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();
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 = ; //最大线程数
private int maxPoolSize = ; //线程池维护线程所允许的空闲时间
private int keepAliveSeconds = ; //队列长度
private int queueCapacity = ; //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中拒绝策略：
- 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。