异步调用就是不用等待结果的返回就执行后面的逻辑，同步调用则需要等带结果再执行后面的逻辑。
通常我们使用异步操作都会去创建一个线程执行一段逻辑，然后把这个线程丢到线程池中去执行，代码如下：
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ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);executorService.execute(() -> { try { // 业务逻辑 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { } }); |
这样的方式看起来没那么优雅，尽管用了java的lambda。在Spring Boot中有一种更简单的方式来执行异步操作，只需要一个@Async注解即可。
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@Asyncpublic void saveLog() { System.err.println(Thread.currentThread().getName());} |
我们可以直接在Controller中调用这个业务方法，它就是异步执行的，会在默认的线程池中去执行。需要注意的是一定要在外部的类中去调用这个方法，如果在本类调用是不起作用的，比如this.saveLog()。 最后在启动类上开启异步任务的执行，添加@EnableAsync即可。
另外关于执行异步任务的线程池我们也可以自定义，首先我们定义一个线程池的配置类，用来配置一些参数，具体代码如下：
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import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;import org.springframework.context.annotation.Configuration; /** * 异步任务线程池配置 * * @author yinjihuan */@Configuration@ConfigurationProperties(prefix = "spring.task.pool")public class TaskThreadPoolConfig { //核心线程数 private int corePoolSize = 5; //最大线程数 private int maxPoolSize = 50; //线程池维护线程所允许的空闲时间 private int keepAliveSeconds = 60; //队列长度 private int queueCapacity = 10000; //线程名称前缀 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; }} |
然后我们重新定义线程池的配置：
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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()); //线程池对拒绝任务（无线程可用）的处理策略，目前只支持AbortPolicy、CallerRunsPolicy //AbortPolicy:直接抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 --> //CallerRunsPolicy:主线程直接执行该任务，执行完之后尝试添加下一个任务到线程池中，可以有效降低向线程池内添加任务的速度 --> //DiscardOldestPolicy:抛弃旧的任务、暂不支持；会导致被丢弃的任务无法再次被执行 --> //DiscardPolicy:抛弃当前任务、暂不支持；会导致被丢弃的任务无法再次被执行 --> executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } @Override public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {// 异步任务中异常处理 return new AsyncUncaughtExceptionHandler() { @Override public void handleUncaughtException(Throwable arg0, Method arg1, Object... arg2) { logger.error("=========================="+arg0.getMessage()+"=======================", arg0); logger.error("exception method:" + arg1.getName()); } }; } } |
配置完之后我们的异步任务执行的线程池就是我们自定义的了，我们可以通过在属性文件里面配置线程池的大小等等信息，也可以使用默认的配置：
spring.task.pool.maxPoolSize=100
最后讲下线程池配置的拒绝策略，当我们的线程数量高于线程池的处理速度时，任务会被缓存到本地的队列中，队列也是有大小的，如果超过了这个大小，我们需要有拒绝的策略，不然就会内存溢出了，目前支持2种拒绝策略：
- AbortPolicy: 直接抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
- CallerRunsPolicy: 主线程直接执行该任务，执行完之后尝试添加下一个任务到线程池中，可以有效降低向线程池内添加任务的速度
- 建议大家用CallerRunsPolicy策略，因为当队列中的任务满了之后，如果直接抛异常，那么这个任务就会被丢弃，如果是CallerRunsPolicy策略会用主线程去执行，就是同步执行，最起码这样任务不会丢弃。
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