springevent事件异步处理方式(发布,监听,异步处理)
spring event 事件异步处理(发布,监听,异步处理)
// 定义事件
public class EventDemo extends ApplicationEvent {
private String supplierCode;
private String productCode;
public EventDemo(Object source, String supplierCode, String productCode) {
super(source);
this.supplierCode = supplierCode;
this.productCode = productCode;
}
public String getSupplierCode() {
return supplierCode;
}
public String getProductCode() {
return productCode;
}
}
// 发布事件
@Component
public class EventDemoPublish {
@Autowired
private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
public void publish(String message) {
EventDemo demo = new EventDemo(this, message);
applicationEventPublisher.publishEvent(demo);
System.out.println("发布事件执行结束");
}
}
// 监听事件
@Component
public class EventDemoListener implements ApplicationListener<EventDemo> {
@Override
public void onApplicationEvent(EventDemo event) {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("事件监听开始...... " + "商家编码:" + event.getSupplierCode() + ",商品编码:" + event.getProductCode());
}
}
<!--定义事件异步处理-->
<bean id="commonTaskExecutor"
class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<!-- 线程池维持处于Keep-alive状态的线程数量。如果设置了allowCoreThreadTimeOut为true,该值可能为0。
并发线程数,想达到真正的并发效果,最好对应CPU的线程数及核心数 -->
<property name="corePoolSize" value="2" />
<!-- 最大线程池容量 -->
<property name="maxPoolSize" value="2" />
<!-- 超过最大线程池容量后,允许的线程队列数 -->
<property name="queueCapacity" value="2" />
<!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 .单位毫秒,默认为60s,超过这个时间后会将大于corePoolSize的线程关闭,保持corePoolSize的个数 -->
<property name="keepAliveSeconds" value="1000" />
<!-- 允许核心线程超时: false(默认值)不允许超时,哪怕空闲;true则使用keepAliveSeconds来控制等待超时时间,最终corePoolSize的个数可能为0 -->
<property name="allowCoreThreadTimeOut" value="true" />
<!-- 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略 -->
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
<!-- java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$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 -->
<!-- java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy:直接抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 -->
</property>
</bean>
<!--名字必须是applicationEventMulticaster,因为AbstractApplicationContext默认找个-->
<bean id="applicationEventMulticaster" class="org.springframework.context.event.SimpleApplicationEventMulticaster">
<!--注入任务执行器 这样就实现了异步调用-->
<property name="taskExecutor" ref="commonTaskExecutor"></property>
</bean>
spring事件之异步线程执行
Spring 不仅为我们提供了IOC
, AOP
功能外,还在这个基础上提供了许多的功能,我们用的最多的可能就是Spring MVC
了吧,但是让我们来看下spring-context
包,其中包含了缓存、调度、校验功能等等
这里主要想介绍一下Spring提供的观察者模式实现(事件发布监听)及异步方法执行,这些功能也都是基于AOP实现的
Spring 事件
观察者模式大家都了解,它可以解耦各个功能,但是自己实现的话比较麻烦,Spring为我们提供了一种事件发布机制,可以按需要发布事件,之后由监听此事件的类或方法来执行各自对应的功能,代码互相不影响,以后修改订单后续的逻辑时不会影响到订单创建,有点类似于使用MQ的感觉~
比如在配置中心apollo项目中,在portal创建了app后会发送app创建事件,监听此事件的逻辑处将此消息同步到各个环境的admin sevice中,大家有兴趣可以看下相关代码
现在我们来看看具体如何使用:假设一个下单场景,订单创建成功后可能有一些后续逻辑要处理,但是和创建订单本身没有关系,此时就可以在创建订单完成后,发送一个消息,又相应部分的代码进行监听处理,避免代码耦合到一起
首先创建对应的事件
import org.springframework.context.ApplicationEvent;
public class CreatedOrderEvent extends ApplicationEvent {
private final String orderSn;
public CreatedOrderEvent(Object source, String orderSn) {
super(source);
this.orderSn = orderSn;
}
public String getOrderSn() {
return this.orderSn;
}
}
现在还需要一个事件发布者和监听者,创建一下
发布
import org.springframework.context.ApplicationEventPublisher;
private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
applicationEventPublisher.publishEvent(new CreatedOrderEvent(this, orderSn));
监听的多种实现
1:注解实现 @EventListener
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Slf4j
@Component
public class OrderEventListener {
@EventListener
public void orderEventListener(CreatedOrderEvent event) {
}
}
2:代码实现
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
@Slf4j
@Component
public class OrderEventListener implements ApplicationListener<CreatedOrderEvent> {
@Override
public void onApplicationEvent(CreatedOrderEvent event) {
}
}
简单的事件发布就完成了,其中的其他复杂逻辑由Spring替我们处理了
这里我们要注意一点:发布和监听后处理的逻辑是在一个线程中执行的,不是异步执行
异步方法
有时候我们为了提高响应速度,有些方法可以异步去执行,一般情况下我们可能是手动将方法调用提交到线程池中去执行,但是Spring 为我们提供了简化的写法,在开启了异步情况下,不用修改代码,只使用注解即可完成此功能
这时只需要在要异步执行的方法上添加@Async
注解即可异步执行;@EnableAsync
启动异步线程, 如
