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Spring SimpleAsyncTaskExecutor-Lernen

2024-07-12

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1. Einleitung

  1. SimpleAsyncTaskExecutor ist kein echter Thread-Pool. Bei jedem Aufruf wird ein neuer Thread erstellt. Es treten keine schwerwiegenden Leistungsprobleme auf.
  2. Das Erstellen von Threads in Java ist nicht billig, Thread-Objekte beanspruchen viel Speicher und in großen Anwendungen führt das Zuweisen und Freigeben vieler Thread-Objekte zu einem hohen Speicherverwaltungsaufwand.
  3. Es wird für jedes Zeichen eine neue Aufgabe gestartet und asynchron ausgeführt.
  4. Unterstützt die Begrenzung gleichzeitiger Threads über das Attribut concurrencyLimit, d. h. die Flusskontrolle wird standardmäßig nicht durchgeführt, was bedeutet, dass die Anzahl gleichzeitiger Threads unbegrenzt ist;

Nach derzeitigem Verständnis verwendet der KafkaListener von Spring Kafka SimpleAsyncTaskExecutor, wird jedoch in anderen Szenarien nicht verwendet.

2. Verwendung

1. Keine gleichzeitige Strombegrenzung

Ohne gleichzeitige Strombegrenzung wird bei jeder Ausführung von SimpleAsyncTaskExecutor.execute(runnable) ein neuer Thread erstellt, um die Aufgabe asynchron auszuführen.

/**
 * 不带并发限流控制的 SimpleAsyncTaskExecutor
 */
public static void main(String[] args) {
    SimpleAsyncTaskExecutor executor = new SimpleAsyncTaskExecutor("my-test-");

    Runnable runnable = new Runnable() {
        @SneakyThrows
        @Override
        public void run() {
            Thread.sleep(1000L);
            System.out.println("当前线程: " + Thread.currentThread().getName());
        }
    };

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        executor.execute(runnable);
    }
}

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Drucken Sie wie folgt:

当前线程: my-test-4
当前线程: my-test-10
当前线程: my-test-5
当前线程: my-test-3
当前线程: my-test-9
当前线程: my-test-7
当前线程: my-test-2
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当前线程: my-test-1

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2. Führen Sie eine gleichzeitige Strombegrenzung durch

Führen Sie eine gleichzeitige Strombegrenzung durch. Jedes Mal, wenn SimpleAsyncTaskExecutor.execute(runnable) ausgeführt wird, wird ein neuer Thread erstellt, um Aufgaben asynchron auszuführen.

Was ist also der Unterschied zwischen gleichzeitiger Strombegrenzung und nicht gleichzeitiger Strombegrenzung?

  • Kein gleichzeitiges Stromlimit: 10 Threads werden gleichzeitig ausgeführt;
  • Parallelitätsdrosselung: Wenn concurrencyThrottle concurrent threads auf 3 eingestellt ist, können zu einem bestimmten Zeitpunkt nur 3 Threads gleichzeitig ausgeführt werden.
/**
 * 带并发限流控制的 SimpleAsyncTaskExecutor
 */
public static void main(String[] args) {
    SimpleAsyncTaskExecutor executor = new SimpleAsyncTaskExecutor("my-test-");

    // 并发线程限制
    executor.setConcurrencyLimit(3);

    Runnable runnable = new Runnable() {
        @SneakyThrows
        @Override
        public void run() {
            Thread.sleep(1000L);
            System.out.println("当前线程: " + Thread.currentThread().getName());
        }
    };

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        executor.execute(runnable);
    }
    
    // 会发现主线程被卡住，因为在 SimpleAsyncTaskExecutor 中会阻塞等待
    System.out.println("主线程执行完成");
}

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Drucken Sie wie folgt:

当前线程: my-test-3
当前线程: my-test-1
当前线程: my-test-2
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当前线程: my-test-6
当前线程: my-test-5
当前线程: my-test-4
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当前线程: my-test-8
当前线程: my-test-7
当前线程: my-test-9
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主线程执行完成
当前线程: my-test-10

