Spring中的ThreadPoolTaskExecutor是借助于JDK并发包中的java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor来实现的。基于ThreadPoolExecutor可以很容易将一个Runnable接口的任务放入线程池中。
ThreadPoolExecutor的构建参数：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
1. 参数解释
corePoolSize： 核心线程数，会一直存活，即使没有任务，线程池也会维护线程的最少数量
maximumPoolSize： 线程池维护线程的最大数量
keepAliveTime： 线程池维护线程所允许的空闲时间，当线程空闲时间达到keepAliveTime，该线程会退出，直到线程数量等于corePoolSize。如果allowCoreThreadTimeout设置为true，则所有线程均会退出直到线程数量为0。
unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位、可选参数值为：TimeUnit中的几个静态属性：NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。
workQueue： 线程池所使用的缓冲队列，常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue
解释：
用来保存等待被执行的任务的阻塞队列，且任务必须实现Runable接口，在JDK中提供了如下阻塞队列：
- ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，按FIFO排序任务；
- LinkedBlockingQuene：基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；
- SynchronousQuene：一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQuene；
- priorityBlockingQuene：具有优先级的*阻塞队列；
handler： 线程池中的数量大于maximumPoolSize，对拒绝任务的处理策略，默认值ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()。
解释：
线程池的饱和策略，当阻塞队列满了，且没有空闲的工作线程，如果继续提交任务，必须采取一种策略处理该任务，线程池提供了4种策略：
- AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
- CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
- DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
- DiscardPolicy：直接丢弃任务；
当然也可以根据应用场景实现RejectedExecutionHandler接口，自定义饱和策略，如记录日志或持久化存储不能处理的任务。
2.ThreadPoolExecutor内运转机制：
具体流程如下：当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：
- 当池子大小小于corePoolSize就新建线程，并且处理请求。
- 当池子大小等于corePoolSize，把请求放入workQueue中，池子里的空闲线程就去从workQueue中取任务并处理。
- 当workQueue放不下新任务时，新建线程入池，并处理请求，如果池子的大小撑到maximumPoolSize就用RejectedExecutionHandler拒绝处理。
- 另外，当池子的线程数大于corePoolSize的时候，多余的线程会等待keepAliveTime长的时间，如果无请求可处理就自行销毁。
3.Exectors
Exectors工厂类提供了线程池的初始化接口，主要有如下几种：
newFixedThreadPool
初始化一个指定线程数的线程池，其中corePoolSize == maximumPoolSize，使用LinkedBlockingQuene作为阻塞队列，不过当线程池没有可执行任务时，也不会释放线程。
注意：由于LinkedBlockingQuene队列的大小是整型的最大值，队列是*队列，所以不建议直接使用，newFixedThreadPool可能导致内存爆满的问题；
newCachedThreadPool
1、初始化一个可以缓存线程的线程池，默认缓存60s，线程池的线程数可达到Integer.MAX_VALUE，即2147483647，内部使用SynchronousQueue作为阻塞队列；
2、和newFixedThreadPool创建的线程池不同，newCachedThreadPool在没有任务执行时，当线程的空闲时间超过keepAliveTime，会自动释放线程资源，当提交新任务时，如果没有空闲线程，则创建新线程执行任务，会导致一定的系统开销；
注意：使用该线程池时，一定要注意控制并发的任务数，因为最大的线程数可以达到整型的最大值，线程数是无限的，当并发的任务很多时候，会同时创建大量的线程，会导致严重的性能问题。
newSingleThreadExecutor
初始化的线程池中只有一个线程，如果该线程异常结束，会重新创建一个新的线程继续执行任务，唯一的线程可以保证所提交任务的顺序执行，内部使用LinkedBlockingQueue作为阻塞队列。
注意：由于LinkedBlockingQuene队列的大小是整型的最大值，队列是*队列，所以不建议直接使用，newSingleThreadExecutor可能导致内存爆满的问题；
newScheduledThreadPool
初始化的线程池可以在指定的时间内周期性的执行所提交的任务，在实际的业务场景中可以使用该线程池定期的同步数据。
3.spingMVC中使用线程池，用做批处理
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:oscache="http://www.springmodules.org/schema/oscache"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/mvc http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
http://www.springmodules.org/schema/oscache http://www.springmodules.org/schema/cache/springmodules-oscache.xsd">
<!-- spring 加载资源文件的配置 -->
<context:property-placeholder
location="classpath:conf/custom/env/config.properties"
ignore-unresolvable="true" /> <!-- spring 线程池配置 start -->
<!-- insurance线程池 -->
<bean id="insuranceTaskExecutor"
class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="${insurance.taskexecutor.corePoolSize}" />
<property name="maxPoolSize" value="${insurance.taskexecutor.maxPoolSize}" />
<property name="keepAliveSeconds" value="${insurance.taskexecutor.keepAliveSeconds}" />
