理解Spring定时任务@Scheduled的两个属性fixedRate和fixedDelay

本文解析了fixedRate和fixedDelay在任务调度中的工作原理,强调了它们在计时起点上的差异,即fixedRate从任务开始计时,而fixedDelay从任务结束计时。并探讨了任务阻塞的问题及解决方案,即使用@EnableAsync和@Async注解开启多线程模式,确保任务以固定速率执行。

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fixedRate和fixedDelay都是表示任务执行的间隔时间

fixedRate和fixedDelay的区别:

fixedDelay非常好理解,它的间隔时间是根据上次的任务结束的时候开始计时的。比如一个方法上设置了fixedDelay=5*1000,那么当该方法某一次执行结束后,开始计算时间,当时间达到5秒,就开始再次执行该方法。

fixedRate理解起来比较麻烦,它的间隔时间是根据上次任务开始的时候计时的。比如当方法上设置了fiexdRate=5*1000,该执行该方法所花的时间是2秒,那么3秒后就会再次执行该方法。
但是这里有个坑,当任务执行时长超过设置的间隔时长,那会是什么结果呢。打个比方,比如一个任务本来只需要花2秒就能执行完成,我所设置的fixedRate=5*1000,但是因为网络问题导致这个任务花了7秒才执行完成。当任务开始时Spring就会给这个任务计时,5秒钟时候Spring就会再次调用这个任务,可是发现原来的任务还在执行,这个时候第二个任务就阻塞了(这里只考虑单线程的情况下,多线程后面再讲),甚至如果第一个任务花费的时间过长,还可能会使第三第四个任务被阻塞。被阻塞的任务就像排队的人一样,一旦前一个任务没了,它就立马执行。

下面用代码来具体验证一下。

@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class ScheduledemoApplication {

    private AtomicInteger number = new AtomicInteger();

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ScheduledemoApplication.class, args);
    }


    @Scheduled(fixedRate = 5000 )
    public void job(){

        LocalTime start = LocalTime.now();
        //前面和末尾几个字符串是用来改变打印的颜色的
        System.out.println("\033[31;4m" + Thread.currentThread() + " start " + number.incrementAndGet()
                + " @ " + start + "\033[0m");
        try {
            Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(15)*1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        LocalTime end = LocalTime.now();

        System.out.println(Thread.currentThread() + " end " + number.get() + " @ "+
                 end + ", seconds cost "+ (ChronoUnit.SECONDS.between(start, end)));

    }

}

执行结果如下:
在这里插入图片描述
可以看到任务第一次执行完以后还有间隔4秒才执行第二次,可是到了第二次结束的时候,就没有间隔了,直接就执行第三次了。甚至在执行第四次的时候,明明第四次任务只花费了1秒,可还是马上就执行第五次了。因为前面两次任务花费的时间太久了,有好几个被调度的任务都被阻塞了。所以当第四次一结束,马上第五次就执行了。

@Scheduled(fixedRate)如何避免任务被阻塞
答案是加上注解@EnableAsync(类上)和@Async(方法上),加了注解以后,就开启了多线程模式,当到了下一次任务的执行时机时,如果上一次任务还没执行完,就会自动创建一个新的线程来执行它。异步执行也可以理解为保证了任务以固定速度执行。
开启多线程后执行结果如下:
在这里插入图片描述
可以看到,开启多线程后,每次任务开始的间隔都是5秒钟。这是符合我们预期的,但是最后还有点缺陷,这种情况下的线程是随着任务一执行完就销毁的,等下次有需要了程序再创建一个。每次都要重新创建明显是太影响性能了,所以需要在代码里给他一个线程池。

创建一个线程池

@Bean
    public TaskScheduler taskScheduler() {
        ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
        taskScheduler.setPoolSize(5);
        return taskScheduler;
    }

在这里插入图片描述
可以看到现在程序就不会再自己创建线程了,每次都会从线程池里面拿。需注意的是,如果线程池里的所有线程都被拿去执行调度任务了,且又到了时间要执行一次任务,那么这个任务又会被阻塞。所以实际开发中如果想要保证任务以速度被执行,线程池的最大线程数量可要想好。

话说真的要深入理解的话其实还得看源码,这些测试只是通过表象来猜测。
over

@Scheduled定时任务的毫秒级不准确可能是因为程序运行时间的存在导致的时间延迟问题。在使用@Scheduled注解时,我们可以设置定时任务的执行频率,比如每隔一定时间执行一次。然而,由于程序的运行时间不可控,可能会导致实际执行时间预设的执行时间存在微小的时间差。 另外,在Spring Boot中,@Scheduled注解的执行方式有两种:fixedRatefixedDelayfixedRate表示按照固定的频率执行任务,而fixedDelay表示在上一个任务完成后,延迟一段时间再执行下一次任务。这两种方式都是基于毫秒级的时间单位来设置的。 然而,即使我们使用了毫秒级的时间单位来设置定时任务的执行频率,仍然无法完全保证任务在精确的毫秒级时间上执行。这是因为系统的运行状态、系统负载、网络延迟等因素都可能会对任务的执行时间产生影响,从而导致毫秒级的不准确。 因此,如果对于定时任务的执行时间要求非常严格,我们可以考虑使用更高精度的时间工具,比如使用Quartz等第三方库来实现定时任务的精确控制。同时,也可以通过优化系统性能、减少系统负载等方式来提高定时任务的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python定时执行任务(schedule)时间延迟踩坑实录](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42250058/article/details/128287308)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [[Spring]@Scheduled定时任务](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36254699/article/details/106164615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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