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Spring线程池ThreadPoolTaskExecutor配置详情

2021-04-09 11:03低调的小黑 JAVA教程

本篇文章主要介绍了Spring线程池ThreadPoolTaskExecutor配置详情,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

本文介绍了Spring线程池ThreadPoolTaskExecutor配置,分享给大家,具体如下:

1. ThreadPoolTaskExecutor配置

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<!-- spring thread pool executor -->  
 <bean id="taskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
  <!-- 线程池维护线程的最少数量 -->
  <property name="corePoolSize" value="5" />
  <!-- 允许的空闲时间 -->
  <property name="keepAliveSeconds" value="200" />
  <!-- 线程池维护线程的最大数量 -->
  <property name="maxPoolSize" value="10" />
  <!-- 缓存队列 -->
  <property name="queueCapacity" value="20" />
  <!-- 对拒绝task的处理策略 -->
  <property name="rejectedExecutionHandler">
   <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
  </property>
 </bean>

属性字段说明

corePoolSize:线程池维护线程的最少数量

keepAliveSeconds:允许的空闲时间

maxPoolSize:线程池维护线程的最大数量

queueCapacity:缓存队列

rejectedExecutionHandler:对拒绝task的处理策略

2. execute(Runable)方法执行过程

如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。

如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。

如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maxPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。

如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maxPoolSize,那么通过handler所指定的策略来处理此任务。也就是:处理任务的优先级为:核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程 maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。

当线程池中的线程数量大于corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数。

3. 示例代码

Junit Test

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@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = { MultiThreadConfig.class })
public class MultiThreadTest {
 
 @Autowired
 private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;
 
 @Autowired
 private MultiThreadProcessService multiThreadProcessService;
 
 @Test
 public void test() {
  int n = 20;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
   taskExecutor.execute(new MultiThreadDemo(multiThreadProcessService));
   System.out.println("int i is " + i + ", now threadpool active threads totalnum is " + taskExecutor.getActiveCount());
  }
  
  try {
   System.in.read();
  } catch (IOException e) {
   throw new RuntimeException(e);
  }
 }
}

MultiThreadDemo

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/**
 * 多线程并发处理demo
 * @author daniel.zhao
 *
 */
public class MultiThreadDemo implements Runnable {
 private MultiThreadProcessService multiThreadProcessService;
 public MultiThreadDemo() {
 }
 
 public MultiThreadDemo(MultiThreadProcessService multiThreadProcessService) {
  this.multiThreadProcessService = multiThreadProcessService;
 }
 
 @Override
 public void run() {
  multiThreadProcessService.processSomething();
 }
}

MultiThreadProcessService

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@Service
public class MultiThreadProcessService {
 public static final Logger logger = Logger.getLogger(MultiThreadProcessService.class);
 
 /**
  * 默认处理流程耗时1000ms
  */
 public void processSomething() {
  logger.debug("MultiThreadProcessService-processSomething" + Thread.currentThread() + "......start");
  try {
   Thread.sleep(1000);
  } catch (InterruptedException e) {
   throw new RuntimeException(e);
  }
  logger.debug("MultiThreadProcessService-processSomething" + Thread.currentThread() + "......end");
 }
}

MultiThreadConfig

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@Configuration
@ComponentScan(basePackages = { "com.xxx.multithread" })
@ImportResource(value = { "classpath:config/application-task.xml" })
@EnableScheduling
public class MultiThreadConfig {
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://www.cnblogs.com/redcool/p/6426173.html

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