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  • 2020-04-21 14:34:00

    1.异步执行无返回值

     CompletableFuture noArgsFuture = CompletableFuture.runAsync(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("***************");
                }
            });
    

    2.异步执行有返回值

     CompletableFuture<String> returnString = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {
                @Override
                public String get() {
                    return "abc";
                }
            });
            String result = returnString.get();
            System.out.println(result);
    
    3.多个异步执行,等待所有结果返回才算完成
     CompletableFuture<String> feature1 = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {
                @Override
                public String get() {
                    try {
                        Thread.sleep(3000L);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    return "abc";
                }
            });
            CompletableFuture<String> feature2 = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {
                @Override
                public String get() {
                    return "def";
                }
            });
            CompletableFuture<String> feature3 = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {
                @Override
                public String get() {
                    return "ghi";
                }
            });
            CompletableFuture totalFeature = CompletableFuture.allOf(feature1, feature2, feature3);
            totalFeature.join();
            String str3=feature3.get();
            String str2=feature2.get();
            String str1=feature1.get();
            List<String> stringList = Stream.of(feature1, feature2, feature3).map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());
            System.out.println(stringList);
            System.out.println(str1+str2+str3);
    

    4.多个异步执行,有参数有返回值

            //模拟入参
            List<Date> dates = new ArrayList<>();
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            try {
                dates.add(sdf.parse("2020-02-22 12:12:01"));
                dates.add(sdf.parse("2020-02-23 12:12:01"));
                dates.add(sdf.parse("2020-02-24 12:12:01"));
            } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            List<CompletableFuture<String>> futures = new ArrayList<>();
            //将任务提交,并异步执行
            for (Date date : dates) {
                CompletableFuture<String> newFeature = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {
                    @Override
                    public String get() {
                        //异步处理逻辑,这里将日期转换为字符串
                        return coverLongToString(date);
                    }
                });
                futures.add(newFeature);
            }
            //所有任务执行完成返回才会继续,不然会阻塞在这里等待
            //TODO 这里怎么能够设置下超时时间
            CompletableFuture.allOf(futures.iterator().next());
            //拿到所有异步线程返回的结果
            List<String> dateStringList = futures.stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());
            System.out.println(dateStringList);
    
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  • 多线程异步任务处理

    千次阅读 2018-11-07 21:29:31
    文章目录多线程异步任务处理线程池线程池的优缺点常用的线程池技术@Async注解源码   我们常用ThreadPoolExecutor提供的线程池服务,springboot框架提供了@Async注解,那我们怎么去使用它呢?我们先来了解下什么是...

    @(多线程&&并发)

    多线程异步任务处理

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      我们常用ThreadPoolExecutor提供的线程池服务,springboot框架提供了@Async注解,那我们怎么去使用它呢?我们先来了解下什么是线程池?

    线程池

      线程池是指在初始化一个多线程应用程序过程中创建一个线程集合,然后在需要执行新的任务时重用这些线程而不是新建一个线程。线程池中线程的数量通常完全取决于可用内存数量和应用程序的需求。然而,增加可用线程数量是可能的。线程池中的每个线程都有被分配一个任务,一旦任务已经完成了,线程回到池子中并等待下一次分配任务。

    线程池的优缺点

    使用线程池管理线程的优点

    • 线程的创建和销毁由线程池维护,一个线程在完成任务后并不会立即销毁,而是由后续的任务复用这个线程,从而减少线程的创建和销毁,节约系统的开销
    • 线程池旨在线程的复用,这就可以节约我们用以往的方式创建线程和销毁所消耗的时间,减少线程频繁调度的开销,从而节约系统资源,提高系统吞吐量
    • 在执行大量异步任务时提高了性能
    • Java内置的一套ExecutorService线程池相关的api,可以更方便的控制线程的最大并发数、线程的定时任务、单线程的顺序执行等
    常用的线程池技术
    • Executors.newCacheThreadPool():可缓存线程池,先查看池中有没有以前建立的线程,如果有,就直接使用。如果没有,就建一个新的线程加入池中,缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务。
    • Executors.newFixedThreadPool(int n):创建一个可重用固定个数的线程池,以共享的无界队列方式来运行这些线程。
    • Executors.newScheduledThreadPool(int n):创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
    • Executors.newSingleThreadExecutor():创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

    @Async注解

      在Spring中,基于@Async标注的方法,称之为异步方法;这些方法将在执行的时候,将会在独立的线程中被执行,调用者无需等待它的完成,即可继续其他的操作。
      如何在Spring中启用@Async。基于Java配置的启用方式:

    @Configuration
    @EnableAsync
    public class ExecutorConfig {
    }
    

    源码

    配置类:

