以下文章来源Java架构师技术，回复”Spring“获惊喜礼包
上一篇推文：日处理200亿+调用，单机QPS高峰达到4万+，喜马拉雅自研 API 网关架构实践
大家好，我是Java架构师

前言

前两天做项目的时候，想提高一下插入表的性能优化，因为是两张表，先插旧的表，紧接着插新的表，一万多条数据就有点慢了
后面就想到了线程池ThreadPoolExecutor，而用的是Spring Boot项目，可以用Spring提供的对ThreadPoolExecutor封装的线程池ThreadPoolTaskExecutor，直接使用注解启用

使用步骤

先创建一个线程池的配置，让Spring Boot加载，用来定义如何创建一个ThreadPoolTaskExecutor，要使用@Configuration和@EnableAsync这两个注解，表示这是个配置类，并且是线程池的配置类
@Configuration

@EnableAsync

public class ExecutorConfig {



    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExecutorConfig.class);


    @Value(
"${async.executor.thread.core_pool_size}"
)

    private int corePoolSize;

    @Value(
"${async.executor.thread.max_pool_size}"
)

    private int maxPoolSize;

    @Value(
"${async.executor.thread.queue_capacity}"
)

    private int queueCapacity;

    @Value(
"${async.executor.thread.name.prefix}"
)

    private String namePrefix;


    @Bean(name = 
"asyncServiceExecutor"
)

    public Executor 
asyncServiceExecutor
() {

        logger.info(
"start asyncServiceExecutor"
);

        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();

        //配置核心线程数

        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);

        //配置最大线程数

        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);

        //配置队列大小

        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);

        //配置线程池中的线程的名称前缀

        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);


        // rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务

        // CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行

        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        //执行初始化

        executor.initialize();

return
 executor;

    }

}
@Value是我配置在application.properties，可以参考配置，自由定义
# 异步线程配置
# 配置核心线程数
async.executor.thread.core_pool_size = 5

# 配置最大线程数
async.executor.thread.max_pool_size = 5

# 配置队列大小
async.executor.thread.queue_capacity = 99999

# 配置线程池中的线程的名称前缀
async.executor.thread.name.prefix = async-service-

创建一个Service接口，是异步线程的接口
public interface AsyncService {


    /** * 执行异步任务 * 可以根据需求，自己加参数拟定，我这里就做个测试演示 */

    void executeAsync();

}
实现类
@Service

public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {


    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncServiceImpl.class);


    @Override

    @Async(
"asyncServiceExecutor"
)

    public void 
executeAsync
() {

        logger.info(
"start executeAsync"
);


        System.out.println(
"异步线程要做的事情"
);

        System.out.println(
"可以在这里执行批量插入等耗时的事情"
);


        logger.info(
"end executeAsync"
);

    }

}
将Service层的服务异步化，在executeAsync()方法上增加注解@Async("asyncServiceExecutor")，asyncServiceExecutor方法是前面ExecutorConfig.java中的方法名，表明executeAsync方法进入的线程池是asyncServiceExecutor方法创建的
接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service
@Autowired

private AsyncService asyncService;


@GetMapping(
"/async"
)

public void 
async
(){

    asyncService.executeAsync();

}
用postmain或者其他工具来多次测试请求一下
 2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:15:47.655  INFO 10516 --- [async-service-5] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:15:47.770  INFO 10516 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:15:47.816  INFO 10516 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:48.833  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:15:48.834  INFO 10516 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:15:48.986  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:15:48.987  INFO 10516 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
通过以上日志可以发现，[async-service-]是有多个线程的，显然已经在我们配置的线程池中执行了，并且每次请求中，controller的起始和结束日志都是连续打印的，表明每次请求都快速响应了，而耗时的操作都留给线程池中的线程去异步执行；
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虽然我们已经用上了线程池，但是还不清楚线程池当时的情况，有多少线程在执行，多少在队列中等待呢？这里我创建了一个ThreadPoolTaskExecutor的子类，在每次提交线程的时候都会将当前线程池的运行状况打印出来
import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;


import java.util.concurrent.Callable;

import java.util.concurrent.Future;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;


