Spring Boot использует @Async для реализации асинхронных вызовов: бассейн пользовательских потоков

Предисловие

В предыдущей серии учебных пособий Spring Boot Basic была представлена статья «Использование @Async для реализации асинхронных вызовов в Spring Boot», как использовать аннотацию @Async для реализации асинхронных вызовов. Тем не менее, контроль над этими асинхронными казнями является нашим основным навыком в обеспечении здоровья наших собственных приложений. В этой статье давайте узнаем, если мы контролируем параллелизм асинхронных вызовов через пользовательские пулы потоков.

Мы можем изменить примеры в этой статье на основе предыдущих примеров или создать новый Spring Boot Project, чтобы попробовать.

Определите пул потоков

Первый шаг - определить пул потоков в основном классе Spring Boot, например:

 @SpringBootApplicationPublic Class Application {public static void main (String [] args) {SpringApplication.Run (Application.Class, Args); } @Enableasync @configuration class taskpoolconfig {@bean ("taskexecutor") public executor taskexecutor () {threadpooltaskexecutor executor = new ThreatpooltaskexeCutor (); Исполнитель.setCorePoolsize (10); Исполнитель.setMaxPoolsize (20); Исполнитель.setqueueCapacity (200); Executor.sepekebealiveSeconds (60); Исполнитель.setThreadNamePrefix ("taskexeCutor-"); Исполнитель.setrejectedExecutionHandler (new ThreadPoolexeCutor.callerrunSpolicy ()); вернуть исполнитель; }}}

Выше мы создали пул потоков, используя ThreadPooltaskexeCutor, и установили следующие параметры:

• Количество потоков 10: количество потоков инициализировано при создании пула потоков
• Максимальное количество потоков 20: наибольшее количество потоков в пуле потоков. Только после того, как очередь буфера будет заполнена, будут бы превышать количество применяемых потоков.
• Очередь буфера 200: очередь, используемая для буферизации задач выполнения
• Позволяет простоя потоков в течение 60 секунд: когда потоки, превышающие поток ядра, будут разрушены после того, как время простоя прибудет.
• Префикс названия пула потоков: после настройки он может облегчить нам найти пул потоков, где обрабатывается задача
• Стратегия обработки пула потоков для отклоненных задач: здесь принимается политика Callerrunspolicy. Когда пул потоков не имеет возможности обработки, политика будет непосредственно запускать отклоненную задачу в вызовом потоке метода выполнения; Если программа выполнения закрыта, задача будет отброшена.

Использование пула потоков

После определения пула потоков, как мы делаем асинхронно называемые задачи выполнения выполнения, используя ресурсы в этом пуле потоков? Метод очень прост. Нам просто нужно указать имя пула потоков в аннотации @Async, например:

 @Slf4j@componentpublic class task {public static random random = new random (); @Async ("taskexecutor") public void dotaskone () бросает исключение {log.info ("start anding One"); long start = System.currentTimeMillis (); Thread.sleep (random.nextint (10000)); Long End = System.CurrentTimeMillis (); log.info («Полная задача первая, время:« + (end - start) + "миллисекунд"); } @Async ("taskexecutor") public void dotasktwo () бросает exception {log.info ("start task 2"); long start = System.currentTimeMillis (); Thread.sleep (random.nextint (10000)); Long End = System.CurrentTimeMillis (); log.info («Полная задача 2, время взято:« + (end - start) + "миллисекунд"); } @Async ("taskexecutor") public void dotaskThree () бросает exception {log.info ("start task three"); long start = System.currentTimeMillis (); Thread.sleep (random.nextint (10000)); Long End = System.CurrentTimeMillis (); log.info («Полная задача третья, трудоемкая:« + (end - start) + "миллисекунд"); }}

ЕДИНЦИОННЫЕ Тестирование

Наконец, давайте напишем модульный тест, чтобы проверить его

 @Runwith (springjunit4classrunner.class) @springboottestpublic class applicationtests {@autowired частная задача; @Test public void test () Throws Exception {task.dotaskone (); task.dotasktwo (); task.dotaskthree (); Thread.currentThread (). Join (); }}

Выполните приведенный выше модульный тест, мы видим в консоли, что все имена выходных потоков префиксируются пулом потоков, который мы определяли ранее, что означает, что наш эксперимент с использованием пула потоков для выполнения асинхронных задач был успешным!

2018-03-27 22: 01: 15.620 Информация 73703 --- [taskexecutor-1] com.didispace.async.tas
2018-03-27 22: 01: 15.620 Информация 73703 --- [taskexecutor-2] com.didispace.async.task: начало задачи 2
2018-03-27 22: 01: 15.620 Информация 73703 --- [taskexecutor-3] com.didispace.async.tas
2018-03-27 22: 01: 18.165 Информация 73703 --- [taskexecutor-2] com.didispace.async.tas
2018-03-27 22: 01: 22.149 Информация 73703 --- [Taskexecutor-3] com.didispace.async.tas
2018-03-27 22: 01: 23.912 Информация 73703 --- [taskexecutor-1] com.didispace.async.tas

Полный пример:

Читатели могут просмотреть проект главы 4-1-3 в соответствии с их предпочтениями:

Github: https://github.com/dyc87112/springboot-learning/

Gitee: https://gitee.com/diidispace/springboot-learning/

Локальная загрузка: http://xiazai.vevb.com/201805/yuanma/springboot-learning(vevb.com).rar

Суммировать

Вышеуказанное - все содержание этой статьи. Я надеюсь, что содержание этой статьи имеет определенную справочную ценность для каждого обучения или работы. Если у вас есть какие -либо вопросы, вы можете оставить сообщение для общения. Спасибо за поддержку Wulin.com.