    /**
     * @program:
     * @description: 线程池配置类
     * @author: zhouzhixiang
     * @create: 2018-11-07 19:10
     */
    @Configuration
    @EnableAsync
    public class ExecutorConfig {
    
        @Bean
        public Executor asyncServiceExecutor() {
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            //配置核心线程数
            executor.setCorePoolSize(20);
            //配置最大线程数
            executor.setMaxPoolSize(20);
            //配置队列大小
            executor.setQueueCapacity(99999);
            //配置线程池中的线程的名称前缀
            executor.setThreadNamePrefix("async-service-");
            // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
            // CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,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;
        }
    }
    

    接口:

    /**
     * @program:
     * @description: 异步接口
     * @author: zhouzhixiang
     * @create: 2018-11-07 19:08
     */
    public interface AsyncService {
    
        public void testAsync();
    }
    

    实现类:

    /**
     * @program:
     * @description:
     * @author: zhouzhixiang
     * @create: 2018-11-07 19:08
     */
    @Service
    public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {
    
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncServiceImpl.class);
    
        @Override
        @Async("asyncServiceExecutor")
        public void testAsync() {
            try{
                Thread.sleep(10000);
                logger.info("start executeAsync");
                System.out.println("测试异步任务!");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            logger.info("end executeAsync");
        }
    }
    

    controller:

        @ApiOperation(value = "business-测试", notes = "business-测试")
        @PostMapping("test")
        public ServiceResponse test2(@RequestBody JSONObject jsonObject, HttpServletRequest req){
            businessService.test();
            ServiceResponse response = new ServiceResponse();
            response.setCode(200);
            response.setData("成功");
            return response;
        }
    

    控制台输出:
    image.png

    image.png

    image.png

    由下图可以看出,异步任务执行成功。
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    在这里插入图片描述

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  • 实现PHP多线程异步请求的方法有很多,在本文整理了3种不多的常用方法,大家可以参考下
  • 多线程异步处理时的事务管理

    千次阅读 2021-01-25 16:44:12
    下面的代码就是在单个项目中使用多线程异步处理时的事务管理的方法。 具体思路打个比方来说明一下: 代码噼里啪啦的一顿敲,终于把需求实现了。 现在想休息几分钟,但公司比较抠,只能让你休息三分钟,三分钟后...

    分布式事务介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/183753774

    前言:项目中在保证数据一致性的前提下还想提高执行效率,有什么好办法么?使用多线程肯定是首先想到的,但多线程之间的事务怎么保持一致呢?下面的代码就是在单个项目中使用多线程异步处理时的事务管理的方法。

    
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
    import org.springframework.transaction.TransactionDefinition;
    import org.springframework.transaction.TransactionStatus;
    import org.springframework.transaction.support.DefaultTransactionDefinition;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
    import java.util.function.Supplier;
    
    /**
     * 多线程异步处理时的事务管理
     * 1.addFunction 添加要异步执行的方法
     * 2.execute方法中,使用全局的计数器和异常标记字段,统计个异步线程执行的结果
     *      当所有异步线程执行完之后,根据异常标记字段判断是回滚还是提交事务。
     */
    public class MultiThreadTransactionComponent {
        Logger logger= LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
    
        private PlatformTransactionManager platformTransactionManager;
        private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
    
        private List<Supplier> supplierList=new ArrayList();
        // 创建执行计数器
        private CountDownLatch countDownLatch;
        // 是否存在异常
        AtomicReference<Boolean> isError = new AtomicReference<>(false);
    
        public MultiThreadTransactionComponent(PlatformTransactionManager transactionManager,ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor){
            this.platformTransactionManager=transactionManager;
            this.threadPoolExecutor=threadPoolExecutor;
        }
    
        /**
         * 添加要异步执行的方法程序
         * @param supplier
         */
        public void addFunction(Supplier supplier){
            supplierList.add(supplier);
        }
    
        public void execute(){
            countDownLatch=new CountDownLatch(supplierList.size());
            logger.info("【多线程事务】开始...");
            for(Supplier supplier:supplierList){
                this.threadPoolExecutor.submit(new TransactionRunnable(platformTransactionManager,supplier));
            }
            try {
                countDownLatch.await();
                if(isError.get()) {
                    logger.error("【多线程事务】多线程执行失败,事务已回滚");
                    // 主线程抛出自定义的异常
                    throw new RuntimeException("多线程执行失败");
                }
                logger.info("【多线程事务】多线程执行完成,事务已提交");
            } catch (InterruptedException e) {
                logger.error("多线程执行失败");
                // 主线程抛出自定义的异常
                throw new RuntimeException("多线程执行失败"+e.getMessage());
            }
        }
    
