Java8 CompletableFuture与ThreadPoolTaskExecutor实践

本文介绍了Java8的CompletableFuture特性,通过3个实际场景展示了如何进行并发调用并合并处理结果,既可阻塞也可非阻塞主线程。同时,文章探讨了ThreadPoolTaskExecutor在Spring中的应用,它是基于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor实现,支持线程信息共享和异常处理。

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一、CompletableFuture介绍

Jdk8 CompletableFuture提供了新的异步编程思路,可以对多个异步处理进行编排,实现更复杂的异步处理。其内部使用ForkJoinPool实现异步,使用CompletableFuture可以把回调的实现改为同步调用实现。CompletableFuture提供了50多个API,现在分为场景来做介绍:

1.1 3个服务并发调用,然后对结果进行合并处理,阻塞主线程。

场景1

	CompletableFuture<String> f1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
   
            System.out.println(Thread.currentThread() + "-f1");
            return "f1";
        });
        CompletableFuture<String> f2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
   
            System.out.println(Thread.currentThread() + "-f2");
            return "f2";
        });
        CompletableFuture<String> f3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
   
            System.out.println(Thread.currentThread() + "-f3");
            return "f3";
        });

        CompletableFuture.allOf(f1, f2, f3).thenApply((Integer) -> {
   
            try {
   
                System.out.println(Thread.currentThread() + f1.get());
                System.out.println(Thread.currentThread()
<think>我们将使用Spring框架中的ThreadPoolTaskExecutor来实现多线程导出PDF的功能。这种实现方式更加适合在Spring应用环境中使用,因为它提供了更丰富的配置选项和更好的集成。步骤:1.配置ThreadPoolTaskExecutor(可以在配置类中配置)2.在导出方法中使用线程池提交任务3.等待所有任务完成注意:由于我们的任务是I/O密集型(生成PDF),所以线程池大小可以设置得大一些(比如CPU核心数*2~5),但具体需要根据实际情况调整。下面是一个完整的实现示例:</think> 以下是在 Spring Framework 中使用 `ThreadPoolTaskExecutor` 实现多线程批量导出 PDF 的解决方案: ```java import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; import java.util.List; import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.stream.Collectors; public class PdfExporter { // 配置线程池(通常在Spring配置类中初始化) private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; public PdfExporter() { taskExecutor = createTaskExecutor(); } // 创建并配置线程池 private ThreadPoolTaskExecutor createTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); // 核心线程数 executor.setMaxPoolSize(20); // 最大线程数 executor.setQueueCapacity(100); // 队列容量 executor.setThreadNamePrefix("pdf-export-"); executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true); executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } /** * 批量导出PDF文档 * @param ckDocTableDataList 待导出的文档数据列表 */ public void export(List<CkDocTableData> ckDocTableDataList) { // 使用CountDownLatch跟踪任务完成状态 CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ckDocTableDataList.size()); List<CompletableFuture<Void>> futures = ckDocTableDataList.stream() .map(data -> CompletableFuture.runAsync( () -> { try { generatePdf(data); } catch (Exception e) { handleExportException(data, e); } finally { latch.countDown(); // 任务完成计数器减一 } }, taskExecutor.getThreadPoolExecutor() )) .collect(Collectors.toList()); // 等待所有任务完成 try { latch.await(); // 阻塞直到所有任务完成 } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); System.err.println("导出任务被中断: " + e.getMessage()); } // 检查是否有任务失败 long failedTasks = futures.stream().filter(f -> f.isCompletedExceptionally()).count(); if(failedTasks > 0) { System.out.println("警告: " + failedTasks + "个文档导出失败"); } } // PDF生成方法(实际实现细节) private void generatePdf(CkDocTableData data) { System.out.println("生成PDF: " + data.getId() + " Thread: " + Thread.currentThread().getName()); // PDF生成具体实现 } // 异常处理方法 private void handleExportException(CkDocTableData data, Exception e) { System.err.println("文档ID:" + data.getId() + "导出失败: " + e.getMessage()); // 可添加重试逻辑或错误记录 } } ``` ### 配置类示例(通常放在 Spring Boot 配置中): ```java @Configuration @EnableAsync public class ThreadPoolConfig { @Bean(name = "exportTaskExecutor") public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); executor.setMaxPoolSize(20); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("pdf-export-"); executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } } ``` ### 代码解释: 1. **线程池配置详解**: - `setCorePoolSize(10)`:线程池保持的最小线程数 - `setMaxPoolSize(20)`:线程池最大线程数(任务高峰时创建) - `setQueueCapacity(100)`:任务队列容量(核心线程忙碌时存储任务) - `CallerRunsPolicy`:队列满时的处理策略(让调用者线程执行任务) - `setThreadNamePrefix`:方便调试的任务线程命名 2. **任务调度机制**: - 使用 `CompletableFuture.runAsync()` 将每个文档导出任务提交到线程池 - `CountDownLatch` 精确跟踪所有任务的完成状态(比 `allOf()` 更高效) - `finally` 块确保计数器无论任务成功否都递减 3. **异常处理**: - 每个任务独立的异常捕获和处理 - 主线程中断处理(避免无限等待) - 任务完成后检查异常状态 4. **最佳实践**: - 线程池定义为 Spring Bean 实现复用 - 使用 `@EnableAsync` 支持 Spring 的异步处理 - 线程名前缀便于日志分析 ### 使用 Spring Boot 异步注解的替代方案: ```java @Service public class AsyncPdfExporter { @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor exportTaskExecutor; @Async("exportTaskExecutor") public CompletableFuture<Void> exportDocument(CkDocTableData data) { // PDF生成逻辑 return CompletableFuture.completedFuture(null); } public void batchExport(List<CkDocTableData> documents) { List<CompletableFuture<Void>> futures = documents.stream() .map(this::exportDocument) .collect(Collectors.toList()); CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join(); } } ``` ### 对比建议: - 大量简单任务使用原生 `CompletableFuture`(本文主方案)性能更高 - 复杂任务或需要 Spring 事务管理的任务使用 `@Async` 方案更合适
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