void executeAsync();

}

实现类

@Service

public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {

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

@Override

@Async("asyncServiceExecutor")

public void executeAsync() {

logger.info("start executeAsync");

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("end executeAsync");

}

}

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

private AsyncService asyncService;

@GetMapping("/async")

public void async(){

asyncService.executeAsync();

}

用postmain或者其他工具来多次测试请求一下

2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [uIacoGHasync-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:48.833  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:15:48.834  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:48.986  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:15:48.987  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

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

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

import java.util.concurrent.Callable;

import java.util.concurrent.Future;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

/**

* @Author: ChenBin

* @Date: 2018/7/16/0016 22:19

*/

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 Future submit(Callable task) {

showThreadPoolInfo("2. do submit");

return super.submit(task);

}

@Override

public ListenableFuture> submitListenable(Runnable task) {

showThreadPoolInfo("1. do submitListenable");

return super.suIacoGHubmitListenable(task);

}

@Override

public ListenableFuture submitListenable(Callable 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()

@Bean(name = "asyncServiceExecutor")

public Executor asyncServiceExecutor() {

logger.info("start asyncServiceExecutor");

//在这里修改

ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();

//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(uIacoGHnew ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

//执行初始化

executor.initialize();

return executor;

}

再次启动该工程测试

2018-07-16 22:23:30.951  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-2] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [0], completedTaskCount [0], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:30.952  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:23:30.953  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:31.351  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-3] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [1], completedTaskCount [1], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:31.927  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-5] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [2], completedTaskCount [2], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:31.929  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:23:31.930  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [3], completedTaskCount [3], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:32.498  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

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

2018-07-16 22:23:32.499  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

注意这一行日志：

2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,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；

总结

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