Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

编程二次猿
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一、@Async注解 @Async的作用就是异步处理任务。

在方法上添加@Async，表示此方法是异步方法； 在类上添加@Async，表示类中的所有方法都是异步方法； 使用此注解的类，必须是Spring管理的类； 需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解，@Async才会生效； 在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，也就是不自定义线程池，@Async是有默认线程池的，使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下：

默认核心线程数：8； 最大线程数：Integet.MAX_VALUE； 队列使用LinkedBlockingQueue； 容量是：Integet.MAX_VALUE； 空闲线程保留时间：60s； 线程池拒绝策略：AbortPolicy； 从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制的创建线程，我勒个吗啊。

也可以通过yml重新配置：

spring: task: execution: pool: max-size: 10 core-size: 5 keep-alive: 3s queue-capacity: 1000 thread-name-prefix: my-executor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

二、代码实例 Spring为任务调度与异步方法执行提供了注解@Async支持，通过在方法上标注@Async注解，可使得方法被异步调用。在需要异步执行的方法上加入@Async注解，并指定使用的线程池，当然可以不指定，直接写@Async。

1、导入POM com.google.guava guava 31.0.1-jre 1 2 3 4 5 2、配置类 package com.nezhac.config;

import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.*;

@EnableAsync// 支持异步操作 @Configuration public class AsyncTaskConfig {

/**
 * com.google.guava中的线程池
 * @return
 */
@Bean("my-executor")
public Executor firstExecutor() {
    ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
    // 获取CPU的处理器数量
    int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
    ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
            200, TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
    threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
    return threadPool;
}

/**
 * Spring线程池
 * @return
 */
@Bean("async-executor")
public Executor asyncExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    // 核心线程数
    taskExecutor.setCorePoolSize(10);
    // 线程池维护线程的最大数量，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
    taskExecutor.setMaxPoolSize(100);
    // 缓存队列
    taskExecutor.setQueueCapacity(50);
    // 空闲时间，当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁
    taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
    // 异步方法内部线程名称
    taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");

    /**
     * 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略
     * 通常有以下四种策略：
     * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
     * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
     * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
     * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重试添加当前的任务，自动重复调用 execute() 方法，直到成功
     */
    taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    taskExecutor.initialize();
    return taskExecutor;
}

3、controller package com.nezha.controller;

import com.nezha.service.UserService; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.scheduling.annotation.Async; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController @RequestMapping("/test") public class UserController {

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

@Autowired
private UserService userService;

@GetMapping("asyncTest")
public void asyncTest() {
    logger.info("哪吒真帅");
    userService.asyncTest();
    asyncTest2();
    logger.info("哪吒编程，每日更新Java干货");
}

@Async("my-executor")
public void asyncTest2() {
    logger.info("同文件内执行执行异步任务");
}

}

4、service package com.nezha.service;

public interface UserService {

// 普通方法
void test();

// 异步方法
void asyncTest();

} service实现类

package com.nezha.service;

import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.scheduling.annotation.Async; import org.springframework.stereotype.Service;

@Service public class UserServiceImpl implements UserService {

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

@Override
public void test() {
    logger.info("执行普通任务");
}

@Async("my-executor")
@Override
public void asyncTest() {
    logger.info("执行异步任务");
}

}

三、发现同文件内执行异步任务，还是一个线程，没有实现@Async效果，why？ 众里寻他千百度，查到了@Async失效的几个原因：

注解@Async的方法不是public方法； 注解@Async的返回值只能为void或Future； 注解@Async方法使用static修饰也会失效； 没加@EnableAsync注解； 调用方和@Async不能在一个类中； 在Async方法上标注@Transactional是没用的，但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的； 这里就不一一演示了，有兴趣的小伙伴可以研究一下。

四、配置中分别使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor，这两个有啥区别？ ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的，而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

1、initialize() 查看一下ThreadPoolTaskExecutor 的 initialize()方法

public abstract class ExecutorConfigurationSupport extends CustomizableThreadFactory implements BeanNameAware, InitializingBean, DisposableBean { ...

/**
 * Set up the ExecutorService.
 */
public void initialize() {
	if (logger.isInfoEnabled()) {
		logger.info("Initializing ExecutorService" + (this.beanName != null ? " '" + this.beanName + "'" : ""));
	}
	if (!this.threadNamePrefixSet && this.beanName != null) {
		setThreadNamePrefix(this.beanName + "-");
	}
	this.executor = initializeExecutor(this.threadFactory, this.rejectedExecutionHandler);
}

/**
 * Create the target {@link java.util.concurrent.ExecutorService} instance.
 * Called by {@code afterPropertiesSet}.
 * @param threadFactory the ThreadFactory to use
 * @param rejectedExecutionHandler the RejectedExecutionHandler to use
 * @return a new ExecutorService instance
 * @see #afterPropertiesSet()
 */
protected abstract ExecutorService initializeExecutor(
		ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler);

...

2、initializeExecutor抽象方法 再查看一下initializeExecutor抽象方法的具体实现类，其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类，查看它的initializeExecutor方法，使用的就是ThreadPoolExecutor。

public class ThreadPoolTaskExecutor extends ExecutorConfigurationSupport implements AsyncListenableTaskExecutor, SchedulingTaskExecutor {

...

@Override
protected ExecutorService initializeExecutor(
		ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler) {

	BlockingQueue<Runnable> queue = createQueue(this.queueCapacity);

	ThreadPoolExecutor executor;
	if (this.taskDecorator != null) {
		executor = new ThreadPoolExecutor(
				this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,
				queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler) {
			@Override
			public void execute(Runnable command) {
				Runnable decorated = taskDecorator.decorate(command);
				if (decorated != command) {
					decoratedTaskMap.put(decorated, command);
				}
				super.execute(decorated);
			}
		};
	}
	else {
		executor = new ThreadPoolExecutor(
				this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,
				queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler);

	}

	if (this.allowCoreThreadTimeOut) {
		executor.allowCoreThreadTimeOut(true);
	}

	this.threadPoolExecutor = executor;
	return executor;
}

...

因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

五、核心线程数 配置文件中的线程池核心线程数为何配置为

// 获取CPU的处理器数量 int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2; 1 2 Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

CPU密集型，线程池大小设置为N，也就是和cpu的线程数相同，可以尽可能地避免线程间上下文切换，但在实际开发中，一般会设置为N+1，为了防止意外情况出现线程阻塞，如果出现阻塞，多出来的线程会继续执行任务，保证CPU的利用效率。 IO密集型，线程池大小设置为2N，这个数是根据业务压测出来的，如果不涉及业务就使用推荐。 在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。 如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

六、线程池执行过程

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