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  • Spring-Boot中如何使用多线程处理任务

    万次阅读 2016-08-25 19:22:37
    看到这个标题,相信不少人会感到疑惑,回忆你们自己的场景会发现,在Spring的项目中很少有使用多线程处理任务的,没错,大多数时候我们都是使用Spring MVC开发的web项目,默认的Controller,Service,Dao组件的作用...

    看到这个标题,相信不少人会感到疑惑,回忆你们自己的场景会发现,在Spring的项目中很少有使用多线程处理任务的,没错,大多数时候我们都是使用Spring MVC开发的web项目,默认的Controller,Service,Dao组件的作用域都是单实例,无状态,然后被并发多线程调用,那么如果我想使用多线程处理任务,该如何做呢?

    比如如下场景:

    使用spring-boot开发一个监控的项目,每个被监控的业务(可能是一个数据库表或者是一个pid进程)都会单独运行在一个线程中,有自己配置的参数,总结起来就是:

    (1)多实例(多个业务,每个业务相互隔离互不影响)

    (2)有状态(每个业务,都有自己的配置参数)

    如果是非spring-boot项目,实现起来可能会相对简单点,直接new多线程启动,然后传入不同的参数类即可,在spring的项目中,由于Bean对象是spring容器管理的,你直接new出来的对象是没法使用的,就算你能new成功,但是bean里面依赖的其他组件比如Dao,是没法初始化的,因为你饶过了spring,默认的spring初始化一个类时,其相关依赖的组件都会被初始化,但是自己new出来的类,是不具备这种功能的,所以我们需要通过spring来获取我们自己的线程类,那么如何通过spring获取类实例呢,需要定义如下的一个类来获取SpringContext上下文:

    /**
     * Created by Administrator on 2016/8/18.
     * 设置Sping的上下文
     */
    @Component
    public class ApplicationContextProvider implements ApplicationContextAware {
    
        private static ApplicationContext context;
    
        private ApplicationContextProvider(){}
    
        @Override
        public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
            context = applicationContext;
        }
    
        public  static <T> T getBean(String name,Class<T> aClass){
            return context.getBean(name,aClass);
        }
    
    
    }

    然后定义我们的自己的线程类,注意此类是原型作用域,不能是默认的单例:

    @Component("mTask")
    @Scope("prototype")
    public class MoniotrTask extends Thread {
    
        final static Logger logger= LoggerFactory.getLogger(MoniotrTask.class);
        //参数封装
        private Monitor monitor;
        
        public void setMonitor(Monitor monitor) {
            this.monitor = monitor;
        }
    
        @Resource(name = "greaterDaoImpl")
        private RuleDao greaterDaoImpl;
    
        @Override
        public void run() {
            logger.info("线程:"+Thread.currentThread().getName()+"运行中.....");
        }
    
    }

    写个测试例子,测试下使用SpringContext获取Bean,查看是否是多实例:

    /**
     * Created by Administrator on 2016/8/18.
     */
    @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
    @SpringBootTest(classes =ApplicationMain.class)
    public class SpingContextTest {
    
    
    
        @Test
        public void show()throws Exception{
            MoniotrTask m1=   ApplicationContextProvider.getBean("mTask", MoniotrTask.class);
            MoniotrTask m2=ApplicationContextProvider.getBean("mTask", MoniotrTask.class);
            MoniotrTask m3=ApplicationContextProvider.getBean("mTask", MoniotrTask.class);
            System.out.println(m1+" => "+m1.greaterDaoImpl);
            System.out.println(m2+" => "+m2.greaterDaoImpl);
            System.out.println(m3+" => "+m3.greaterDaoImpl);
    
        }
    
    
    }

    运行结果如下:

    [ INFO ] [2016-08-25 17:36:34] com.test.tools.SpingContextTest [57] - Started SpingContextTest in 2.902 seconds (JVM running for 4.196)
    2016-08-25 17:36:34.842  INFO 8312 --- [           main] com.test.tools.SpingContextTest          : Started SpingContextTest in 2.902 seconds (JVM running for 4.196)
    Thread[Thread-2,5,main] => com.xuele.bigdata.xalert.dao.rule.impl.GreaterDaoImpl@285f38f6
    Thread[Thread-3,5,main] => com.xuele.bigdata.xalert.dao.rule.impl.GreaterDaoImpl@285f38f6
    Thread[Thread-4,5,main] => com.xuele.bigdata.xalert.dao.rule.impl.GreaterDaoImpl@285f38f6

