本文介紹了Spring線程池ThreadPoolTaskExecutor配置，分享給大家，具體如下：
1. ThreadPoolTaskExecutor配置
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<!-- spring thread pool executor --> <bean id="taskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor"> <!-- 線程池維護線程的最少數量 --> <property name="corePoolSize" value="5" /> <!-- 允許的空閑時間 --> <property name="keepAliveSeconds" value="200" /> <!-- 線程池維護線程的最大數量 --> <property name="maxPoolSize" value="10" /> <!-- 緩存隊列 --> <property name="queueCapacity" value="20" /> <!-- 對拒絕task的處理策略 --> <property name="rejectedExecutionHandler"> <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" /> </property> </bean> |
屬性字段說明
corePoolSize：線程池維護線程的最少數量
keepAliveSeconds：允許的空閑時間
maxPoolSize：線程池維護線程的最大數量
queueCapacity：緩存隊列
rejectedExecutionHandler：對拒絕task的處理策略
2. execute(Runable)方法執行過程
如果此時線程池中的數量小于corePoolSize，即使線程池中的線程都處于空閑狀態，也要創建新的線程來處理被添加的任務。
如果此時線程池中的數量等于 corePoolSize，但是緩沖隊列 workQueue未滿，那么任務被放入緩沖隊列。
如果此時線程池中的數量大于corePoolSize，緩沖隊列workQueue滿，并且線程池中的數量小于maxPoolSize，建新的線程來處理被添加的任務。
如果此時線程池中的數量大于corePoolSize，緩沖隊列workQueue滿，并且線程池中的數量等于maxPoolSize，那么通過handler所指定的策略來處理此任務。也就是：處理任務的優先級為：核心線程corePoolSize、任務隊列workQueue、最大線程 maximumPoolSize，如果三者都滿了，使用handler處理被拒絕的任務。
當線程池中的線程數量大于corePoolSize時，如果某線程空閑時間超過keepAliveTime，線程將被終止。這樣，線程池可以動態的調整池中的線程數。
3. 示例代碼
Junit Test
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@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@ContextConfiguration(classes = { MultiThreadConfig.class })public class MultiThreadTest { @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; @Autowired private MultiThreadProcessService multiThreadProcessService; @Test public void test() { int n = 20; for (int i = 0; i < n; i++) { taskExecutor.execute(new MultiThreadDemo(multiThreadProcessService)); System.out.println("int i is " + i + ", now threadpool active threads totalnum is " + taskExecutor.getActiveCount()); } try { System.in.read(); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } }} |
MultiThreadDemo
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/** * 多線程并發處理demo * @author daniel.zhao * */public class MultiThreadDemo implements Runnable { private MultiThreadProcessService multiThreadProcessService; public MultiThreadDemo() { } public MultiThreadDemo(MultiThreadProcessService multiThreadProcessService) { this.multiThreadProcessService = multiThreadProcessService; } @Override public void run() { multiThreadProcessService.processSomething(); }} |
MultiThreadProcessService
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@Servicepublic class MultiThreadProcessService { public static final Logger logger = Logger.getLogger(MultiThreadProcessService.class); /** * 默認處理流程耗時1000ms */ public void processSomething() { logger.debug("MultiThreadProcessService-processSomething" + Thread.currentThread() + "......start"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } logger.debug("MultiThreadProcessService-processSomething" + Thread.currentThread() + "......end"); }} |
MultiThreadConfig
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@Configuration@ComponentScan(basePackages = { "com.xxx.multithread" })@ImportResource(value = { "classpath:config/application-task.xml" })@EnableSchedulingpublic class MultiThreadConfig {} |
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/redcool/p/6426173.html
