Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

泥工林师

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，@Async有默认线程池，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。
也可以通过yml重新配置：
spring:
  task:
    execution:
      pool:
        max-size: 10
        core-size: 5
        keep-alive: 2s
        queue-capacity: 1000
        thread-name-prefix: my-executor
也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现@Async自定义线程池。
二、代码实例

1、导入POM

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1.1-jre</version>
</dependency>
2、配置类AsyncTaskConfig

package com.nezha.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
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {

    /**
     * 方式1
     * 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;
    }

    /**
     * 方式2
     * 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，抛出RejectedExecutionException异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：丢弃任务，但不抛出异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试重新执行任务。
         * 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、UserController

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、UserService

package com.nezha.service;

public interface UserService {

    // 普通方法
    void test();

    // 异步方法
    void asyncTest();
}
UserServiceImpl
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：

• 调用方和@Async方法在一个类中；
  
• 没加@EnableAsync注解；
  
• 注解@Async的返回值只能为void或Future；
  
• 注解@Async的方法不能是public方法；
  
• 注解@Async方法使用static修饰也会失效；
  
• 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；
  

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。


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;
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、线程池执行流程

蓝色的红海

秀起来~