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Slf4j
@Component
@EnableAsync
public class OrderEventListener {
@Async
@EventListener
public void orderEventListener(CreatedOrderEvent event) {
}
}
在使用@Async会有一些问题建议看各位看下相关文档及源码
我们通过Spring事件同步线程改为异步线程,默认的线程池是不复用线程
我觉得这是这个注解最坑的地方,没有之一!我们来看看它默认使用的线程池是哪个,在前文的源码分析中,我们可以看到决定要使用线程池的方法是
org.springframework.aop.interceptor.AsyncExecutionAspectSupport#determineAsyncExecutor
其源码如下:
protected AsyncTaskExecutor determineAsyncExecutor(Method method) {
AsyncTaskExecutor executor = this.executors.get(method);
if (executor == null) {
Executor targetExecutor;
// 可以在@Async注解中配置线程池的名字
String qualifier = getExecutorQualifier(method);
if (StringUtils.hasLength(qualifier)) {
targetExecutor = findQualifiedExecutor(this.beanFactory, qualifier);
}
else {
// 获取默认的线程池
targetExecutor = this.defaultExecutor.get();
}
if (targetExecutor == null) {
return null;
}
executor = (targetExecutor instanceof AsyncListenableTaskExecutor ?
(AsyncListenableTaskExecutor) targetExecutor : new TaskExecutorAdapter(targetExecutor));
this.executors.put(method, executor);
}
return executor;
}
最终会调用到
org.springframework.aop.interceptor.AsyncExecutionInterceptor#getDefaultExecutor
这个方法中
protected Executor getDefaultExecutor(@Nullable BeanFactory beanFactory) {
Executor defaultExecutor = super.getDefaultExecutor(beanFactory);
return (defaultExecutor != null ? defaultExecutor : new SimpleAsyncTaskExecutor());
}
可以看到,它默认使用的线程池是SimpleAsyncTaskExecutor
。我们不看这个类的源码,只看它上面的文档注释,如下:
主要说了三点
- 为每个任务新起一个线程
- 默认线程数不做限制
- 不复用线程
就这三点,你还敢用吗?只要你的任务耗时长一点,说不定服务器就给你来个OOM
。
解决方案
最好的办法就是使用自定义的线程池,主要有这么几种配置方法
1.在之前的源码分析中,我们可以知道,可以通过AsyncConfigurer
来配置使用的线程池
如下:
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.aop.interceptor.AsyncUncaughtExceptionHandler;
import org.springframework.lang.NonNull;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
@Slf4j
@Component
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
MdcThreadPoolTaskExecutor executor = new MdcThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(200);
executor.setKeepAliveSeconds(5 * 60);
executor.setQueueCapacity(1000);
// 自定义实现拒绝策略
executor.setRejectedExecutionHandler((Runnable runnable, ThreadPoolExecutor exe) -> log.error("当前任务线程池队列已满."));
// 或者选择已经定义好的其中一种拒绝策略
// 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
// 丢弃任务,但是不抛出异常
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
// 丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复此过程)
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// 由调用线程处理该任务
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
// 线程名称前缀
executor.setThreadNamePrefix("Async-");
executor.initialize();
return executor;
}
@Override
public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
return (ex, method, params) -> log.error("线程池执行任务发生未知异常.", ex);
}
public static class MdcThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
private Map<String, String> getContextForTask() {
return MDC.getCopyOfContextMap();
}
@Override
public void execute(@NonNull Runnable command) {
super.execute(wrap(command, getContextForTask()));
}
@NonNull
@Override
public Future<?> submit(@NonNull Runnable task) {
return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
}
@NonNull
@Override
public <T> Future<T> submit(@NonNull Callable<T> task) {
return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
}
private <T> Callable<T> wrap(final Callable<T> task, final Map<String, String> context) {
return () -> {
Map<String, String> previous = MDC.getCopyOfContextMap();
if (context == null) {
MDC.clear();
} else {
MDC.setContextMap(context);
}
try {
return task.call();
} finally {
if (previous == null) {
MDC.clear();
} else {
MDC.setContextMap(previous);
}
}
};
}
private Runnable wrap(final Runnable runnable, final Map<String, String> context) {
return () -> {
Map<String, String> previous = MDC.getCopyOfContextMap();
if (context == null) {
MDC.clear();
} else {
MDC.setContextMap(context);
}
try {
runnable.run();
} finally {
if (previous == null) {
MDC.clear();
} else {
MDC.setContextMap(previous);
}
}
};
}
}
}
该方式实现线程的复用以及,子线程继承父线程全链路traceId,方便定位问题
2.直接在@Async注解中配置要使用的线程池的名称
@Async(value = "自定义线程名")
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341