<property name="queueCapacity" value="${insurance.taskexecutor.queueCapacity}" />
</bean> </beans>
config里面对于线程池的配置：
#insurance task setting
insurance.taskexecutor.corePoolSize=2
insurance.taskexecutor.maxPoolSize=2
insurance.taskexecutor.keepAliveSeconds=30
insurance.taskexecutor.queueCapacity=1000
Controller 层部分代码：
/**
*
* sendInsuranceBatch
*
* @Title: sendInsuranceBatch
* @Description: TODO 投保批处理
* @param pojo
* @param errors
* @param request
* @return
*/
@RequestMapping("/ihotel_insurance_deliver")
@ResponseBody
public String sendInsuranceBatch(
@ModelAttribute("pojo") IhotelBatchPojo pojo, Errors errors,
HttpServletRequest request) {
String remoteIp = WebUtils.getRemoteIpAddress(request);
String serverIP = IPUtil.getServerIp();
BaseResultInfo baseResultInfo = null;
// 验证入参是否正确
try {
// 1,校验参数
pojo.validate(pojo, errors);
if (errors.hasErrors()) {
baseResultInfo = new BaseResultInfo(
ResultType.PARAMETER_VERIFY_FAILUE);
baseResultInfo.appendRetdesc("#" + getErrMsg(errors));
return JsonUtil.BeanToJson(baseResultInfo);
}
ihotelInsuranceBatchService.processIhotelInsuredItem(pojo, remoteIp);
baseResultInfo = new BaseResultInfo();
baseResultInfo.setRetcode(0);
baseResultInfo.setRetdesc("success");
baseResultInfo.setServerIP(serverIP);
return JSON.toJSONString(baseResultInfo);
} catch (Exception e) {
IHotelLoggerUtil.error("[国际酒店保险投保批处理异常]", e);
throw e;
}
}
Service层部分代码：
@Service("ihotelInsuranceBatchService")
public class IhotelInsuranceBatchService {
// 保险线程池
@Resource
private ThreadPoolTaskExecutor insuranceTaskExecutor;
public void processIhotelInsuredItem(IhotelBatchPojo pojo, String remoteIp) {
// 根据入参条件取出要投保批处理的数据
List<InsuredHotelItem> isuredHotelList = this.findListByCond(pojo);
for (InsuredHotelItem ihotelItem : isuredHotelList) {
//将任务放入线程池
insuranceTaskExecutor.execute(new IhotelInsureDeliverTask(
ihotelItem, this, remoteIp));
}
}
}
线程类
/**
* @Title: IhotelInsureDeliverTask.java
* @Package com.elong.ihotel.service.insurance
* @Description: TODO
* Copyright: Copyright (c) 2014
* Email: songbin0819@163.com
*
* @author user
* @date 2014年11月7日 下午4:04:02
* @version V1.0
*/ package com.elong.ihotel.service.insurance; import com.elong.ihotel.model.insurance.InsuredHotelItem;
import com.elong.ihotel.util.IHotelLoggerUtil; /**
* IhotelInsureDeliverTask
*
* @Title: IhotelInsureDeliverTask
* @Description: TODO 保险投保批处理线程类
* @author Peng.Li
* @date 2014年11月7日 下午4:04:02
*
*/ public class IhotelInsureDeliverTask implements Runnable {
/**
* 需要批处理的保险中间表实体
*/
private InsuredHotelItem ihotelItem; private IhotelInsuranceBatchService ihotelInsuranceBatchService;
/**
* ip
*/
private String remoteIp; /**
* Constructor for IhotelInsureDeliverTask.
* <p>
* Title:
* </p>
* <p>
* Description:
* </p>
*/
public IhotelInsureDeliverTask() {
} /**
* Constructor for IhotelInsureDeliverTask.
* <p>
* Title:
* </p>
* <p>
* Description:
* </p>
*
* @param ihotelItem
* @param ihotelInsuranceBatchService
* @param remoteIp
*/
public IhotelInsureDeliverTask(InsuredHotelItem ihotelItem,
IhotelInsuranceBatchService ihotelInsuranceBatchService, String remoteIp) {
this.ihotelItem = ihotelItem;
this.ihotelInsuranceBatchService = ihotelInsuranceBatchService;
this.remoteIp = remoteIp;
} /**
*
* override run
* <p>
* Title: run
* </p>
* <p>
* Description:
* </p>
*/
@Override
public void run() {
try {
ihotelInsuranceBatchService.sendInsuranceBatch(ihotelItem, remoteIp);
} catch (Exception e) {
IHotelLoggerUtil.error("获取保险确认号失败", e);
} } }