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  • 线程池异步回调方式

    2020-10-10 15:40:28
    文章目录线程池异步回调方式代码展示首先需要封装一个Task类创建一个业务层去调用这个任务并且放入线程池中控制层去调用调用截图总结 线程池异步回调方式 ​ 当请求进入Controller层中的时候,我们要经历一系列的...

    线程池异步回调方式

    ​ 当请求进入Controller层中的时候,我们要经历一系列的CRUD的操作才能返回信息,往往其中部分的CRUD并不是需要及时完成的,可以在返回信息后完成。也就是说需要异步去操作,那在JAVA中如何去实现呢?

    首先这种异步去执行肯定是存在时间差的,也就是一个请求是分时间段去处理的。这里就需要一个根据时间去执行的线程池,封装各种不同的任务丢入线程池中,完成之后再回调方法通知你完成,可以在回调方法中去做相关处理完成的逻辑。下面展示一个简单的Demo例子代码。

    代码展示

    首先需要封装一个Task类

    1. 该Task类继承自Runnable接口,需要自定义实现run方法。
    2. Java 8中出现的新接口Consumer,是实现任务执行完成后回调的关键。
    3. 任务的构造方法中可以根据业务加入更多的参数来判断,这里简单的加了两个参数来判断
    import java.util.function.Consumer;
    
    public class Runtask implements Runnable {
        private String consumer;
        private Consumer<Runtask> finishCallback;
        private boolean isSuccess;
    
        public boolean isSuccess() {
            return isSuccess;
        }
    
        public Runtask(String consumer, Consumer<Runtask> finishCallback) {
            this.consumer = consumer;
            this.finishCallback = finishCallback;
            this.isSuccess = true;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("开始执行run方法");
            System.out.println("开始执行回调方法");
            finishCallback.accept(this);
        }
    }
    

    创建一个业务层去调用这个任务并且放入线程池中

    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.function.Consumer;
    
    @Service
    public class TaskService {
    
        public void createTask() {
            String consumer = "111";
            System.out.println("创建任务");
            //新建任务并传入参数
            Runtask task = new Runtask(consumer, finishCallback());
            long delay = 10;
            System.out.println("任务放入线程池中");
            ScheduledThreadPoolExecutor scheduled = new ScheduledThreadPoolExecutor(2);
            //放入线程池中延时执行
            scheduled.schedule(task, delay, TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("任务放入完毕");
        }
    
        private Consumer<Runtask> finishCallback() {
            return (Runtask task) -> {
                if (task.isSuccess()) {
                    System.out.println("任务执行成功后执行的操作");
                }
                System.out.println("这里也可以做一些成功后的操作");
            };
        }
    }
    

    控制层去调用

    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    import javax.annotation.Resource;
    
    @RestController
    public class TestController {
        @Resource
        private TaskService taskService;
    
        @GetMapping("testRuntask")
        public void testRuntask() {
            System.out.println("开启运行");
            taskService.createTask();
        }
    }
    

    调用截图

    在这里插入图片描述

    总结

    1. 可以封装不同的任务去实现不同的业务
    2. 提供了一种异步回调的方式
    展开全文
  • 2.异步回调 3.协程 4.基于TCP使用多线程实现高并发 一.进程池和线程池 什么是进程池和线程池: ''' 池 Pool 指的是一个容器 线程池就是用来存储线程对象的 容器 创建池子 可以指定池子里面有多少线程...

    1.进程池和线程池

     

    2.异步回调

    3.协程

    4.基于TCP使用多线程实现高并发

     

    一.进程池和线程池

    什么是进程池和线程池:

    '''
    池 Pool 指的是一个容器
    线程池就是用来存储线程对象的 容器
    
    创建池子 可以指定池子里面有多少线程,如果不指定就默认为CUP个数*5
    不会立即开启线程,会等到有任务提交后在开启线程
    
     线程池,不仅帮我们管理了线程的开启和销毁,还帮我们管理任务的分配
        特点: 线程池中的线程只要开启之后 即使任务结束也不会立即结束  因为后续可能会有新任务
              避免了频繁开启和销毁线程造成的资源浪费
        1.创建一个线程池
        2.使用submit提交任务到池子中   ,线程池会自己为任务分配线程
    
    进程池与线程池:用法都是一样的
    那么为什么要使用池子:
            因为使用池子可以限制并发的任务数目,在计算机可以承受的范围内去并发执行任务
    
