SpringBoot使用异步线程池实现生产环境批量数据推送
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 * ******************************** * <p> * 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<String, String> 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<String, String> 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<String, String> 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<Consult> 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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