
上一篇我們介紹了如何使用@Async註解來創建異步任務,我可以用這種方法來實現一些並發操作,以加速任務的執行效率。但是,如果只是如前文那樣直接簡單的創建來使用,可能還是會碰到一些問題。存在有什麼問題呢?先來思考下,下面的這個接口,通過異步任務加速執行的實現,是否存在問題或風險呢?
@RestControllerpublicclassHelloController{@AutowiredprivateAsyncTasksasyncTasks;@GetMapping("/hello")publicStringhello(){//將可以並行的處理邏輯,拆分成三個異步任務同時執行CompletableFuture<String>task1=asyncTasks.doTaskOne();CompletableFuture<String>task2=asyncTasks.doTaskTwo();CompletableFuture<String>task3=asyncTasks.doTaskThree();CompletableFuture.allOf(task1,task2,task3).join();return"HelloWorld";}}雖然,從單次接口調用來說,是沒有問題的。但當接口被客戶端頻繁調用的時候,異步任務的數量就會大量增長:3 x n(n為請求數量),如果任務處理不夠快,就很可能會出現內存溢出的情況。那麼為什麼會內存溢出呢?根本原因是由於Spring Boot默認用於異步任務的線程池是這樣配置的:

圖中我標出的兩個重要參數是需要關注的:
所以,默認情況下,一般任務隊列就可能把內存給堆滿了。所以,我們真正使用的時候,還需要對異步任務的執行線程池做一些基礎配置,以防止出現內存溢出導致服務不可用的問題。
配置默認線程池默認線程池的配置很簡單,只需要在配置文件中完成即可,主要有以下這些參數:
spring.task.execution.pool.core-size=2spring.task.execution.pool.max-size=5spring.task.execution.pool.queue-capacity=10spring.task.execution.pool.keep-alive=60sspring.task.execution.pool.allow-core-thread-timeout=truespring.task.execution.shutdown.await-termination=falsespring.task.execution.shutdown.await-termination-period=spring.task.execution.thread-name-prefix=task-具體配置含義如下:
我們直接基於之前chapter7-5的結果來進行如下操作。
首先,在沒有進行線程池配置之前,可以先執行一下單元測試:
@Testpublicvoidtest1()throwsException{longstart=System.currentTimeMillis();CompletableFuture<String>task1=asyncTasks.doTaskOne();CompletableFuture<String>task2=asyncTasks.doTaskTwo();CompletableFuture<String>task3=asyncTasks.doTaskThree();CompletableFuture.allOf(task1,task2,task3).join();longend=System.currentTimeMillis();log.info("任務全部完成,總耗時:"+(end-start)+"毫秒");}由於默認線程池的核心線程數是8,所以3個任務會同時開始執行,日誌輸出是這樣的:
2021-09-1500:30:14.819INFO77614---[task-2]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務二2021-09-1500:30:14.819INFO77614---[task-3]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務三2021-09-1500:30:14.819INFO77614---[task-1]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務一2021-09-15 00:30:15.491 INFO 77614 ---[ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務二,耗時:672毫秒2021-09-15 00:30:19.496 INFO 77614 ---[ task-3] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務三,耗時:4677毫秒2021-09-15 00:30:20.443 INFO 77614 ---[ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務一,耗時:5624毫秒2021-09-15 00:30:20.443 INFO 77614 ---[ main] c.d.chapter76.Chapter76ApplicationTests :任務全部完成,總耗時:5653毫秒接着,可以嘗試在配置文件中增加如下的線程池配置
spring.task.execution.pool.core-size=2spring.task.execution.pool.max-size=5spring.task.execution.pool.queue-capacity=10spring.task.execution.pool.keep-alive=60sspring.task.execution.pool.allow-core-thread-timeout=truespring.task.execution.thread-name-prefix=task-日誌輸出的順序會變成如下的順序:
2021-09-1500:31:50.013INFO77985---[task-1]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務一2021-09-1500:31:50.013INFO77985---[task-2]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務二2021-09-15 00:31:52.452 INFO 77985 ---[ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務一,耗時:2439毫秒2021-09-1500:31:52.452INFO77985---[task-1]com.didispace.chapter76.AsyncTasks:開始做任務三2021-09-15 00:31:55.880 INFO 77985 ---[ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務二,耗時:5867毫秒2021-09-15 00:32:00.346 INFO 77985 ---[ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks :完成任務三,耗時:7894毫秒2021-09-15 00:32:00.347 INFO 77985 ---[ main] c.d.chapter76.Chapter76ApplicationTests :任務全部完成,總耗時:10363毫秒注意:這裡可能有的小夥伴會問,最大線程不是5麼,為什麼任務三是進緩衝隊列,不是創建新線程來處理嗎?這裡要理解緩衝隊列與最大線程間的關係:只有在緩衝隊列滿了之後才會申請超過核心線程數的線程來進行處理。所以,這裡只有緩衝隊列中10個任務滿了,再來第11個任務的時候,才會在線程池中創建第三個線程來處理。這個這裡就不具體寫列子了,讀者可以自己調整下參數,或者調整下單元測試來驗證這個邏輯。
代碼示例本文的完整工程可以查看下面倉庫中2.x目錄下的chapter7-6工程:
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