    
    那么既然提到了提交任务,那提交任务分为哪几种
        同步:提交任务之后 原地等待任务的返回结果,期间不做任何事
        异步:提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿:通过异步回调拿) 直接执行下一行代码
    
    注意:
        池子中创建的进程和线程创建一个就不会创建了,
        至始至终使用的都是最初的那几个,这样话会节省
        开辟进程和线程的资源
    '''

    案例:使用代码实现线程池

     1 # 线程池
     2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
     3 import time
     4 import os
     5 
     6 pool = ThreadPoolExecutor(5)# 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
     7                             # 也可以不传,不传默认是当前所在计算机的cpu个数*5
     8 
     9 def task(n):
    10     print(n,os.getpid())# 查看当前线程号 为了验证线程创建就不会变了
    11     time.sleep(2)
    12 
    13 for i in range(20):
    14     pool.submit(task,i)# 朝池子中提交任务  属于异步提交
    15     print('')
    View Code

     

    案例:使用代码实现进程池

     1 # 进程池
     2 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
     3 import time
     4 import os
     5 
     6 pool = ProcessPoolExecutor()#不传默认是计算机cpu的个数
     7 
     8 def task(n):
     9     print(n,os.getpid())# 查看当前进程号
    10     time.sleep(2)
    11 
    12 if __name__ == '__main__':
    13 
    14     for i in range(20):
    15         pool.submit(task,i)# 朝池子中提交任务 属于异步提交
    16         print('')
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    二.异步回调

    那么如何通过异步回调拿到结果:

    如何通过异步回调拿到结果
     异步回调
        异步指的是任务的提交方式是异步的
    
    异步任务的问题:
    ​        如果这个任务执行完成后会产生返回值,任务发起方该何时去获取结果
    
    解决方案:
    ​        异步回调
    异步回调指的就是一个函数,该函数会在任务后自动被调用,并且会传入Future对象 ,
    通过Future对象的result()获取执行结果 ,
    有了回调函数 就可以在任务完成时 及时处理它

     

    第一种方式:

     1 # 第一种方式
     2 # 线程池和进程池
     3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
     4 import time
     5 import os
     6 
     7 # pool = ThreadPoolExecutor(5)# 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
     8                             # 也可以不传,不传默认是当前所在计算机的cpu个数*5
     9 
    10 pool = ProcessPoolExecutor()# 不传默认就是计算机cpu个数
    11 
    12 def task(n):
    13     print(n,os.getpid())# 查看当前进程号 为了验证线程创建就不会变了
    14     time.sleep(2)
    15     return n **2# 返回值
    16 
    17 if __name__ == '__main__':
    18 
    19     t_list = []# 先一次性把所有的线程都起来放入这个列表里
    20     for i in range(20):
    21 
    22         res = pool.submit(task,i)# 朝池子中提交任务  属于异步提交
    23         # print(res.result())# 原地等待任务的返回结果,这又变成了同步
    24         t_list.append(res)
    25 
    26     pool.shutdown()# 关闭池子,等待池子中所有的任务执行完毕之后,才会往下运行代码
    27                      # 这个可以让20 个线程先运行结束在拿结果
    28     for p in t_list:
    29         print('>>>',p.result())# 通过返回值点result拿结果
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    注意:但是第一种解决方案是有问题的

    之前说过异步提交这个结果,一旦有结果就会有对应的机制取处理他,
    但是上面的第一种方式并没有处理,上面那种方式只是用for 循环然后人为的认为
    第一个就是他的结果第二个就是下一个的结果

    最终版本异步回调:

     1 # 线程池和进程池
     2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
     3 import time
     4 import os
     5 
     6 # pool = ThreadPoolExecutor(5)# 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
     7                             # 也可以不传,不传默认是当前所在计算机的cpu个数*5
     8 
     9 pool = ProcessPoolExecutor()# 不传默认就是计算机cpu个数
    10 
    11 def task(n):
    12     print(n,os.getpid())# 查看当前进程号 为了验证线程创建就不会变了
    13     time.sleep(2)
    14     return n **2# 返回值
    15 
    16 def call_back(x):
    17     print('拿到了异步提交任务的返回结果:',x.result())
    18 #异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后,会自动触发回调函数的执行
    19 if __name__ == '__main__':
    20 
    21     t_list = []# 先一次性把所有的线程都起来放入这个列表里
    22     for i in range(20):
    23 
    24         res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)# 提交任务的时候,给每个任务都绑定一个回调函数
    25                                                                 # 一旦该任务有结果,就会立刻执行对应的回调函数
    26         t_list.append(res)
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    三.协程

