SpringBoot使用异步线程池实现生产环境批量数据推送
前言
springboot使用异步线程池：
1、编写线程池配置类，自定义一个线程池；
2、定义一个异步服务；
3、使用@async注解指向定义的线程池；
这里以我工作中使用过的一个案例来做描述，我所在公司是医疗行业，敏感数据需要上报到某监管平台，所以有一个定时任务在流量较小时（一般是凌晨后）执行上报行为。但特殊时期会存在一定要在工作时间大批量上报数据的情况，且要求短时间内就要完成，此时就考虑写一个专门的异步上报接口手动执行，利用线程池上报，极大提高了速度。
编写线程池配置类
import lombok.extern.slf4j.slf4j;
import org.springframework.context.annotation.bean;
import org.springframework.context.annotation.configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.enableasync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.threadpooltaskexecutor;
import java.util.concurrent.executor;
import java.util.concurrent.threadpoolexecutor;
/**
* 类名称：executorconfig
* ********************************
* <p>
* 类描述：线程池配置
*
* @author guoj
* @date 2021-09-07 09:00
*/
@configuration
@enableasync
@slf4j
public class executorconfig {
/**
* 定义数据上报线程池
* @return
*/
@bean("datacollectionexecutor")
public executor datacollectionexecutor() {
threadpooltaskexecutor executor = new threadpooltaskexecutor();
// 核心线程数量：当前机器的核心数
executor.setcorepoolsize(
runtime.getruntime().availableprocessors());
// 最大线程数
executor.setmaxpoolsize(
runtime.getruntime().availableprocessors() * 2);
// 队列大小
executor.setqueuecapacity(integer.max_value);
// 线程池中的线程名前缀
executor.setthreadnameprefix("sjsb-");
// 拒绝策略：直接拒绝
executor.setrejectedexecutionhandler(
new threadpoolexecutor.abortpolicy());
// 执行初始化
executor.initialize();
return executor;
}
}ps：
1）、需要注意，这里一定要自己定义threadpooltaskexecutor线程池，否则springboot的异步注解会执行默认线程池，存在线程阻塞导致cpu飙高及内存溢出的风险。这一点可以参考阿里开发手册，线程池定义这块明确提到了这一点；
2）、在@bean注解中定义线程池名称，后面异步注解会用到。
编写异步服务
/**
* 异步方法的服务, 不影响主程序运行。
*/
@service
public class asyncservice {
private final logger log = loggerfactory.getlogger(asyncservice.class);
/**
* 发送短信
*/
@async("sendmsgexecutor")
public void sendmsg(string access_token, consult item, map<string, string> configmap) {
// 此处编写发送短信业务
// 1、buildconsultdata();
// 2、sendmsg();
}
/**
* 发送微信订阅消息
*/
@async
public void sendsubscribemsg(string access_token, consult item, map<string, string> configmap) {
// 此处编写发送微信订阅消息业务
// 1、buildconsultdata();
// 2、sendsubscribemsg();
}
/**
* 数据并上报
*/
@async("datacollectionexecutor")
public void buildandpostdata(string access_token, consult item, map<string, string> configmap) {
// 此处编写上报业务，如拼接数据，然后执行上报。
// 1、buildconsultdata();
// 2、postdata();
}
}ps：
1）、以上是代码片段，个人经验认为专门定义一个异步service存放各个异步方法最佳，这样可以避免编码时一些误操作比如异步方法不是void或者是private修饰，导致@async注解失效的情况，同时可以安排每个注解指向不同的自定义线程池更加灵活；
2）、@async注解中的名称就是上面定义的自定义线程池名称，这样业务执行时就会从指定线程池中获取异步线程。
异步批量上报数据
@autowired
private asyncservice asyncservice;
/**
* 手动上报问诊记录，线程池方式。
*/
public void manualuploadconsultrecordsasync(string channel, date starttime, date endtime) {
// 查询指定时间内的问诊记录
list<consult> consultlist = consultservice
.findpaidlistbychannelandtime(channel, starttime, endtime, configmap.get("serviceid"));
if (!collectionutils.isempty(consultlist)) {
log.debug("[sendwzdataservice][manualuploadconsultrecordsasync]>>>> 手动上报问诊记录, 一共[{}]条", consultlist.size());
consultlist.foreach((item) -> {
try {
// 异步调用，使用线程池。
asyncservice.buildandpostdata(access_token, item, configmap);
} catch (exception ex) {
log.error("[sendwzdataservice][manualuploadconsultrecordsasync]>>>> 手动上报问诊记录发生异常: ", ex);
}
});
}
}总结
以上方式已经在生产环境运行，在工作时间内执行过很多次，一次数万条记录基本是几分钟内就全部上报完毕，而正常循环遍历时一次大概需要半个小时左右。
线程池的使用方式往往来源于业务场景，如果类似的业务不存在紧急处理的情况，大体还是以任务调度执行为主，因为更安全。如果存在紧急处理的情况，那么使用springboot+线程池的方式不仅能节省非常多的时间，且不占用主线程的执行空间。
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