我要评论异步调用就是不用等待结果的返回就执行后面的逻辑，同步调用则需要等带结果再执行后面的逻辑。
通常我们使用异步操作都会去创建一个线程执行一段逻辑，然后把这个线程丢到线程池中去执行，代码如下：
executorservice executorservice = executors.newfixedthreadpool(10);
executorservice.execute(() -> {
try {
// 业务逻辑
} catch (exception e) {
e.printstacktrace();
} finally {
}
});
这样的方式看起来没那么优雅，尽管用了java的lambda。在spring boot中有一种更简单的方式来执行异步操作，只需要一个@async注解即可。
@async
public void savelog() {
system.err.println(thread.currentthread().getname());
}
我们可以直接在controller中调用这个业务方法，它就是异步执行的，会在默认的线程池中去执行。需要注意的是一定要在外部的类中去调用这个方法，如果在本类调用是不起作用的，比如this.savelog()。 最后在启动类上开启异步任务的执行，添加@enableasync即可。
另外关于执行异步任务的线程池我们也可以自定义，首先我们定义一个线程池的配置类，用来配置一些参数，具体代码如下：
import org.springframework.boot.context.properties.configurationproperties;
import org.springframework.context.annotation.configuration;
/**
* 异步任务线程池配置
*
* @author yinjihuan
*/
@configuration
@configurationproperties(prefix = "spring.task.pool")
public class taskthreadpoolconfig {
//核心线程数
private int corepoolsize = 5;
//最大线程数
private int maxpoolsize = 50;
//线程池维护线程所允许的空闲时间
private int keepaliveseconds = 60;
//队列长度
private int queuecapacity = 10000;
//线程名称前缀
private string threadnameprefix = "fsh-asynctask-";
public string getthreadnameprefix() {
return threadnameprefix;
}
public void setthreadnameprefix(string threadnameprefix) {
this.threadnameprefix = threadnameprefix;
}
public int getcorepoolsize() {
return corepoolsize;
}
public void setcorepoolsize(int corepoolsize) {
this.corepoolsize = corepoolsize;
}
public int getmaxpoolsize() {
return maxpoolsize;
}
public void setmaxpoolsize(int maxpoolsize) {
this.maxpoolsize = maxpoolsize;
}
public int getkeepaliveseconds() {
return keepaliveseconds;
}
public void setkeepaliveseconds(int keepaliveseconds) {
this.keepaliveseconds = keepaliveseconds;
}
public int getqueuecapacity() {
return queuecapacity;
}
public void setqueuecapacity(int queuecapacity) {
this.queuecapacity = queuecapacity;
}
}
然后我们重新定义线程池的配置：
import java.lang.reflect.method;
import java.util.concurrent.executor;
import java.util.concurrent.threadpoolexecutor;
import org.slf4j.logger;
import org.slf4j.loggerfactory;
import org.springframework.aop.interceptor.asyncuncaughtexceptionhandler;
import org.springframework.beans.factory.annotation.autowired;
import org.springframework.context.annotation.configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.asyncconfigurer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.threadpooltaskexecutor;
@configuration
public class asynctaskexecutepool implements asyncconfigurer {
private logger logger = loggerfactory.getlogger(asynctaskexecutepool.class);
@autowired
private taskthreadpoolconfig config;
@override
public executor getasyncexecutor() {
threadpooltaskexecutor executor = new threadpooltaskexecutor();
executor.setcorepoolsize(config.getcorepoolsize());
executor.setmaxpoolsize(config.getmaxpoolsize());
executor.setqueuecapacity(config.getqueuecapacity());
executor.setkeepaliveseconds(config.getkeepaliveseconds());
executor.setthreadnameprefix(config.getthreadnameprefix());
//线程池对拒绝任务（无线程可用）的处理策略，目前只支持abortpolicy、callerrunspolicy
//abortpolicy:直接抛出java.util.concurrent.rejectedexecutionexception异常 -->
//callerrunspolicy:主线程直接执行该任务，执行完之后尝试添加下一个任务到线程池中，可以有效降低向线程池内添加任务的速度 -->
//discardoldestpolicy:抛弃旧的任务、暂不支持；会导致被丢弃的任务无法再次被执行 -->
//discardpolicy:抛弃当前任务、暂不支持；会导致被丢弃的任务无法再次被执行 -->
executor.setrejectedexecutionhandler(new threadpoolexecutor.callerrunspolicy());
executor.initialize();
return executor;
}
@override
public asyncuncaughtexceptionhandler getasyncuncaughtexceptionhandler() {// 异步任务中异常处理
return new asyncuncaughtexceptionhandler() {
@override
public void handleuncaughtexception(throwable arg0, method arg1, object... arg2) {
logger.error("=========================="+arg0.getmessage()+"=======================", arg0);
logger.error("exception method:" + arg1.getname());
}
};
}
}
配置完之后我们的异步任务执行的线程池就是我们自定义的了，我们可以通过在属性文件里面配置线程池的大小等等信息，也可以使用默认的配置：
spring.task.pool.maxpoolsize=100
最后讲下线程池配置的拒绝策略，当我们的线程数量高于线程池的处理速度时，任务会被缓存到本地的队列中，队列也是有大小的，如果超过了这个大小，我们需要有拒绝的策略，不然就会内存溢出了，目前支持2种拒绝策略：
- abortpolicy: 直接抛出java.util.concurrent.rejectedexecutionexception异常
- callerrunspolicy: 主线程直接执行该任务，执行完之后尝试添加下一个任务到线程池中，可以有效降低向线程池内添加任务的速度
- 建议大家用callerrunspolicy策略，因为当队列中的任务满了之后，如果直接抛异常，那么这个任务就会被丢弃，如果是callerrunspolicy策略会用主线程去执行，就是同步执行，最起码这样任务不会丢弃。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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