SpringBoot 项目中创建线程池

SpringBoot 项目中创建线程池

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(queueCapachttp://ity);

//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：

>

>

#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

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

2018-07-16 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 executeAsync2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [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 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync2018-07-16 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 executeAsync2018-07-16 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 executeAsync2018-07-16 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

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

publicFuture>submit(Runnabletask){

showThreadPoolInfo("1.dosubmit");

returnsuper.submit(task);

}

@Override

publicFuturesubmit(Callabletask){

showThreadPoolInfo("2.dosubmit");

returnsuper.submit(task);

}

@Override

publicListenableFuture>submitListenable(Runnabletask){

showThreadPoolInfo("1.dosubmitListenable");

returnsuper.submitListenable(task);

}

@Override

publicListenableFuturesubmitListenable(Callabletask){

showThreadPoolInfo("2.dosubmitListenable");

returnsuper.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")

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

2018-07-16 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 executeAsync2018-07-16 22:23:3http://1.351  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 executeAsync2018-07-16 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 executeAsync2018-07-16 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。

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