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Aprendizaje de Spring SimpleAsyncTaskExecutor

2024-07-12

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1. Introducción

  1. SimpleAsyncTaskExecutor no es un grupo de subprocesos real. Esta clase no reutiliza subprocesos. Cada llamada creará un nuevo subproceso. No hay un número máximo de subprocesos establecidos, se producirán problemas graves de rendimiento cuando la concurrencia sea grande;
  2. Crear subprocesos en Java no es barato, los objetos de subprocesos ocupan mucha memoria y, en aplicaciones grandes, asignar y desasignar muchos objetos de subprocesos genera una gran sobrecarga de administración de memoria;
  3. Comenzará una nueva tarea para cada personaje y la ejecutará de forma asincrónica;
  4. Admite la limitación de subprocesos concurrentes a través del atributo concurrencyLimit, es decir, el control de flujo no se realizará de forma predeterminada, lo que significa que el número de subprocesos concurrentes es ilimitado;

Como se entiende actualmente, KafkaListener de Spring Kafka usa SimpleAsyncTaskExecutor, pero no se usa en otros escenarios;

2. uso

1. Sin limitación de corriente concurrente

Sin limitación de corriente concurrente, cada vez que se ejecuta SimpleAsyncTaskExecutor.execute (ejecutable), se creará un nuevo subproceso para ejecutar la tarea de forma asincrónica;

/**
 * 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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当前线程: my-test-4
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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
当前线程: my-test-6
当前线程: my-test-8
当前线程: my-test-1

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2. Realizar limitación de corriente concurrente

Realice una limitación de corriente concurrente Cada vez que se ejecuta SimpleAsyncTaskExecutor.execute (ejecutable), se creará un nuevo subproceso para ejecutar tareas de forma asincrónica;

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre limitación de corriente concurrente y limitación de corriente no concurrente?

  • Sin límite de corriente concurrente: 10 subprocesos se ejecutan simultáneamente;
  • Acelerador de concurrencia: si los subprocesos concurrentes concurrencyThrottle se establecen en 3, solo se pueden ejecutar 3 subprocesos simultáneamente en un momento determinado;
/**
 * 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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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
------------------------------------------
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. Análisis del código fuente

El código fuente de SimpleAsyncTaskExecutor es relativamente pequeño, veamos esta clase directamente;

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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A través de la descripción anterior, tenemos una comprensión simple de SimpleAsyncTaskExecutor;

Sin control de flujo concurrente, es fácil entender que se creará un nuevo hilo cada vez que se ejecute SimpleAsyncTaskExecutor.execute();

Principalmente observamos cómo realiza el control de flujo cuando se realiza el control de flujo concurrente;

// ---------------------- 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() y ConcurrencyThrottlingRunnable.run() son puntos clave, analicémoslos por separado a continuación;

1. concurrencyThrottle.beforeAccess()

Puede ver que controla el límite de concurrencia a través de sincronizado y concurrencyLimit;

// ---------------------- 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. ConcurrenciaLimitaciónEjecutable

Echemos un vistazo a run() de esta clase;

// --------------------- 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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En este punto, se completa el análisis de SimpleAsyncTaskExecutor;

En el desarrollo real, no deberíamos utilizar SimpleAsyncTaskExecutor para evitar problemas catastróficos;

Perfil personal

Se ha dedicado a la investigación de tecnología durante más de 30 años y domina varios lenguajes como java, linux, javascript, php, css, etc. Ha realizado muchas contribuciones en el campo del código abierto. Estación de documentación para desarrolladores para compartir algunos problemas en el desarrollo de tecnología para referencia futura.

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