    '''
    协程
        进程:资源单位
        线程:执行单位
        协程:单线程下实现并发
    
    并发是什么:
        切换+保存状态:看起来像同时执行的,就可以称之为并发
    
    协程:完全就是程序员自己定义出来的名词,就是单线程下实现并发
    
    那么并发需要哪些条件:
        多道技术
            空间上的复用
            时间上的复用
                切换+保存状态
    
    程序员自己通过代码自己检测程序中的IO
    一旦遇到IO自己通过代码切换
    给操作系统的感觉是你这个线程没有任何的IO
    ps:欺骗操作系统 让它误认为你这个程序一直没有IO
    从而保证程序在运行态和就绪态来回切换
    提升代码的运行效率
    
    切换+保存状态就一定能够提升效率吗???
    当你的任务是iO密集型的情况下  提升效率
    如果你的任务是计算密集型的   降低效率
    
    所以需要找到一个能够识别IO的一个工具
    gevent模块
    那么因为gevent模块没有办法自动识别time.sleep等io请况,需要自己配置一个参数
    需要注意:
    1.如果主线程结束了 协程任务也会立即结束。
    2.monkey补丁的原理是把原始的阻塞方法替换为修改后的非阻塞方法,即偷梁换柱,来实现IO自动切换
    ​必须在打补丁后再使用相应的功能,避免忘记,建议写在最上方
    '''

    案例:

     1 from gevent import monkey;monkey.patch_all() # 由于该模块经常被使用,所以建议写在一行
     2 from gevent import spawn
     3 import time
     4 
     5 def heng():
     6     print("")
     7     time.sleep(2)
     8     print('')
     9 
    10 def ha():
    11     print('')
    12     time.sleep(3)
    13     print('')
    14 
    15 def heiheihei():
    16     print('嘿嘿嘿')
    17     time.sleep(5)
    18     print('嘿嘿嘿')
    19 
    20 
    21 start = time.time()
    22 g1 = spawn(heng)# spawn会检测所有的任务
    23 g2 = spawn(ha)
    24 g3 = spawn(heiheihei)
    25 
    26 g1.join()
    27 g2.join()# 如果没有join直接就结束了,因为主线程都结束了
    28 g3.join()
    29 print(time.time() - start)
    View Code

     

    TCP单线程实现并发:

    服务端:

     1 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
     2 import socket
     3 from gevent import spawn
     4 
     5 server = socket.socket()
     6 server.bind(('127.0.0.1',8080))
     7 server.listen(5)
     8 
     9 def talk(conn):
    10     while True:
    11         try:
    12             data = conn.recv(1024)
    13             if not data:break
    14             print(data.decode('utf-8'))
    15             conn.send(data.upper())
    16         except ConnectionResetError as e:
    17             print(e)
    18             break
    19     conn.close()
    20 
    21 def server1():
    22     while True:
    23         conn,addr = server.accept()
    24         spawn(talk,conn)# 监测和调用这个函数
    25 
    26 if __name__ == '__main__':
    27     g1 = spawn(server1)# 也是监测和调用
    28     g1.join()
    View Code

    客户端:

     1 import socket
     2 from threading import Thread,current_thread
     3 
     4 
     5 def client():
     6     client = socket.socket()
     7     client.connect(('127.0.0.1',8080))
     8     n = 0
     9     while True:
    10 
    11         data = '%s %s'%(current_thread().name,n)
    12         client.send(data.encode('utf-8'))
    13         res = client.recv(1024)
    14         print(res.decode('utf-8'))
    15         n += 1
    16 
    17 
    18 for i in range(400):
    19     t = Thread(target=client)
    20     t.start()
    View Code

     

    四.基于TCP使用多线程实现高并发

    '''
    服务端
    1 要有固定的ip和port
    2 24小时不间断提供服务
    3 能够支持并发

    TCP服务端实现并发
    1 将不同的功能尽量拆分成不同的函数,
    拆分出来的功能可以被多个地方使用

    1 将连接循环和通信循环拆分成不同的函数
    2.将通信循环做成多线程

    服务端:

     1 import socket
     2 from threading import Thread
     3 
     4 server = socket.socket()
     5 server.bind(('127.0.0.1',8080))
     6 server.listen(5)
     7 
     8 def talk(conn):
     9     while True:
    10         try:
    11             data = conn.recv(1024)
    12             if not data:break
    13             print(data.decode('utf-8'))
    14             conn.send(data.upper())
    15         except ConnectionResetError as e:
    16             print(e)
    17             break
    18     conn.close()
    19 
    20 
    21 while True:
    22     conn,addr = server.accept()# 监听,等待客户端的连接,阻塞态
    23     t = Thread(target=talk,args=(conn,))
    24     t.start()
    View Code

