队列和事件的配合使用示例

一个线程收到事件或消息后直接加入到队列,而处理线程读取队列中的事件或消息,并加以处理。
在这个模式中,有一个线程负责写,多个处理线程读自己的队列并处理。
虽然看起来象是一写多读,其实不然,针对某一事件队列而言,只有一个线程是写一个线程是读。

 

队列和事件的配合使用示例如下:

 

### Java 线程池拒绝策略与消息队列配合使用 在线程池设计中,当线程数量达到上限且任务队列已满时,新提交的任务将触发线程池的拒绝策略。为了更好地管理这些情况并确保系统的稳定性,可以引入消息队列作为备用方案之一。 #### 使用 `AbortPolicy` 拒绝策略与消息队列结合 在这种情况下,一旦线程池无法接受更多任务,将会抛出异常,并尝试将该任务发送至外部的消息队列系统中保存起来等待后续处理[^1]。 ```java import java.util.concurrent.*; public class ThreadPoolWithMessageQueue { private static final int CORE_POOL_SIZE = 5; private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = 10; private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(5); ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor( CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS, workQueue); // 设置自定义的拒绝策略处理器 executorService.setRejectedExecutionHandler(new CustomRejectPolicy()); for (int i = 0; i < 20; ++i){ try{ System.out.println("Submitting task " + i); executorService.submit(() -> { try { Thread.sleep(100); // Simulate some processing time. System.out.println("Task executed by thread: " + Thread.currentThread().getName()); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } }); }catch (Exception ex){ System.err.println(ex.getMessage()); } Thread.sleep(100); } executorService.shutdown(); executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS); } /** * 自定义拒绝策略实现类, */ static class CustomRejectPolicy implements RejectedExecutionHandler { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { // 将未完成的任务推送到Kafka或其他MQ服务端口... System.out.printf("Task %s is rejected and sent to message queue.\n", r.toString()); // 这里仅做简单模拟,实际应用应连接真实的消息中间件 sendToMessageQueue(r); } private void sendToMessageQueue(Runnable runnable){ // 实现向消息队列推送逻辑的地方 // 假设这里有一个方法可以直接把runnable对象序列化成字符串形式存入数据库表或者通过网络传输给其他进程/服务器上的消费者消费。 String serializedTask = serializeRunable(runnable); System.out.println("Serialized Task:" + serializedTask); } private String serializeRunable(Runnable run){ return run.getClass().getSimpleName(); // Simplified serialization method } } } ``` 此代码片段展示了如何设置一个带有自定义拒绝策略的线程池实例,在遇到超出承载能力的情况时能够优雅地处理多余的工作项而不是直接丢弃它们。具体来说就是每当有任务因为资源不足而被拒绝执行的时候,这个定制化的处理器会负责将其转发到另一个持久存储位置——比如分布式消息总线之上以便稍后再作进一步处置[^3]。
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值