spring线程池

spring线程池相关知识

• 线程池使用的N种姿势

  线程池在开发中一定会用到，如果能像golang一样，java语言也有协程，也许java程序员就少了一种包袱。 回归正题，我们聊下到底有哪些线程池的使用方式，总结有以下几种。 JDK 内置线程池 Spring线程池 自己魔改封装 1、JDK 内置线程池 常用的有： 我们看下最全的线程池参数，探究为什么阿里规约不建议使用Executors创建默认个数的线程池。 /** 参数【7个】 corePoolSize - 即使空闲时仍保留在池中的线程数，除非设置 allowCoreThreadTimeOut maximumPoolSize - 池中允许的最大
• 使用多线程实现邮件发送

  1       线程池pool？线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。 线程池可以帮助用户创建一个管理所有线程的容器，线程的创建和销毁都由线程池来管理。spring线程池配置<bean id="taskExecutor"  class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">        <!-- 核心线程数 -->        <property name="corePoolSize"  value="${task.core
• Spring Boot 中的线程池和 Timer 定时器

  Spring Boot 是一个只写几个配置，就可以完成很多功能的 Java 框架，例如你想要一个线程池，只需两步： 在应用入口 Application 主类上加注解 @EnableScheduling @SpringBootApplication @EnableScheduling public class DemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } } 添加一个线程池配置类，增加 @EnableAsync 注解 @Configuration @EnableAsync public class AsyncConfig { @Value
• 0113 spring定时任务和异步线程池

  0113 spring的异步方法和定时任务 背景 spring的内容比较多，常规的知识必须进行系统化的学习，但是一些边缘的技术点，在实际工作中也是非常适用的；下面一一介绍和实践一次。 异步线程池 场景：下发任务跟执行任务分开。 比如我需要做一个数据统计。 场景 常规做法 改进做法 计算每天的统计数据，比如日新增，日活跃，日留存等 实时计算，计算和获取结果在同一个线程里完成 分两个部分：1.触发计算；2.异步完成计算； spring中如何实现异步计算 系统中配置异步线程池； 在系统入

spring线程池相关课程

• Spring源码轻松学 一课覆盖Spring核心知识点 课程在自研框架和Spring框架的穿插讲解中让大家逐渐熟悉Spring框架的脉络。通过从0搭建一个较为完备的Web框架来提升框架设计能力，辅以通俗易懂的Spring核心模块源码的讲解，带你了解Spring框架的设计思路。

