SpringBoot使用异步线程池实现生产环境批量数据推送

本文主要介绍了SpringBoot使用异步线程池实现生产环境批量数据推送,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前言

SpringBoot使用异步线程池:

1、编写线程池配置类,自定义一个线程池;

2、定义一个异步服务;

3、使用@Async注解指向定义的线程池;

这里以我工作中使用过的一个案例来做描述,我所在公司是医疗行业,敏感数据需要上报到某监管平台,所以有一个定时任务在流量较小时(一般是凌晨后)执行上报行为。但特殊时期会存在一定要在工作时间大批量上报数据的情况,且要求短时间内就要完成,此时就考虑写一个专门的异步上报接口手动执行,利用线程池上报,极大提高了速度。

编写线程池配置类

import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;   import java.util.concurrent.Executor; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;   /**  * 类名称:ExecutorConfig  * ********************************  * 

 * 类描述:线程池配置  *  * @author guoj  * @date 2021-09-07 09:00  */ @Configuration @EnableAsync @Slf4j public class ExecutorConfig {     /**      * 定义数据上报线程池      * @return      */     @Bean("dataCollectionExecutor")     public Executor dataCollectionExecutor() {           ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();           // 核心线程数量:当前机器的核心数         executor.setCorePoolSize(                 Runtime.getRuntime().availableProcessors());           // 最大线程数         executor.setMaxPoolSize(                 Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);           // 队列大小         executor.setQueueCapacity(Integer.MAX_VALUE);           // 线程池中的线程名前缀         executor.setThreadNamePrefix("sjsb-");           // 拒绝策略:直接拒绝         executor.setRejectedExecutionHandler(                 new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());           // 执行初始化         executor.initialize();           return executor;     } }

 PS:

1)、需要注意,这里一定要自己定义ThreadPoolTaskExecutor线程池,否则springboot的异步注解会执行默认线程池,存在线程阻塞导致CPU飙高及内存溢出的风险。这一点可以参考阿里开发手册,线程池定义这块明确提到了这一点;

2)、在@Bean注解中定义线程池名称,后面异步注解会用到。

编写异步服务

/**  * 异步方法的服务, 不影响主程序运行。  */ @Service public class AsyncService {       private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AsyncService.class);       /**      * 发送短信      */     @Async("sendMsgExecutor")     public void sendMsg(String access_token, Consult item, Map configMap) {         // 此处编写发送短信业务         // 1、buildConsultData();         // 2、sendMsg();     }       /**      * 发送微信订阅消息      */     @Async     public void sendSubscribeMsg(String access_token, Consult item, Map configMap) {         // 此处编写发送微信订阅消息业务         // 1、buildConsultData();         // 2、sendSubscribeMsg();     }       /**      * 数据并上报      */     @Async("dataCollectionExecutor")     public void buildAndPostData(String access_token, Consult item, Map configMap) {         // 此处编写上报业务,如拼接数据,然后执行上报。         // 1、buildConsultData();         // 2、postData();     } }

PS:
1)、以上是代码片段,个人经验认为专门定义一个异步service存放各个异步方法最佳,这样可以避免编码时一些误操作比如异步方法不是void或者是private修饰,导致@Async注解失效的情况,同时可以安排每个注解指向不同的自定义线程池更加灵活;
2)、@Async注解中的名称就是上面定义的自定义线程池名称,这样业务执行时就会从指定线程池中获取异步线程。

异步批量上报数据

@Autowired private AsyncService asyncService;   /**  * 手动上报问诊记录,线程池方式。  */ public void manualUploadConsultRecordsAsync(String channel, Date startTime, Date endTime) {       // 查询指定时间内的问诊记录    List consultList = consultService        .findPaidListByChannelAndTime(channel, startTime, endTime, configMap.get("serviceId"));      if (!CollectionUtils.isEmpty(consultList)) {          log.debug("[SendWZDataService][manualUploadConsultRecordsAsync]>>>> 手动上报问诊记录, 一共[{}]条", consultList.size());          consultList.forEach((item) -> {            try {                // 异步调用,使用线程池。                asyncService.buildAndPostData(access_token, item, configMap);            } catch (Exception ex) {                log.error("[SendWZDataService][manualUploadConsultRecordsAsync]>>>> 手动上报问诊记录发生异常: ", ex);            }        });    } }

总结

以上方式已经在生产环境运行,在工作时间内执行过很多次,一次数万条记录基本是几分钟内就全部上报完毕,而正常循环遍历时一次大概需要半个小时左右。

线程池的使用方式往往来源于业务场景,如果类似的业务不存在紧急处理的情况,大体还是以任务调度执行为主,因为更安全。如果存在紧急处理的情况,那么使用SpringBoot+线程池的方式不仅能节省非常多的时间,且不占用主线程的执行空间。

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