    客户端:

    1 import socket
    2 client = socket.socket()
    3 client.connect(('127.0.0.1',8080))
    4 while True:
    5     msg = input('msg:')
    6     if not msg:continue
    7     client.send(msg.encode('utf-8'))
    8     client.recv(1024)
    9     client.close()
    View Code

     

    但是以上案例是有一个致命的缺陷的:

    但是用这种方法有很大的缺点,就是万一有成千上万的客户端来连,
    就需要开启对应的线程,就算线程开销再小,也是有消耗的,
    这样会导致内存被占满,计算机崩溃,需要用线程池才可以解决问题

    解决方案就是使用线程池:

    服务端:

     1 import socket
     2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
     3 tpool = ThreadPoolExecutor(3)
     4 
     5 def communicate(conn):
     6     while True:
     7         try:
     8             data = conn.recv(1024)
     9             if not data: break
    10             conn.send(data.upper())
    11         except ConnectionResetError as e:
    12             print(e)
    13             break
    14     conn.close()
    15 
    16 def server():
    17     server = socket.socket()
    18     server.bind(('127.0.0.1',8080))
    19     server.listen(5)
    20 
    21     while True:
    22         conn,addr = server.accept()
    23         print(addr)
    24         tpool.submit(communicate,conn)
    25 
    26 if __name__ == '__main__':
    27     server()
    View Code

    客户端:

     1 import socket
     2 client=socket.socket()
     3 client.connect(('127.0.0.1',8080))
     4 
     5 while True:
     6     msg = input('msg>>>').strip()
     7     if msg == 'q':break
     8     if not msg:continue
     9     client.send(msg.encode('utf-8'))
    10     data = client.recv(1024)
    11     print(data.decode('utf-8'))
    12 
    13 client.close()
    View Code

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zahngyu/p/11360320.html

    展开全文
  • Thread,默认是 前台线程,前台线程 即使 程序进程 结束,前台线程也会继续执行完毕。 后台线程:会随着 程序进程 的结束而强制结束,无论是否执行完毕。 Thead.Join()是附加到主线程上面,所以当 程序进程 结束...

    Thread(线程)

    Thread开启线程:接收一个参数

    TestClass tc = new TestClass();
                //没有返回值,有一个object类型的参数的委托;两种写法。
                ParameterizedThreadStart threadStart1 = t => tc.TestThread(t.ToString());
                //ParameterizedThreadStart threadStart2 = new ParameterizedThreadStart(tc.TestThread);
                List<Thread> threadList = new List<Thread>();
                for (int i = 0; i < 5; i++)
                {
                    Thread thread = new Thread(threadStart1);
                    thread.Start("test" + i);
                    threadList.Add(thread);
                }
    
                //等待Thread执行结束1,
                while (threadList.Count(c => c.ThreadState == ThreadState.Running) > 0)
                {
                    Thread.Sleep(1000);
                }
    
                //等待Thread执行结束2,附加都主线程,
                //主线程会等待附加的线程结束,然后再执行下面的操作,会卡界面。
                //foreach (var item in threadList)
                //{
                //    item.Join();
                //}
    
                Console.Read();
    View Code

    测试方法:

    public class TestClass
        {
            public void TestThread(object name)
            {
                Console.WriteLine("TestThreadStart ThreadID:{0},Name:{1},Time:{2}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, name, DateTime.Now.ToString());
                long num = 0;
                for (int i = 0; i < 99999999; i++)
                {
                    num += i;
                }
                string result = num.ToString();
                Console.WriteLine("TestThreadEnd ThreadID:{0},Name:{1},Time:{2},Result:{3}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, name, DateTime.Now.ToString(), result);
            }
        }

    Thread,默认是 前台线程,前台线程 即使 程序进程 结束,前台线程也会继续执行完毕。

    后台线程:会随着 程序进程 的结束而强制结束,无论是否执行完毕。

    Thead.Join()是附加到主线程上面,所以当 程序进程 结束的时候,被Join的线程也会强制结束。

    Thread.IsBackground 可以设置 是否是后台线程。

    Thread回调、返回值

    /// <summary>
            /// Thread实现回调函数;通过修改共有变量,获取Thread返回值;
            /// </summary>
            /// <param name="func"></param>
            /// <param name="callBack"></param>
            /// <returns></returns>
            public string ThreadWithCallBack(Func<string> func, Action callBack)
            {
                string result = null;
                ThreadStart threadStart = new ThreadStart
                    (
                        () =>
                        {
                            result = func();
                            callBack();
                        }
                    );
                Thread thread = new Thread(threadStart);
                thread.Start();//线程开始
                thread.Join();//附加到主线程,主线程将等待异步结束
                return result;
            }