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• 2.3 线程池 假设您要处理数百个项目，为每个项目启动一个线程将破坏您的系统资源。它看起来像这样：pages_to_crawl = %w( index about contact ... )pages_to_crawl.each do |page| Thread.new { puts page }end如果这样做，您将与服务器启动数百个连接，因此这可能不是一个好主意。一种解决方案是使用线程池。线程池使您可以在任何给定时间控制活动线程的数量。您可以建立自己的池，但是我不建议你这样去做，Ruby有一个Gem可以为您完成这个操作。实例：require 'celluloid'class Worker include Celluloid def process_page(url) puts url endendpages_to_crawl = %w( index about contact products ... )worker_pool = Worker.pool(size: 5)# If you need to collect the return values check out 'futures'pages_to_crawl.each do |page| worker_pool.process_page(page)end这次只有5个线程在运行，完成后他们将选择下一个项目。
• 3. 线程池模型 线程池模型的结构如下：从图中可以看出，线程池模型的程序结构如下：创建一个监听线程，通常会采用 Java 主线程作为监听线程。创建一个 java.net.ServerSocket 实例，调用它的 accept 方法等待客户端的连接。服务器预先创建一组线程，叫做线程池。线程池中的线程，在服务运行过程中，一直运行，不会退出。当有新的客户端和服务器建立连接，accept 方法会返回 java.net.Socket 对象，表示新的连接。服务器一般会创建一个处理 java.net.Socket 逻辑的任务，并且将此任务投递给线程池去处理。然后，监听线程返回，继续调用 accept 方法，等待新的客户端连接。线程池调度空闲的线程去处理任务。在新新任务中调用 java.net.Socket 的 recv 和 send 方法和客户端进行数据收发。当数据收发完成后，调用 java.net.Socket 的 close 方法关闭连接，任务完成。线程重新回归线程池，等待调度。下来，我们同样通过示例代码演示一下线程池模型的编写方法。程序功能和每线程模型完全一致，所以我们只编写服务端程序，客户端程序采用每线程模型的客户端。示例代码如下：import java.io.*;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class TCPServerThreadPool{ // 服务监听端口号 private static final int PORT =56002; // 开启线程数 private static final int THREAD_NUMS = 20; private static ExecutorService pool = null; // 创建一个 socket Task 类，处理数据收发 private static class SockTask implements Callable<Void> { private Socket sock = null; public SockTask(Socket sock){ this.sock = sock; } @Override public Void call() throws Exception { try { while (true){ // 读取客户端数据 DataInputStream in = new DataInputStream( new BufferedInputStream(sock.getInputStream())); int msgLen = in.readInt(); byte[] inMessage = new byte[msgLen]; in.read(inMessage); System.out.println("Recv from client:" + new String(inMessage) + "length:" + msgLen); // 向客户端发送数据 String rsp = "Hello Client!\n"; DataOutputStream out = new DataOutputStream( new BufferedOutputStream(sock.getOutputStream())); out.writeInt(rsp.getBytes().length); out.write(rsp.getBytes()); out.flush(); System.out.println("Send to client:" + rsp + " length:" + rsp.getBytes().length); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (sock != null){ try { sock.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } return null; } } public static void main(String[] args) { ServerSocket ss = null; try { pool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMS); // 创建一个服务器 Socket ss = new ServerSocket(PORT); while (true){ // 监听新的连接请求 Socket conn = ss.accept(); System.out.println("Accept a new connection:" + conn.getRemoteSocketAddress().toString()); pool.submit(new SockTask(conn)); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (ss != null){ try { ss.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }}
• 3.3 线程池配置模块详解 参数名称：coreSize参数说明：该属性用来设置核心线程池的大小，默认为 10 。参数名称：maximumSize参数说明：该属性是用来设置线程池的最大线程数量，默认为 10 ，在 1.5.9 版本之前，线程池的核心线程数量总是与线程池的最大线程数量保持一致。参数名称：allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize参数说明：该属性是用来设置，是否启用 maximumSize ，即设置线程池的 coreSize 和 maximumSize 的值不一致，当被设置为 true 时，该属性生效，即线程池的最大线程数量大于或等于线程池的核心线程数量。该属性的默认值为 false 。参数名称：keepAliveTimeMinutes参数说明：该参数是用来设置线程的存活时间，即在线程池的核心线程数量小于线程池的最大线程数量时，一个线程的可运行时长。该属性的默认值为 1 分钟。
• 3.1 线程池隔离实现服务资源隔离 通过对处理项目中的工作线程的隔离，来避免工作线程处理接口时所产生的阻塞行为，从而保证工作线程可以顺利地调用接口来满足业务需要。而隔离工作线程的方式，就是为每个接口分配一个线程池，并在线程池中维护一定数量的线程，这样，当上述的接口 2 发生服务资源等待时，由于每个接口都分配了不同的线程池，所以不会影响到后续的 3 4 5 接口，如下图所示：线程池隔离实现原理可以看到，由于为每个服务接口均分配了不同的线程池，所以在接口 2 出现服务等待时，并不会影响后续接口的调用，从而保证了业务的顺利进行。我们继续以 hello 方法为例，来看如何实现线程池隔离。@RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)@HystrixCommand(threadPoolKey = "HelloHystrix", threadPoolProperties = { @HystrixProperty(name = "coresize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true"), @HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2")})@ResponseBodypublic String hello() throws InterruptedException { return "helloWorld";}代码解释：第 2 行，我们通过配置 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 属性来为本接口分配一个名称为 HelloHystrix 的线程池。第 3 行，我们通过配置 threadPoolProperties 中的参数属性，来维护 HelloHystrix 线程池中的核心线程数量、最大线程数量。通过添加上述注解并配置其中的属性，我们就可以通过线程池隔离的方式来实现服务资源隔离。Tips: 线程池中的线程数量，一定要根据该接口所实现的业务需求来设置，设置过多，则会浪费资源空间，设置过少，则不能支撑业务需要，所以配置线程数量一定要谨慎。
• 6. 子线程调试 上面的例子是多线程程序，使用 ThreadPoolExecutor 同时起 3 个线程， submit() 提交任务到线程池不是阻塞的，而是立即返回。当主线程启动了子线程后，会在多线程窗口看到系统自动创建的线程名。当调试进入到各个线程的子程序时，Frame 会自动切换到其所对应的 frame，相应的变量栏中也会显示与该过程对应的相关变量, 使用 setp in，step over 便可以在各自的子线程进行调试了。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。

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