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3. Quellcode-Analyse

Der Quellcode von SimpleAsyncTaskExecutor ist relativ klein. Schauen wir uns diese Klasse direkt an.

public class SimpleAsyncTaskExecutor extends CustomizableThreadCreator
    implements AsyncListenableTaskExecutor, Serializable {

    /**
    * -1 表示不进行并发限流
    */
    public static final int UNBOUNDED_CONCURRENCY = -1;

    /**
    * 0 表示其他线程等待其他线程执行完
    */
    public static final int NO_CONCURRENCY = 0;


    // 并发限流的实现对象
    // 并发限流就是靠这个类实现的
    private final ConcurrencyThrottleAdapter concurrencyThrottle = new ConcurrencyThrottleAdapter();

    @Nullable
    private ThreadFactory threadFactory;

    @Nullable
    private TaskDecorator taskDecorator;

    public SimpleAsyncTaskExecutor() {
        super();
    }

    public SimpleAsyncTaskExecutor(String threadNamePrefix) {
        super(threadNamePrefix);
    }

    /**
    * 设置并发线程数
    * 给 concurrencyThrottle 的 concurrencyLimit 字段设值
    * 默认 concurrencyThrottle 的 concurrencyLimit 的值为 -1，表示不进行并发限流
    */
    public void setConcurrencyLimit(int concurrencyLimit) {
        this.concurrencyThrottle.setConcurrencyLimit(concurrencyLimit);
    }

    /**
    * 当前是否是并发限流的
    * 其实就是看 concurrencyThrottle 的 concurrencyLimit >= 0 ?
    */
    public final boolean isThrottleActive() {
        return this.concurrencyThrottle.isThrottleActive();
    }


    /**
    * 常用的 execute()
    */
    @SuppressWarnings("deprecation")
    @Override
    public void execute(Runnable task) {
        execute(task, TIMEOUT_INDEFINITE);
    }

    /**
    * 执行给定的 task
    */
    @Deprecated
    @Override
    public void execute(Runnable task, long startTimeout) {
        Assert.notNull(task, "Runnable must not be null");
        Runnable taskToUse = (this.taskDecorator != null ? 
                              this.taskDecorator.decorate(task) : task);
        
        // 1. 如果需要进行并发限流，走下面的逻辑
        if (isThrottleActive() && startTimeout > TIMEOUT_IMMEDIATE) {
            this.concurrencyThrottle.beforeAccess();
            doExecute(new ConcurrencyThrottlingRunnable(taskToUse));
        }
        else {
            // 2. 不需要并发限流，直接执行 doExecute(task)
            doExecute(taskToUse);
        }
    }


    protected void doExecute(Runnable task) {
        // 1. 直接创建一个新的线程！！！
        // 这就是为什么 SimpleAsyncTaskExecutor 每次执行 execute() 都会创建一个新线程的原因
        Thread thread = (this.threadFactory != null ? 
                         this.threadFactory.newThread(task) : createThread(task));
        
        // 2. 调用 thread.start() 异步执行任务
        thread.start();
    }


    /**
    * ConcurrencyThrottleAdapter 只有两个方法，都是由父类实现的
    */
    private static class ConcurrencyThrottleAdapter extends ConcurrencyThrottleSupport {

        @Override
        protected void beforeAccess() {
            super.beforeAccess();
        }

        @Override
        protected void afterAccess() {
            super.afterAccess();
        }
    }


    /**
    * 包装了 Runnable 对象，并且本身也是 Runnable 对象
    * 装饰器模式
    */
    private class ConcurrencyThrottlingRunnable implements Runnable {

        private final Runnable target;

        public ConcurrencyThrottlingRunnable(Runnable target) {
            this.target = target;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                this.target.run();
            }
            finally {
                // 主要是在 finally 块中执行 concurrencyThrottle.afterAccess()
                concurrencyThrottle.afterAccess();
            }
        }
    }

}

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Durch die obige Beschreibung haben wir ein einfaches Verständnis von SimpleAsyncTaskExecutor;

Ohne gleichzeitige Flusskontrolle ist es leicht zu verstehen, dass jedes Mal, wenn SimpleAsyncTaskExecutor.execute() ausgeführt wird, ein neuer Thread erstellt wird.

