前言
前两天做我的项目的时候,想进步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
前面就想到了线程池 ThreadPoolExecutor,而用的是 Spring Boot 我的项目,能够用 Spring 提供的对 ThreadPoolExecutor 封装的线程池 ThreadPoolTaskExecutor,间接应用注解启用
应用步骤
先创立一个线程池的配置,让 Spring Boot 加载,用来定义如何创立一个 ThreadPoolTaskExecutor,要应用 @Configuration 和 @EnableAsync 这两个注解,示意这是个配置类,并且是线程池的配置类。
Spring Boot 根底就不介绍了,系列教程和示例源码看这里:https://github.com/javastacks…
更多 Spring Boot 教程能够微信搜寻 Java 技术栈在后盾发送 boot 进行浏览,我都整顿好了。
@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();
// 配置外围线程数
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 曾经达到 max size 的时候,如何解决新工作
// CALLER_RUNS:不在新线程中执行工作,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,能够参考配置,自在定义
# 异步线程配置
# 配置外围线程数
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-
创立一个 Service 接口,是异步线程的接口
public interface AsyncService {
/**
* 执行异步工作
* 能够依据需要,本人加参数拟定,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("异步线程要做的事件");
System.out.println("能够在这里执行批量插入等耗时的事件");
logger.info("end executeAsync");
}
}
将 Service 层的服务异步化,在 executeAsync() 办法上减少注解 @Async(“asyncServiceExecutor”),asyncServiceExecutor 办法是后面 ExecutorConfig.java 中的办法名,表明 executeAsync 办法进入的线程池是 asyncServiceExecutor 办法创立的。
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 或者其余工具来屡次测试申请一下
2018-07-16 22:15:47.655 INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
2018-07-16 22:15:48.987 INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync
通过以上日志能够发现,[async-service-] 是有多个线程的,显然曾经在咱们配置的线程池中执行了,并且每次申请中,controller 的起始和完结日志都是间断打印的,表明每次申请都疾速响应了,而耗时的操作都留给线程池中的线程去异步执行;
尽管咱们曾经用上了线程池,然而还不分明线程池过后的状况,有多少线程在执行,多少在队列中期待呢?这里我创立了一个 ThreadPoolTaskExecutor 的子类,在每次提交线程的时候都会将以后线程池的运行状况打印进去
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
*/
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 办法中将工作总数、已实现数、沉闷线程数,队列大小都打印进去了,而后 Override 了父类的 execute、submit 等办法,在外面调用 showThreadPoolInfo 办法,这样每次有工作被提交到线程池的时候,都会将以后线程池的根本状况打印到日志中;
批改 ExecutorConfig.java 的 asyncServiceExecutor 办法,将 ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor() 改为 ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor()
@Bean(name = "asyncServiceExecutor")
public Executor asyncServiceExecutor() {logger.info("start asyncServiceExecutor");
// 在这里批改
ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();
// 配置外围线程数
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 曾经达到 max size 的时候,如何解决新工作
// CALLER_RUNS:不在新线程中执行工作,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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
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
异步线程要做的事件
能够在这里执行批量插入等耗时的事件
2018-07-16 22:23:32.499 INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync
留神这一行日志:
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]
这阐明提交工作到线程池的时候,调用的是 submit(Callable task) 这个办法,以后曾经提交了 3 个工作,实现了 3 个,以后有 0 个线程在解决工作,还剩 0 个工作在队列中期待,线程池的根本状况一路了然;
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_3770…
版权申明:本文为 CSDN 博主「如漩涡」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协定,转载请附上原文出处链接及本申明。
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