    
        class TransactionRunnable implements Runnable{
    
            private PlatformTransactionManager platformTransactionManager;
            private Supplier supplier;
    
            public TransactionRunnable(PlatformTransactionManager platformTransactionManager, Supplier supplier) {
                this.platformTransactionManager=platformTransactionManager;
                this.supplier=supplier;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();
                def.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW);
                TransactionStatus transaction = this.platformTransactionManager.getTransaction(def);
                try {
                    this.supplier.get();
                } catch (Exception e) {
                    //设置错误标记
                    isError.set(true);
                    logger.error("【多线程事务】执行失败{}",e.getMessage());
                }
                countDownLatch.countDown();
                try{
                    countDownLatch.await();
                    if(isError.get()){
    //                    logger.info("【多线程事务-子线程】事务回滚");
                        //事务回滚
                        platformTransactionManager.rollback(transaction);
                    }else {
    //                    logger.info("【多线程事务-子线程】事务提交");
                        //事务提交
                        platformTransactionManager.commit(transaction);
                    }
                }catch (InterruptedException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    
    }
    

    使用示例:

        @Autowired
        PlatformTransactionManager platformTransactionManager;
        @Autowired
        private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
        @Test
        public void testTransaction(){
            MultiThreadTransactionComponent mttc = new MultiThreadTransactionComponent(platformTransactionManager,threadPoolExecutor);
            for(int k=0;k<10;k++){
                int i = RandomUtils.nextInt(0, 5);
                int y=RandomUtils.nextInt(0,5);
                //添加要执行的业务代码
                mttc.addFunction(()->{
                    System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName());
                    System.out.println(i%y);  //除数为0时 执行失败
                    MarketGeomUpLog marketGeomUpLog=new MarketGeomUpLog();
                    marketGeomUpLog.setContent(i+"--"+y);
                    marketGeomUpLogMapper.addLog(marketGeomUpLog);
                    return 0;
                });
            }
            mttc.execute();
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
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  • springboot项目中多线程应用,异步处理,异步调用 多线程的应用 线程池的应用 异步处理 异步调用 随着开发经验的积累,我们逐渐都了解到了项目中需要多线程的应用或者线程池的应用,有一些耗时的业务需要我们去进行...

    springboot项目中多线程应用,异步处理,异步调用

    多线程的应用

    线程池的应用

    异步处理

    异步调用

    随着开发经验的积累,我们逐渐都了解到了项目中需要多线程的应用或者线程池的应用,有一些耗时的业务需要我们去进行异步调用,特别是针对于一些其他部门所提供的接口,因此码下这篇博客,希望对大家有用!

    配置一个线程池

    @EnableAsync
    @Configuration
    @Slf4j
    public class ThreadPoolConfig {
    
        @Bean
        public RestTemplate restTemplate(){
            return new RestTemplate();
        }
    
        // 当池子大小小于corePoolSize,就新建线程,并处理请求
        // 当池子大小等于corePoolSize,把请求放入workQueue(QueueCapacity)中,池子里的空闲线程就去workQueue中取任务并处理
        // 当workQueue放不下任务时,就新建线程入池,并处理请求,如果池子大小撑到了maximumPoolSize,就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理
        // 当池子的线程数大于corePoolSize时,多余的线程会等待keepAliveTime长时间,如果无请求可处理就自行销毁
        @Bean(name = "asyncServiceExecutor")
        public Executor asyncServiceExecutor() {
            log.info("start asyncServiceExecutor");
            ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
            executor.setCorePoolSize(5);
            executor.setMaxPoolSize(10);
            executor.setQueueCapacity(10);
            executor.setKeepAliveSeconds(30);
            executor.setThreadNamePrefix("async-");
            // rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
            // CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是由调用者所在的线程来执行
            executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
            executor.initialize();
            return executor;
        }
    
    }
    

    定义两个额外的比较耗时的测试接口

    @Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping(value = "/test")
    public class TestController {
      
        @GetMapping(value = "/hello1")
        public JSONObject hello1 (String name) throws InterruptedException {
            log.info("this is hello1 ---> sleep(5000) begin " + new Date());
            Thread.sleep(5000);
            log.info("this is hello1 ---> sleep(5000) end   " + new Date());
            JSONObject res = new JSONObject();
            res.put("name", "hello1-" + name);
            return res;
        }
    
        @GetMapping(value = "/hello2")
        public JSONObject hello2 (String name) throws InterruptedException {
            log.info("this is hello2 ---> sleep(8000) begin " + new Date());
            Thread.sleep(8000);
            log.info("this is hello2 ---> sleep(8000) end   " + new Date());
            JSONObject res = new JSONObject();
            res.put("name", "hello2-" + name);
            return res;
        }
      