    可以看到我们的监控类是多实例的,它里面的Dao是单实例的,这样以来我们就可以在spring中使用多线程处理我们的任务了。

    如何启动我们的多线程任务类,可以专门定义一个组件类启动也可以在启动Spring的main方法中启动,下面看下,如何定义组件启动:

    @Component
    public class StartTask   {
    
        final static Logger logger= LoggerFactory.getLogger(StartTask.class);
        
        //定义在构造方法完毕后,执行这个初始化方法
        @PostConstruct
        public  void init(){
    
            final List<Monitor> list = ParseRuleUtils.parseRules();
            logger.info("监控任务的总Task数:{}",list.size());
            for(int i=0;i<list.size();i++) {
                MoniotrTask moniotrTask=   ApplicationContextProvider.getBean("mTask", MoniotrTask.class);
                moniotrTask.setMonitor(list.get(i));
                moniotrTask.start();
                logger.info("第{}个监控task: {}启动 !",(i+1),list.get(i).getName());
            }
    
        }
    
    
    }

    最后备忘下logback.xml,里面可以配置相对和绝对的日志文件路径:

    <!-- Logback configuration. See http://logback.qos.ch/manual/index.html -->
    <configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
      <!-- Simple file output -->
      <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">-->
        <!-- encoder defaults to ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder -->
        <encoder>
            <pattern>
                [ %-5level] [%date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %logger{96} [%line] - %msg%n
            </pattern>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
        </encoder>
    
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
          <!-- rollover daily 配置日志所生成的目录以及生成文件名的规则,默认是相对路径 -->
          <fileNamePattern>logs/xalert-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!--<property name="logDir" value="E:/testlog" />-->
            <!--绝对路径定义-->
          <!--<fileNamePattern>${logDir}/logs/xalert-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>-->
          <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
              class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
            <!-- or whenever the file size reaches 64 MB -->
            <maxFileSize>64 MB</maxFileSize>
          </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
    
    
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
          <level>DEBUG</level>
        </filter>
        <!-- Safely log to the same file from multiple JVMs. Degrades performance! -->
        <prudent>true</prudent>
      </appender>
    
    
      <!-- Console output -->
      <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!-- encoder defaults to ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder -->
          <encoder>
              <pattern>
                  [ %-5level] [%date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %logger{96} [%line] - %msg%n
              </pattern>
              <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
          </encoder>
        <!-- Only log level WARN and above -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
          <level>INFO</level>
        </filter>
      </appender>
    
    
      <!-- Enable FILE and STDOUT appenders for all log messages.
           By default, only log at level INFO and above. -->
      <root level="INFO">
          <appender-ref ref="STDOUT" />
          <appender-ref ref="FILE" />
    
      </root>
    
      <!-- For loggers in the these namespaces, log at all levels. -->
      <logger name="pedestal" level="ALL" />
      <logger name="hammock-cafe" level="ALL" />
      <logger name="user" level="ALL" />
        <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/>
        <jmxConfigurator/>
    </configuration
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  • java多线程处理任务

    千次阅读 2016-06-18 14:27:31
    最近用到使用多线程处理给用户发送站内消息的问题,想到使用java自带的线程池进行处理这个问题,具体如下: 定义一个线程:package com.qlwb.util;import org.apache.log4j.Logger;import redis.clients.jedis....

    最近用到使用多线程处理给用户发送站内消息的问题,想到使用java自带的线程池进行处理这个问题,具体如下:
    定义一个线程:

    package com.qlwb.util;
    
    import org.apache.log4j.Logger;
    
    import redis.clients.jedis.ShardedJedis;
    
    import com.qlwb.common.redispool.BusinessRedisParam;
    import com.qlwb.common.redispool.BusinessRedisPool;
    /**
     * 
     * 
     * @类编号:
     * @类名称:DealUserTools
     * @内容摘要: 消息处理
     * @author:鹿伟伟
     * @创建日期:2016年6月18日 下午1:23:03
     * @修改人:
     * @修改日期:
     * @修改描述:简单描述修改的内容
     * @version 1.0.0
     *
     */
    public class DealUserTools extends Thread{
        private final Logger logger = Logger.getLogger(DealUserTools.class);
        private int minId=0;
        private int maxId=0;
        public DealUserTools(int minId,int maxId){
            this.maxId=maxId;
            this.minId=minId;
        }
        public void run(){
            ShardedJedis jedis=null;
            logger.info("站内消息处理开始");
            long t11=System.currentTimeMillis();
    
            try {
                //jedis=BusinessRedisPool.getInstance().getJedis();
                for(int i=minId;i<=maxId;i++){
                    logger.info(Thread.currentThread().getName()+"=="+i);
                    //TODO
                    //业务处理
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error("站内消息状态设置异常:", e);
            }finally{
                BusinessRedisPool.getInstance().returnResource(jedis);
            }
            long t12=System.currentTimeMillis();
            System.out.println("站内消息处理用时"+(t12-t11)+"ms");
        }
        public static void main(String[] args) {
    