Wir schauen uns hauptsächlich an, wie es die Flusskontrolle durchführt, wenn eine gleichzeitige Flusskontrolle durchgeführt wird;

// ---------------------- SimpleAsyncTaskExecutor ------------------------
public void execute(Runnable task, long startTimeout) {
    Runnable taskToUse = (this.taskDecorator != null ? 
                          this.taskDecorator.decorate(task) : task);
    
    // 1. 如果需要进行并发限流，走下面的逻辑
    if (isThrottleActive() && startTimeout > TIMEOUT_IMMEDIATE) {
        
        // 1.1 执行 this.concurrencyThrottle.beforeAccess()
        // 如果被并发限流的话会阻塞等待
        this.concurrencyThrottle.beforeAccess();
        
        // 1.2 此时没有被限流住
        // 将 task 包装为 ConcurrencyThrottlingRunnable
        // ConcurrencyThrottlingRunnable 的 run() 的 finally 块会释放资源
        // 使其他线程能通过限流
        doExecute(new ConcurrencyThrottlingRunnable(taskToUse));
    }
    else {
        // 2. 不需要并发限流，直接执行 doExecute(task)
        doExecute(taskToUse);
    }
}

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this.concurrencyThrottle.beforeAccess() und ConcurrencyThrottlingRunnable.run() sind beide wichtige Punkte. Lassen Sie uns sie unten separat analysieren.

1. concurrencyThrottle.beforeAccess()

Sie können sehen, dass das Parallelitätslimit durch synchronisiert und concurrencyLimit gesteuert wird.

// ---------------------- ConcurrencyThrottleSupport ------------------------
protected void beforeAccess() {
    if (this.concurrencyLimit == 0) {
        // 不允许 concurrencyLimit == 0
        throw new IllegalStateException();
    }
    
    // 1. 存在并发限流的场景，this.concurrencyLimit > 0
    if (this.concurrencyLimit > 0) {
        
        // 2. 尝试获取 monitor 对象锁，获取不到的话在这里阻塞，等其他线程释放锁
        synchronized (this.monitor) {
            
            // 3. 如果当前并发线程 >= this.concurrencyLimit
            // 当前线程 wait 等待，直到其他线程唤醒它
            while (this.concurrencyCount >= this.concurrencyLimit) {
                this.monitor.wait();
            }
            
            // 4. 当前并发线程数 concurrencyCount++
            this.concurrencyCount++;
        }
    }
}

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2. ParallelitätThrottlingRunnable

Werfen wir einen Blick auf run() dieser Klasse.

// --------------------- ConcurrencyThrottlingRunnable -----------------------
private class ConcurrencyThrottlingRunnable implements Runnable {

    private final Runnable target;

    public ConcurrencyThrottlingRunnable(Runnable target) {
        this.target = target;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            // 1. 执行目标 target.run()
            this.target.run();
        }
        finally {
            
            // 2. 执行 concurrencyThrottle.afterAccess()
            concurrencyThrottle.afterAccess();
        }
    }
}



// ---------------------- ConcurrencyThrottleSupport ------------------------
protected void afterAccess() {
    // 并发限流场景下
    // 先获取 monitor 对象锁，执行 concurrencyCount--，再唤醒 wait 中的线程
    if (this.concurrencyLimit >= 0) {
        synchronized (this.monitor) {
            this.concurrencyCount--;
            this.monitor.notify();
        }
    }
}

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Zu diesem Zeitpunkt ist die Analyse von SimpleAsyncTaskExecutor abgeschlossen.

In der tatsächlichen Entwicklung sollten wir SimpleAsyncTaskExecutor nicht verwenden, um katastrophale Probleme zu vermeiden.

Persönliches Profil

Er widmet sich seit mehr als 30 Jahren der Technologieforschung und beherrscht verschiedene Sprachen wie Java, Linux, Javascript, PHP, CSS usw. Er hat viele Beiträge im Open-Source-Bereich geleistet Entwicklerdokumentationsstation, um einige Themen in der Technologieentwicklung als zukünftige Referenz zu teilen

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