标签：INFO task Spring Boot 任务 线程 execution pool
上一篇我们介绍了如何使用@Async注解来创建异步任务，我可以用这种方法来实现一些并发操作，以加速任务的执行效率。但是，如果只是如前文那样直接简单的创建来使用，可能还是会碰到一些问题。存在有什么问题呢？先来思考下，下面的这个接口，通过异步任务加速执行的实现，是否存在问题或风险呢？
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
private AsyncTasks asyncTasks;
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
// 将可以并行的处理逻辑，拆分成三个异步任务同时执行
CompletableFuture<String> task1 = asyncTasks.doTaskOne();
CompletableFuture<String> task2 = asyncTasks.doTaskTwo();
CompletableFuture<String> task3 = asyncTasks.doTaskThree();
CompletableFuture.allOf(task1, task2, task3).join();
return "Hello World";
}
}
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虽然，从单次接口调用来说，是没有问题的。但当接口被客户端频繁调用的时候，异步任务的数量就会大量增长：3 x n（n为请求数量），如果任务处理不够快，就很可能会出现内存溢出的情况。那么为什么会内存溢出呢？根本原因是由于Spring Boot默认用于异步任务的线程池是这样配置的：
图中我标出的两个重要参数是需要关注的：
queueCapacity：缓冲队列的容量，默认为INT的最大值（2的31次方-1）。maxSize：允许的最大线程数，默认为INT的最大值（2的31次方-1）。
所以，默认情况下，一般任务队列就可能把内存给堆满了。所以，我们真正使用的时候，还需要对异步任务的执行线程池做一些基础配置，以防止出现内存溢出导致服务不可用的问题。
配置默认线程池
默认线程池的配置很简单，只需要在配置文件中完成即可，主要有以下这些参数：
spring.task.execution.pool.core-size=2
spring.task.execution.pool.max-size=5
spring.task.execution.pool.queue-capacity=10
spring.task.execution.pool.keep-alive=60s
spring.task.execution.pool.allow-core-thread-timeout=true
spring.task.execution.shutdown.await-termination=false
spring.task.execution.shutdown.await-termination-period=
spring.task.execution.thread-name-prefix=task-
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具体配置含义如下：
spring.task.execution.pool.core-size：线程池创建时的初始化线程数，默认为8spring.task.execution.pool.max-size：线程池的最大线程数，默认为int最大值spring.task.execution.pool.queue-capacity：用来缓冲执行任务的队列，默认为int最大值spring.task.execution.pool.keep-alive：线程终止前允许保持空闲的时间spring.task.execution.pool.allow-core-thread-timeout：是否允许核心线程超时spring.task.execution.shutdown.await-termination：是否等待剩余任务完成后才关闭应用spring.task.execution.shutdown.await-termination-period：等待剩余任务完成的最大时间spring.task.execution.thread-name-prefix：线程名的前缀，设置好了之后可以方便我们在日志中查看处理任务所在的线程池
动手试一试
我们直接基于之前chapter7-5的结果来进行如下操作。
首先，在没有进行线程池配置之前，可以先执行一下单元测试：
@Test
public void test1() throws Exception {
long start = System.currentTimeMillis();
CompletableFuture<String> task1 = asyncTasks.doTaskOne();
CompletableFuture<String> task2 = asyncTasks.doTaskTwo();
CompletableFuture<String> task3 = asyncTasks.doTaskThree();
CompletableFuture.allOf(task1, task2, task3).join();
long end = System.currentTimeMillis();
log.info("任务全部完成，总耗时：" + (end - start) + "毫秒");
}
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由于默认线程池的核心线程数是8，所以3个任务会同时开始执行，日志输出是这样的：
2021-09-15 00:30:14.819 INFO 77614 --- [ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务二
2021-09-15 00:30:14.819 INFO 77614 --- [ task-3] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务三
2021-09-15 00:30:14.819 INFO 77614 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务一
2021-09-15 00:30:15.491 INFO 77614 --- [ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务二，耗时：672毫秒
2021-09-15 00:30:19.496 INFO 77614 --- [ task-3] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务三，耗时：4677毫秒
2021-09-15 00:30:20.443 INFO 77614 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务一，耗时：5624毫秒
2021-09-15 00:30:20.443 INFO 77614 --- [ main] c.d.chapter76.Chapter76ApplicationTests : 任务全部完成，总耗时：5653毫秒
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接着，可以尝试在配置文件中增加如下的线程池配置
spring.task.execution.pool.core-size=2
spring.task.execution.pool.max-size=5
spring.task.execution.pool.queue-capacity=10
spring.task.execution.pool.keep-alive=60s
spring.task.execution.pool.allow-core-thread-timeout=true
spring.task.execution.thread-name-prefix=task-
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日志输出的顺序会变成如下的顺序：
2021-09-15 00:31:50.013 INFO 77985 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务一
2021-09-15 00:31:50.013 INFO 77985 --- [ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务二
2021-09-15 00:31:52.452 INFO 77985 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务一，耗时：2439毫秒
2021-09-15 00:31:52.452 INFO 77985 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 开始做任务三
2021-09-15 00:31:55.880 INFO 77985 --- [ task-2] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务二，耗时：5867毫秒
2021-09-15 00:32:00.346 INFO 77985 --- [ task-1] com.didispace.chapter76.AsyncTasks : 完成任务三，耗时：7894毫秒
2021-09-15 00:32:00.347 INFO 77985 --- [ main] c.d.chapter76.Chapter76ApplicationTests : 任务全部完成，总耗时：10363毫秒
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- 任务一和任务二会马上占用核心线程，任务三进入队列等待
- 任务一完成，释放出一个核心线程，任务三从队列中移出，并占用核心线程开始处理
注意：这里可能有的小伙伴会问，最大线程不是5么，为什么任务三是进缓冲队列，不是创建新线程来处理吗？这里要理解缓冲队列与最大线程间的关系：只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程来进行处理。所以，这里只有缓冲队列中10个任务满了，再来第11个任务的时候，才会在线程池中创建第三个线程来处理。这个这里就不具体写列子了，读者可以自己调整下参数，或者调整下单元测试来验证这个逻辑。
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