    ThreadPool(线程池)维护一定数量的线程,当有新的线程申请时,分配空闲线程给他使用,使用完毕后释放,线程可以重复使用。

    而Thread每次都是申请新的线程,回收需要GC垃圾回收机制自动回收。

    线程池里的线程全部都是后台线程。获得最大 工作线程、io线程。

    int workerThreads = 0, ioThreads = 0;

    ThreadPool.GetMaxThreads(out workerThreads, out ioThreads);

    线程池实现异步、线程池等待:

    #region ThreadPool 线程池实现异步、线程池等待
                {
                    TestClass tc = new TestClass();
                    //线程池实现异步
                    //WaitCallback callBack = t => { tc.TestThread(t); };
                    //ThreadPool.QueueUserWorkItem(callBack, "ThreadPoolTest");
    
                    //int workerThreads = 0, ioThreads = 0;
                    //ThreadPool.GetMaxThreads(out workerThreads, out ioThreads);
    
                    //线程池等待
                    //当设为 false,为非终止状态,WaitOne() 不会立即返回,等待Set() =>执行 Set() 后,变成终止状态
                    //当设为 true,为终止状态,WaitOne() 立即返回,等待Set() =>执行 Set() 后,变成终止状态
                    ManualResetEventSlim manualReset = new ManualResetEventSlim(false);//ManualResetEventSlim 是线程安全的
                    WaitCallback callBack1 = t => 
                    {
                        tc.TestThread(t);
                        manualReset.Set();
                    };
                    //执行线程池
                    ThreadPool.QueueUserWorkItem(callBack1, "ThreadPoolTest");
                    //等待线程执行结束
                    manualReset.WaitHandle.WaitOne();
                }
                #endregion

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xsj1989/p/7831694.html

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  • 主要介绍了Java 判断线程池所有任务是否执行完毕的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • #1、同步调用:提交完任务后,就在原地等待任务执行完毕,拿到结果,再执行下一行代码,导致程序是串行执行 #线程池 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time import random def mai(name): ...

    #提交任务的两种方式

    #1、同步调用:提交完任务后,就在原地等待任务执行完毕,拿到结果,再执行下一行代码,导致程序是串行执行

    #线程池
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    import random
    
    def mai(name):
        print('%s is mai' %name)
         # 买的结果不一样
        time.sleep(random.randint(3,5))
          #随机长度,每个人的量不一样
        res=random.randint(7,13)*'#'
        #这是字典
        return {'name':name,'res':res}
    
      #称重量
    def weigh(shit):
        name=shit['name']
        size=len(shit['res'])
        print('%s 买了 《%s》kg' %(name,size))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        #参赛人数
        pool=ThreadPoolExecutor(13)
        #往线程池里面提交任务,谁去买,买的东西秤一秤
        shit1=pool.submit(mai,'nihao').result()
        weigh(shit1)
    
        shit2=pool.submit(mai,'buqingchu').result()
        weigh(shit2)
    
        shit3=pool.submit(mai,'buzhidao').result()
        weigh(shit3)
    

    在这里插入图片描述

    #2、异步调用:提交完任务后,不地等待任务执行完毕,

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    import random
    
    def la(name):
        print('%s is laing' %name)
        time.sleep(random.randint(3,5))
        res=random.randint(7,13)*'#'
        return {'name':name,'res':res}
    
    
    def weigh(shit):
    	#这是拿到结果,不用等的效果
        shit=shit.result()
        name=shit['name']
        size=len(shit['res'])
        print('%s 拉了 《%s》kg' %(name,size))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        pool=ThreadPoolExecutor(13)
        #谁拉完自己去调用称重的方法   add_done_callback()前面的任务运行完毕,这是回调函数自动触发(当参数自动穿进去)
        pool.submit(la,'nihao').add_done_callback(weigh)
    
        pool.submit(la,'buqingchu').add_done_callback(weigh)
    
        pool.submit(la,'buzhidao').add_done_callback(weigh)
    

    在这里插入图片描述

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线程池执行完毕回调