        }
    }
    

    使用线程池

    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(count);
            Map<String,Object> mapParam=new HashMap<String, Object>();
            try {
    
                for(int i=0;i<=count;i++){
                    Thread t1= new DealUserTools(minId,maxId);
                    pool.execute(t1);
                }
                pool.shutdown();
            } catch (Exception e) {
                logger.error("站内消息getUserId:", e);
            }
    展开全文
  • 其次就是使用多线程处理。一般情况使用多线程都会使用线程池来管理,有些情况下,不能把大量任务一次性丢进线程池中,以为内存有限,一般线程池的阻塞队列也是有界的,超出限制可能OOM或者触发拒绝策略,因此需要分....

    日常的批量处理任务中,经常需要使用多线程同时处理大量任务,一次读取一定数量的数据,然后放入线程池中等待线程处理完成,再取一定数量数据进行循环处理。
    效率比较低的方式是使用同步的for循环进行处理
    其次就是使用多线程处理。一般情况使用多线程都会使用线程池来管理,有些情况下,不能把大量任务一次性丢进线程池中,以为内存有限,一般线程池的阻塞队列也是有界的,超出限制可能OOM或者触发拒绝策略,因此需要分批处理,假设一次性读取5000条数据,则需要先等待线程池处理完这5000条数据再进行下一次处理。这时候我们需要确认开启的多线程中的子任务全部结束,再让主线程去执行下一次处理。
    大致总结的几种处理方案代码示例如下,本人水平有限,欢迎各位大佬指点留言,谢谢!

    	private static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool(2 * CPU_COUNT);
        
        /**1. 使用CountDownLatch*/
        public void testCountDownLatch() {
        	//模拟查询到数据库中待处理数据
            List batchList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                batchList.add(new java.lang.Object());
            }
            if (CollectionUtils.isEmpty(batchList)) {
                return;
            }
            log.info("开始本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
            final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(batchList.size());
            batchList.forEach(Object -> FORK_JOIN_POOL.execute(() -> {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
                    log.info("当前线程休眠完成");
                    countDownLatch.countDown();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("异常", e);
                }
            }));
            try {
                countDownLatch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            log.info("完成本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
        }
    
        /**2. 使用CyclicBarrier*/
        public void testCyclicBarrier() {
            //模拟查询到数据库中待处理数据
            List<Object> batchList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                batchList.add(new Object());
            }
            if (CollectionUtils.isEmpty(batchList)) {
                return;
            }
            log.info("开始本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
            final CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(batchList.size(), () -> {
                log.info("完成本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
                testCyclicBarrier();
            });
            batchList.forEach(Object -> FORK_JOIN_POOL.execute(() -> {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
                    log.info("当前线程休眠完成");
                    cyclicBarrier.await();
                } catch (Throwable e) {
                    log.error("异常", e);
                }
            }));
        }
    
    	/**3. 使用CompletionService*/
    	public void testCompletionService() {
    
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                List<Object> batchList = new ArrayList<>();
                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    batchList.add(new Object());
                }
                if (CollectionUtils.isEmpty(batchList)) {
                	return;
            	}
                log.info("开始本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
                CompletionService completionService = new ExecutorCompletionService(FORK_JOIN_POOL);
                batchList.forEach(Object -> {
                    completionService.submit(() -> {
                        try {
                            TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
                            log.info("当前线程休眠完成");
                        } catch (Throwable e) {
                            log.error("异常", e);
                        }
                        return null;
                    });
                });
                batchList.forEach(imgRecord -> {
                    try {
                        completionService.take().get();
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                });
                log.info("完成本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
            }
        }
        
    
        /**4. 使用CompletableFuture*/
        public void testCompletableFuture() {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                List<Object> batchList = new ArrayList<>();
                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    batchList.add(new Object());
                }
                if (CollectionUtils.isEmpty(batchList)) {
                	return;
            	}
                log.info("开始本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
                ArrayList<CompletableFuture<?>> futureList = new ArrayList<>();
                batchList.forEach(Object -> {
                    final CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                        try {
                            TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(10));
                            log.info("当前线程休眠完成");
                        } catch (Throwable e) {
                            log.error("异常", e);
                        }
                    }, FORK_JOIN_POOL);
                    futureList.add(future);
                });
                CompletableFuture.allOf(futureList.toArray(new CompletableFuture[0])).join();
                log.info("完成本次批量处理,数据个数:{},时间:{}", batchList.size(), LocalDateTime.now());
            }
        }
    
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  • 多线程处理任务并合并数据

    千次阅读 2018-12-29 17:19:28
    newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。 newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待...