    }
    

    定义多线程调用的业务类

    @Service
    @Slf4j
    public class OtherService {
    
        @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        @Async("asyncServiceExecutor")
        public CompletableFuture<JSONObject> invokeHello1(String name){
            String url = "http://localhost:8080/test/hello1?name=" + name;
            log.info("多线程开始执行{}, threadId:{}, threadName:{}", url, Thread.currentThread().getId(), Thread.currentThread().getName());
            ResponseEntity<JSONObject> responseEntity = restTemplate.getForEntity(url, JSONObject.class);
            JSONObject jsonRes = responseEntity.getBody();
            log.info("多线程执行完毕{}, 响应Res:{}, threadId:{}, threadName:{}", url, jsonRes, Thread.currentThread().getId(), Thread.currentThread().getName());
            return CompletableFuture.completedFuture(jsonRes);
        }
    
        @Async("asyncServiceExecutor")
        public CompletableFuture<JSONObject> invokeHello2(String name){
            String url = "http://localhost:8080/test/hello2?name=" + name;
            log.info("多线程开始执行{}, threadId:{}, threadName:{}", url, Thread.currentThread().getId(), Thread.currentThread().getName());
            ResponseEntity<JSONObject> responseEntity = restTemplate.getForEntity(url, JSONObject.class);
            JSONObject jsonRes = responseEntity.getBody();
            log.info("多线程执行完毕{}, 响应Res:{}, threadId:{}, threadName:{}", url, jsonRes, Thread.currentThread().getId(), Thread.currentThread().getName());
            return CompletableFuture.completedFuture(jsonRes);
        }
    
    }
    

    定义要使用多线程的接口

    @Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping(value = "/test")
    public class TestController {
      
        @Autowired
        private Demo3Service demo3Service;
    
        @GetMapping(value = "/testHello")
        public JSONObject testHello (String name) throws ExecutionException, InterruptedException {
            return demo3Service.testHello(name);
        }
      
    }
    

    定义要使用多线程的servcie

    @Service
    @Slf4j
    public class Demo3Service {
    
        @Autowired
        private OtherService otherService;
    
        public JSONObject testHello (String name) throws ExecutionException, InterruptedException {
            log.info("this is demo3Service.testHello({}), begin -> {}", name, new Date());
            // 此处hello1和hello2均为异步调用
            CompletableFuture<JSONObject> hello1Future = otherService.invokeHello1(name);
            CompletableFuture<JSONObject> hello2Future = otherService.invokeHello2(name);
            // 这里可以处理其他的业务逻辑
            log.info("async invoke doing...");
            // 开始处理hello1和hello2的接口相应
            CompletableFuture.allOf(hello1Future, hello2Future).join();
            JSONObject hello1Res = hello1Future.get();
            JSONObject hello2Res = hello2Future.get();
            log.info("this is demo3Service.testHello({}), end -> {}", name, new Date());
            JSONObject jsonRes = new JSONObject();
            jsonRes.put("hello1", hello1Res.get("name"));
            jsonRes.put("hello2", hello2Res.get("name"));
            return jsonRes;
        }
        
    }
    

    最后,让我们一起来测试一下 http://localhost:8080/test/testHello?name=zhangsan这个接口

    一起来看一下控制台输出的日志

    this is demo3Service.testHello(zhangsan), begin -> Mon Apr 11 22:59:13 CST 2022
    async invoke doing...
    多线程开始执行http://localhost:8080/test/hello1?name=zhangsan, threadId:43, threadName:async-1
    多线程开始执行http://localhost:8080/test/hello2?name=zhangsan, threadId:44, threadName:async-2
    this is hello2 ---> sleep(8000) begin Mon Apr 11 22:59:13 CST 2022
    this is hello1 ---> sleep(5000) begin Mon Apr 11 22:59:13 CST 2022
    this is hello1 ---> sleep(5000) end   Mon Apr 11 22:59:18 CST 2022
    多线程执行完毕http://localhost:8080/test/hello1?name=zhangsan, 响应Res:{"name":"hello1-zhangsan"}, threadId:43, threadName:async-1
    this is hello2 ---> sleep(8000) end   Mon Apr 11 22:59:21 CST 2022
    多线程执行完毕http://localhost:8080/test/hello2?name=zhangsan, 响应Res:{"name":"hello2-zhangsan"}, threadId:44, threadName:async-2
    this is demo3Service.testHello(zhangsan), end -> Mon Apr 11 22:59:21 CST 2022
    

    OK,这就是多线程/线程池的一个基本使用了,希望能帮到大家

    展开全文
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