Spring中线程池的应用

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多线程并发处理起来通常比较麻烦，如果你使用spring容器来管理业务bean，事情就好办了多了。spring封装了Java的多线程的实现，你只需要关注于并发事物的流程以及一些并发负载量等特性，具体来说如何使用spring来处理并发事务：

1.了解 TaskExecutor接口

Spring的TaskExecutor接口等同于java.util.concurrent.Executor接口。实际上，它存在的主要原因是为了在使用线程池的时候，将对Java5的依赖抽象出来。这个接口只有一个方法execute(Runnable task)，它根据线程池的语义和配置，来接受一个执行任务。最初创建TaskExecutor是为了在需要时给其他Spring组件提供一个线程池的抽象。例如ApplicationEventMulticaster组件、JMS的 AbstractMessageListenerContainer和对Quartz的整合都使用了TaskExecutor抽象来提供线程池。当然，如果你的bean需要线程池行为，你也可以使用这个抽象层。

2. TaskExecutor接口的实现类

(1)SimpleAsyncTaskExecutor 类

这个实现不重用任何线程，或者说它每次调用都启动一个新线程。但是，它还是支持对并发总数设限，当超过线程并发总数限制时，阻塞新的调用，直到有位置被释放。如果你需要真正的池，请继续往下看。

(2)SyncTaskExecutor类

这个实现不会异步执行。相反，每次调用都在发起调用的线程中执行。它的主要用处是在不需要多线程的时候，比如简单的test case。

(3)ConcurrentTaskExecutor 类

这个实现是对Java 5 java.util.concurrent.Executor类的包装。有另一个备选, ThreadPoolTaskExecutor类，它暴露了Executor的配置参数作为bean属性。很少需要使用ConcurrentTaskExecutor, 但是如果ThreadPoolTaskExecutor不敷所需，ConcurrentTaskExecutor是另外一个备选。

(4)SimpleThreadPoolTaskExecutor 类

这个实现实际上是Quartz的SimpleThreadPool类的子类，它会监听Spring的生命周期回调。当你有线程池，需要在Quartz和非Quartz组件中共用时，这是它的典型用处。

(5)ThreadPoolTaskExecutor 类

它不支持任何对java.util.concurrent包的替换或者下行移植。Doug Lea和Dawid Kurzyniec对java.util.concurrent的实现都采用了不同的包结构，导致它们无法正确运行。这个实现只能在Java 5环境中使用，但是却是这个环境中最常用的。它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，把它包装到一个TaskExecutor中。如果你需要更加先进的类，比如ScheduledThreadPoolExecutor,我们建议你使用ConcurrentTaskExecutor来替代。

(6)TimerTaskExecutor类

这个实现使用一个TimerTask作为其背后的实现。它和SyncTaskExecutor的不同在于，方法调用是在一个独立的线程中进行的，虽然在那个线程中是同步的。

(7)WorkManagerTaskExecutor类

这个实现使用了CommonJ WorkManager作为其底层实现，是在Spring context中配置CommonJ WorkManager应用的最重要的类。和SimpleThreadPoolTaskExecutor类似，这个类实现了WorkManager接口，因此可以直接作为WorkManager使用。

3.线程池Demo之 ThreadPoolTaskExecutor

(1)编写测试类

import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
public class MainExecutor {
private TaskExecutor taskExecutor;
public MainExecutor (TaskExecutor taskExecutor) {
this.taskExecutor = taskExecutor;
}
public void printMessages() {
for(int i = 0; i < 25; i++) {
taskExecutor.execute(new MessagePrinterTask("Message" + i));
}
}
private class MessagePrinterTask implements Runnable {
private String message;
public MessagePrinterTask(String message) {
this.message = message;
}
public void run() {
System.out.println(message);
}
}
}

在业务代码中，通常以for循环的方式执行多个事务
for(int k = 0; k < n; k++) {
taskExecutor.execute(new ThreadTransCode());
}
其它繁琐的线程管理的事情就交给执行器去管理。
值得注意的事有两点
1, taskExecutor.execute(new ThreadTransCode()); 激活的线程都是守护线程，主线程结束，守护线程就会放弃执行，这个在业务中式符合逻辑的，在单元测试中为了看到执行效果，需要自行阻塞主线程。
2, taskExecutor.execute(new ThreadTransCode()); 的执行也不是完全安全的，在执行的过程中可能会因为需要的线程查过了线程队列的容量而抛出运行时异常，如有必要需要捕获。

(2)spring的配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "/spring-beans.dtd">
<beans>
<bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="10" />
<property name="maxPoolSize" value="50" />
<property name="queueCapacity" value="1000" />
<property name="keepAliveSeconds" value="300" />
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
</property>
</bean>
<bean id="mainExecutor" class="supben.MainExecutor">
<property name="threadPool" ref="threadPool" />
</bean>
<bean id="springScheduleExecutorTask" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ScheduledExecutorTask">
<property name="runnable" ref="mainExecutor" />
<property name="delay" value="10000" />
<property name="period" value="5000" />
</bean>
<bean id="springScheduledExecutorFactoryBean" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ScheduledExecutorFactoryBean">
<property name="scheduledExecutorTasks">
<list>
<ref bean="springScheduleExecutorTask" />
</list>
</property>
</bean>
</beans>

(3)调用

ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
MainExecutor te = (MainExecutor)appContext.getBean("taskExecutorExample");
te.printMessages();
System.out.println("11111111111111111111111");

(4)效果

案例：

@EnableScheduling
@Configuration
public class WebConfig extends SafWebMvcConfigurerAdapter { 、、、、 @Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(10);
return executor;
} }

@Autowired
private TaskExecutor taskExecutor; void save2AllTenantSetting(final ForbidScope forbidScope) {
taskExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
final List<Tenant> tenants = tenantService.findAll(); for (Tenant tenant : tenants) {
Runnable save2TenantSettingRunnable
= new Save2TenantSettingRunnable(tenant, forbidScope);
taskExecutor.execute(save2TenantSettingRunnable);
}
}
});
}

案例：

首先要将TaskExecutor加入spring容器进行管理

@Configuration
public class WebMvcConfigurerAdpter extends AbstractWebMvcConfigurerAdpter { @Override
public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) {
super.configureMessageConverters(converters);
WafJsonMapper.getMapper().enable(DeserializationFeature.FAIL_ON_NUMBERS_FOR_ENUMS);
} @Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize();
executor.setMaxPoolSize();
return executor;
} @Bean
public static PropertySourcesPlaceholderConfigurer propertyConfig() {
return new PropertySourcesPlaceholderConfigurer();
}
}

使用：

@RestController
@RequestMapping(value = "/v0.1/tasks")
public class TaskController { @Autowired
private TaskService taskService; @RequestMapping()
public Object execute() {
taskService.execute();
Map res = new HashMap();
res.put("result", "success");
return res;
}
}

@Service
public class TaskService { @Autowired
private TaskExecutor executor; public void execute() {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
try {
Thread.sleep(1000);
System.out.println("task running ...");
} catch (Exception e) { }
}
}
});
}
}

每次调用/v0.1/tasks 接口时，不用等到任务执行结束后才会响应，而是响应后，任务还可能在执行 -- 异步而非同步