/** * @Author: ChenBin * @Date: 2018/7/16/0016 22:19 */

public class VisiableThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {



    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(VisiableThreadPoolTaskExecutor.class);


    private void showThreadPoolInfo(String prefix) {

        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = getThreadPoolExecutor();


if
 (null == threadPoolExecutor) {

return
;

        }


        logger.info(
"{}, {},taskCount [{}], completedTaskCount [{}], activeCount [{}], queueSize [{}]"
,

                this.getThreadNamePrefix(),

                prefix,

                threadPoolExecutor.getTaskCount(),

                threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount(),

                threadPoolExecutor.getActiveCount(),

                threadPoolExecutor.getQueue().size());

    }


    @Override

    public void execute(Runnable task) {

        showThreadPoolInfo(
"1. do execute"
);

        super.execute(task);

    }


    @Override

    public void execute(Runnable task, long startTimeout) {

        showThreadPoolInfo(
"2. do execute"
);

        super.execute(task, startTimeout);

    }


    @Override

    public Future<?> submit(Runnable task) {

        showThreadPoolInfo(
"1. do submit"
);

return
 super.submit(task);

    }


    @Override

    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {

        showThreadPoolInfo(
"2. do submit"
);

return
 super.submit(task);

    }


    @Override

    public ListenableFuture<?> submitListenable(Runnable task) {

        showThreadPoolInfo(
"1. do submitListenable"
);

return
 super.submitListenable(task);

    }


    @Override

    public <T> ListenableFuture<T> submitListenable(Callable<T> task) {

        showThreadPoolInfo(
"2. do submitListenable"
);

return
 super.submitListenable(task);

    }

}
如上所示，showThreadPoolInfo方法中将任务总数、已完成数、活跃线程数，队列大小都打印出来了，然后Override了父类的execute、submit等方法，在里面调用showThreadPoolInfo方法，这样每次有任务被提交到线程池的时候，都会将当前线程池的基本情况打印到日志中；
修改ExecutorConfig.java的asyncServiceExecutor方法，将ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor()改为ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor()
@Bean(name = 
"asyncServiceExecutor"
)

    public Executor 
asyncServiceExecutor
() {

        logger.info(
"start asyncServiceExecutor"
);

        //在这里修改

        ThreadPoolTaskExecutor executor = new VisiableThreadPoolTaskExecutor();

        //配置核心线程数

        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);

        //配置最大线程数

        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);

        //配置队列大小

        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);

        //配置线程池中的线程的名称前缀

        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix);


        // rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务

        // CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行

        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        //执行初始化

        executor.initialize();

return
 executor;

    }
再次启动该工程测试
2018-07-16 22:23:30.951  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-2] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. 
do
 submit,taskCount [0], completedTaskCount [0], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:30.952  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:23:30.953  INFO 14088 --- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:31.351  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-3] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. 
do
 submit,taskCount [1], completedTaskCount [1], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:23:31.353  INFO 14088 --- [async-service-2] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:31.927  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-5] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. 
do
 submit,taskCount [2], completedTaskCount [2], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:31.929  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:23:31.930  INFO 14088 --- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync

2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. 
do
 submit,taskCount [3], completedTaskCount [3], activeCount [0], queueSize [0]

2018-07-16 22:23:32.498  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : start executeAsync

异步线程要做的事情

可以在这里执行批量插入等耗时的事情

2018-07-16 22:23:32.499  INFO 14088 --- [async-service-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl   : end executeAsync
注意这一行日志：
2018-07-16 22:23:32.496  INFO 14088 --- [nio-8087-exec-7] u.d.e.e.i.VisiableThreadPoolTaskExecutor : async-service-, 2. do submit,taskCount [3], completedTaskCount [3], activeCount [0], queueSize [0]
这说明提交任务到线程池的时候，调用的是submit(Callable task)这个方法，当前已经提交了3个任务，完成了3个，当前有0个线程在处理任务，还剩0个任务在队列中等待，线程池的基本情况一路了然；
--END--
来源：blog.csdn.net/m0_37701381/article/details/81072774
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