Spring Boot使用异步线程池

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背景

简介

在项目中,当访问其他人的接口较慢或者做耗时任务时,不想程序一直卡在耗时任务上,想程序能够并行执行, 我们可以使用多线程来并行的处理任务,也可以使用spring提供的异步处理方式@Async。

Spring异步线程池的接口类TaskExecutor,其实质java.util.concurrent.Executor。

该接口有三个实现:
在这里插入图片描述

  1. SimpleAsyncTaskExecutor:不是真的线程池,这个类不重用线程,每次调用都会创建一个新的线程。
  2. SyncTaskExecutor:这个类没有实现异步调用,只是一个同步操作。只适用于不需要多线程的地方.
  3. ThreadPoolTaskExecutor :最常使用,推荐。 其实质是对java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor的包装。

除这些之外,还有两个线程池实现方式:
1.ConcurrentTaskExecutor:Executor的适配类,不推荐使用。如果ThreadPoolTaskExecutor不满足要求时,才用考虑使用这个类。
2.SimpleThreadPoolTaskExecutor:是Quartz的SimpleThreadPool的类。线程池同时被quartz和非quartz使用,才需要使用此类。

异步线程池

@Async

spring3.X以后通过对@Async定义异步任务
异步的方法有3种

  1. 最简单的异步调用,返回值为void
  2. 带参数的异步调用 异步方法可以传入参数
  3. 异常调用返回Future

在异步处理的方法上添加注解@Async,就会启动一个新的线程去执行。

使用异步配置

SpringBoot中开启异步支持非常简单,只需要在配置类上面加上注解@EnableAsync,同时定义自己的线程池即可。 也可以不定义自己的线程池,则使用系统默认的线程池。这个注解可以放在Application启动类上,但是更推荐放在配置类上面。
源码地址
1.定义配置类初始化线程池参数

/**
 * @author Wangfeng
 * @date 2020/6/18 13:12
 * @creed: Talk is cheap,show me the code
 */
@Configuration
@EnableAsync
public class TaskPoolConfig {

    @Bean("taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(10);//核心线程数10
        executor.setMaxPoolSize(20);//最大线程数20
        executor.setQueueCapacity(200);//缓冲队列200
        executor.setKeepAliveSeconds(60);//允许线程的空闲时间60秒
        executor.setThreadNamePrefix("taskExecutor-");//线程池名的前缀
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//拒绝策略
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        executor.setAwaitTerminationSeconds(60);
        return executor;
    }
}

2.编写Task任务,需要注意的是要在@Async注解中指定线程池名。

@Component
public class Task {

        public static Random random = new Random();

        @Async("taskExecutor")
        public void doTaskOne() throws Exception {
            System.out.println("开始做任务一");
            long start = System.currentTimeMillis();
            Thread.sleep(random.nextInt(10000));
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("完成任务一,耗时:" + (end - start) + "毫秒" + "当前线程:" + Thread.currentThread().getName());
        }

        @Async("taskExecutor")
        public void doTaskTwo() throws Exception {
            System.out.println("开始做任务二");
            long start = System.currentTimeMillis();
            Thread.sleep(random.nextInt(10000));
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("完成任务二,耗时:" + (end - start) + "毫秒" + "当前线程:" + Thread.currentThread().getName());
        }

        @Async("taskExecutor")
        public void doTaskThree() throws Exception {
            System.out.println("开始做任务三");
            long start = System.currentTimeMillis();
            Thread.sleep(random.nextInt(10000));
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("完成任务三,耗时:" + (end - start) + "毫秒" + "当前线程:" + Thread.currentThread().getName());
        }
}

3.测试验证

@RestController
@EnableAsync
public class AsyncController {
    @Autowired
    private Task task;

    @GetMapping
    @ResponseBody
    @RequestMapping(value="/async")
    public String test() throws Exception {
        task.doTaskOne();
        task.doTaskTwo();
        task.doTaskThree();


        return "ok";
    }
}

启动项目后,在浏览器访问http://localhost:8080/async 观察程序控制台打印情况,查看执行的结果。

2020-06-18 14:10:40.631  INFO 2604 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Completed initialization in 4 ms
开始做任务三
开始做任务二
开始做任务一
完成任务三,耗时:782毫秒当前线程:taskExecutor-3
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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