深入浅出Java/Spring/Spring Boot异步多线程

1、Java的多线程

1.1 线程池模式

一个线程池可以维护多个线程，这些线程等待任务来进行并发处理。线程池模式避免了频繁创建和销毁短期任务线程，复用池中的线程从而提高了性能。线程池中的线程在处理任务时是并发进行的。

该模式允许创建的线程数量及其生命周期。 我们还能够安排任务的执行并将传入的任务保持在队列（Task Queue）中。

线程池数量的大小可根据程序可用的计算资源进行调整，它通常是程序的可调参数，经过调整以优化程序的性能。 确定最佳线程池大小对于优化性能至关重要。

1.2 Java的线程池ThreadPoolExecutor

Java中的ThreadPoolExecutor是一个可扩展的线程池的实现，它提供了对很多参数的微调设置。这些参数包括：

ThreadPoolExecutor的构造器：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              RejectedExecutionHandler handler) {
  //...
    }

示例：

ThreadPoolExecutor executorPool = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(50));

• corePoolSize：第1个参数“5”。JVM会为前5个任务创建线程，后续的任务会放进队列里，直到队列满为止（第5个参数workQueue，50个任务）。

• maximumPoolSize：第2个参数“10”。JVM最多创建10个线程，这意味着当当前正有5个线程运行着5个任务，而这时任务队列的50个任务已满，此时如果有一个新的任务到达队列，JVM将创建一个新的线程，最多创建5个，直至10个。

• keepAliveTime：第3个参数“3秒”，超出核心线程而小于最大线程的这些线程，在一定的空闲时间之后将被清除掉。

• unit：第4个参数“秒”，keepAliveTime的时间单位。

• workQueue：第5个参数new ArrayBlockingQueue<Runnable>(50)，任务队列的大小。

JVM创建线程的规则如下：

1. 如果线程数少于corePoolSize，创建新的线程来跑任务。
2. 如何线程数等于或大于corePoolSize，将任务放进队列。
3. 如果队列满了，且线程数小于maximumPoolSize，创建新的线程跑任务。
4. 如果队列满了，且线程数量大于或等于maximumPoolSize，拒绝任务。

2、Spring的多线程

Spring/Spring Boot只需要在配置类上注@EnableAsync，在需要使用单独线程的方法上使用@Async注解即可。Spring会自动检索线程池的定义，可以是org.springframework.core.task.TaskExecutor或者是java.util.concurrent.Executor的名为taskExecutor的bean。若都未找到，则使用org.springframework.core.task.SimpleAsyncTaskExecutor来处理异步方法的调用。

我们最简单可以通过自定一个名为taskExecutor的Bean即可。

@Configuration
@EnableAsync
class AsyncConfigurationByBean {
    @Bean(name="taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(50);
        executor.setThreadNamePrefix("poolThread-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }

}

Spring也提供了“AsyncConfigurer”接口用来定制实现异步多线程相关的配置。

@Configuration
@EnableAsync
class AsyncConfigurationByConfigurer implements AsyncConfigurer {
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(50);
        executor.setThreadNamePrefix("poolThread-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }

    @Override
    public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
        return AsyncConfigurer.super.getAsyncUncaughtExceptionHandler();
    }
}

3、Spring Boot的多线程

在Spring Boot下，通过TaskExecutionAutoConfiguration自动配置类，Spring Boot给我们已经自动配置好了线程池，TaskExecutionProperties提供了相关的属性配置。在Spring Boot下我们只需要在配置类上@EnableAsync，在“application.yml”上配置即可：

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        core-size: 5
        max-size: 10
        queue-capacity: 50
      thread-name-prefix: poolThread-

4、多线程演示

新建一个使用异步方法的类和方法：

@Service
@Slf4j
class AsyncService {
    @Async
    public void doSomething(Integer i){
        log.info("当前是循环：" + i);
    }
}

在Spring Boot入口类调用：

@SpringBootApplication
@EnableAsync 
public class SpringAsyncApplication {

   public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(SpringAsyncApplication.class, args);
   }

   @Bean
   CommandLineRunner commandLineRunner(AsyncService asyncService){
      return p -> {
         for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){
            asyncService.doSomething(i);
         }
      };
   }
}

运行结果：

从图中可以看出我们的核心线程数量是5，你可以按照上节的“JVM创建线程的规则”来调整核心线程、最大线程、队列数量的来尝试一下观察控制台输出的结果。

5、多线程异步结果演示

我们有时候会在单一的请求中调用多个方法，在同步的方法里，我们都是顺序执行，执行完一个再执行下一个。我们可以通过Spring的AsyncResult让多个方法并发执行并聚合他们的结果，并提高性能。

我们先看一下，在同步的情况下是什么样的：

@Service
class Service1 {
    public Integer doSomething() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000);
        log.info("在Service1中");
        return 1;
    }
}

@Service
class Service2 {
    public Integer doSomething() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000);
          log.info("在Service2中");
        return 2 ;
    }
}

    @Bean
    CommandLineRunner commandLineRunner(Service1 service1, Service2 service2){
        return p -> {
            long start = System.currentTimeMillis();
            Integer first = service1.doSomething();
            Integer second = service2.doSomething();
            Integer sum = first + second;
            long end = System.currentTimeMillis();
            Long cost = end - start;
            log.info("结果为:" + sum + ",耗时" + cost);
        };
    }

示例中，一个线程顺序执行两个方法，执行结果为：

我们现在使用@Async使方法变成异步，且使用AsyncResult包装异步结果返回。

CompletableFuture是Java8引入的，以提供一种编写异步、非阻塞和多线程代码的简单方法。我们使用AsyncResult包装返回值，并用它的.completable()方法获得CompletableFuture对象。

@Service
@Slf4j
class Service1 {
    @Async
    public CompletableFuture<Integer> doSomething() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000);
        log.info("在Service1中");
        return new AsyncResult<Integer>(1).completable();
    }
}

@Service
@Slf4j
class Service2 {
    @Async
    public CompletableFuture<Integer> doSomething() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000);
        log.info("在Service2中");
        return new AsyncResult<Integer>(2).completable();
    }
}

@Bean
CommandLineRunner commandLineRunner(Service1 service1, Service2 service2){
   return p -> {
      long start = System.currentTimeMillis();
      CompletableFuture<Integer> firstData = service1.doSomething();
      CompletableFuture<Integer> secondData = service2.doSomething();
      CompletableFuture<Integer> mergeResult = firstData.thenCompose(
                                          firstValue -> secondData.thenApply(
                                                secondValue -> firstValue + secondValue
                                          )
                                    );
      long end = System.currentTimeMillis();
      Long cost = end - start;
      log.info("结果为:" + mergeResult.get() + ",耗时" + cost);
   };
}