異步調用就是不用等待結果的返回就執行后面的邏輯，同步調用則需要等帶結果再執行后面的邏輯。
通常我們使用異步操作都會去創建一個線程執行一段邏輯，然后把這個線程丟到線程池中去執行，代碼如下：
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ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);executorService.execute(() -> { try { // 業務邏輯 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { } }); |
這樣的方式看起來沒那么優雅，盡管用了java的lambda。在Spring Boot中有一種更簡單的方式來執行異步操作，只需要一個@Async注解即可。
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@Asyncpublic void saveLog() { System.err.println(Thread.currentThread().getName());} |
我們可以直接在Controller中調用這個業務方法，它就是異步執行的，會在默認的線程池中去執行。需要注意的是一定要在外部的類中去調用這個方法，如果在本類調用是不起作用的，比如this.saveLog()。 最后在啟動類上開啟異步任務的執行，添加@EnableAsync即可。
另外關于執行異步任務的線程池我們也可以自定義，首先我們定義一個線程池的配置類，用來配置一些參數，具體代碼如下：
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import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;import org.springframework.context.annotation.Configuration; /** * 異步任務線程池配置 * * @author yinjihuan */@Configuration@ConfigurationProperties(prefix = "spring.task.pool")public class TaskThreadPoolConfig { //核心線程數 private int corePoolSize = 5; //最大線程數 private int maxPoolSize = 50; //線程池維護線程所允許的空閑時間 private int keepAliveSeconds = 60; //隊列長度 private int queueCapacity = 10000; //線程名稱前綴 private String threadNamePrefix = "FSH-AsyncTask-"; public String getThreadNamePrefix() { return threadNamePrefix; } public void setThreadNamePrefix(String threadNamePrefix) { this.threadNamePrefix = threadNamePrefix; } public int getCorePoolSize() { return corePoolSize; } public void setCorePoolSize(int corePoolSize) { this.corePoolSize = corePoolSize; } public int getMaxPoolSize() { return maxPoolSize; } public void setMaxPoolSize(int maxPoolSize) { this.maxPoolSize = maxPoolSize; } public int getKeepAliveSeconds() { return keepAliveSeconds; } public void setKeepAliveSeconds(int keepAliveSeconds) { this.keepAliveSeconds = keepAliveSeconds; } public int getQueueCapacity() { return queueCapacity; } public void setQueueCapacity(int queueCapacity) { this.queueCapacity = queueCapacity; }} |
然后我們重新定義線程池的配置：
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import java.lang.reflect.Method;import java.util.concurrent.Executor;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.aop.interceptor.AsyncUncaughtExceptionHandler;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;@Configurationpublic class AsyncTaskExecutePool implements AsyncConfigurer { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncTaskExecutePool.class); @Autowired private TaskThreadPoolConfig config; @Override public Executor getAsyncExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(config.getCorePoolSize()); executor.setMaxPoolSize(config.getMaxPoolSize()); executor.setQueueCapacity(config.getQueueCapacity()); executor.setKeepAliveSeconds(config.getKeepAliveSeconds()); executor.setThreadNamePrefix(config.getThreadNamePrefix()); //線程池對拒絕任務（無線程可用）的處理策略，目前只支持AbortPolicy、CallerRunsPolicy //AbortPolicy:直接拋出java.util.concurrent.RejectedExecutionException異常 --> //CallerRunsPolicy:主線程直接執行該任務，執行完之后嘗試添加下一個任務到線程池中，可以有效降低向線程池內添加任務的速度 --> //DiscardOldestPolicy:拋棄舊的任務、暫不支持；會導致被丟棄的任務無法再次被執行 --> //DiscardPolicy:拋棄當前任務、暫不支持；會導致被丟棄的任務無法再次被執行 --> executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } @Override public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {// 異步任務中異常處理 return new AsyncUncaughtExceptionHandler() { @Override public void handleUncaughtException(Throwable arg0, Method arg1, Object... arg2) { logger.error("=========================="+arg0.getMessage()+"=======================", arg0); logger.error("exception method:" + arg1.getName()); } }; } } |
配置完之后我們的異步任務執行的線程池就是我們自定義的了，我們可以通過在屬性文件里面配置線程池的大小等等信息，也可以使用默認的配置：
spring.task.pool.maxPoolSize=100
最后講下線程池配置的拒絕策略，當我們的線程數量高于線程池的處理速度時，任務會被緩存到本地的隊列中，隊列也是有大小的，如果超過了這個大小，我們需要有拒絕的策略，不然就會內存溢出了，目前支持2種拒絕策略：
- AbortPolicy: 直接拋出java.util.concurrent.RejectedExecutionException異常
- CallerRunsPolicy: 主線程直接執行該任務，執行完之后嘗試添加下一個任務到線程池中，可以有效降低向線程池內添加任務的速度
- 建議大家用CallerRunsPolicy策略，因為當隊列中的任務滿了之后，如果直接拋異常，那么這個任務就會被丟棄，如果是CallerRunsPolicy策略會用主線程去執行，就是同步執行，最起碼這樣任務不會丟棄。
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