    一、线程池创建四种方式

    Java通过Executors提供四种线程池,分别为:
    newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
    newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
    newScheduledThreadPool 创建一个定时线程池,支持定时及周期性任务执行。
    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。

    二、有返回值的多线程

    ExecutorService接口继承自Executor,Executor中的execute方法无返回值,ExecutorService接口中的方法有返回值。

    三、计数器使用

    CountDownLatch也是juc包中的一个类,类似倒计时计数器,创建对象时通过构造方法设置初始值,调用CountDownLatch对象的await()方法则处于等待状态,调用countDown()方法就将计数器减1,当计数到达0时,则所有等待者或单个等待者开始执行。

    有了计数器就可以暂时将主线程阻塞,等异步的多线程全部执行完毕并返回结果后,再继续执行主线程。

    四、线程安全问题

    有了上面线程池跟计数器的基础,现在可以动手写一个多线程处理任务并合并数据的demo了。

    大致思路就是:创建一个定长的线程池,长度为10,计数器初始值也设置为10。每执行一次,将计数器减一,并且将执行结果添加到list集合中,最终多线程全部执行完毕后,计数器停止等待 主线程继续往下执行,返回list。

    public static List<String> getExecutorService() throws InterruptedException{
    		System.out.println("开始执行多线程...");
    		long startTime = System.currentTimeMillis();
    		List<String> list = new ArrayList<>();//存放返回结果
    		CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    		ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			Runnable runnable = new Runnable(){
    
    				@Override
    				public void run() {
    					 try {
    						Thread.sleep(3000);
                            list.add(UUID.randomUUID().toString());
                            System.out.println("当前线程name : "+Thread.currentThread().getName());
                            countDownLatch.countDown();
    					} catch (InterruptedException e) {
    						e.printStackTrace();
    					}
    				}
    				
    			};
    			executorService.execute(runnable);
    		}
    		countDownLatch.await();
    		System.out.println("submit总共cost 时间:" + (System.currentTimeMillis()-startTime)/1000 + "秒");
    		executorService.shutdown();
    		return list;
    	}

     执行结果如下:

    十个线程全部工作,但是返回值中却有null值,跟想要的结果有点出入,为啥呢?

    原因在于:ArrayList是非线程安全的。ArrayList的add方法中有size++,不是一个原子操作,所以线程不安全。

     五、CopyOnWriteArrayList的用法

    part4中提到的问题 解决方案很简单,将ArrayList换成CopyOnWriteArrayList即可。

    	public static List<String> getExecutorService() throws InterruptedException{
    		System.out.println("开始执行多线程...");
    		long startTime = System.currentTimeMillis();
    		List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();//存放返回结果
    		CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    		ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			Runnable runnable = new Runnable(){
    
    				@Override
    				public void run() {
    					 try {
    						Thread.sleep(3000);
                            list.add(UUID.randomUUID().toString());
                            System.out.println("当前线程name : "+Thread.currentThread().getName());
                            countDownLatch.countDown();
    					} catch (InterruptedException e) {
    						e.printStackTrace();
    					}
    				}
    				
    			};
    			executorService.execute(runnable);
    		}
    		countDownLatch.await();
    		System.out.println("submit总共cost 时间:" + (System.currentTimeMillis()-startTime)/1000 + "秒");
    		executorService.shutdown();
    		return list;
    	}

     

     CopyOnWriteArrayList是Java并发包中提供的一个并发容器,它是个线程安全且读操作无锁的ArrayList,写操作则通过创建底层数组的新副本来实现,是一种读写分离的并发策略,我们也可以称这种容器为"写时复制器"。

    优点:读操作时性能很高,因为不需要任何同步措施,适用于读多写少的并发场景。

    缺点:①.每次写操作都要copy原容器,频繁的GC,内存压力大。②.由于读写分离的策略,读到的数据很可能是旧数据。

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