Spring Boot使用线程池创建多线程
在 Spring Boot 2 中,可以使用 @Autowired 注入 线程池(ThreadPoolTaskExecutor 或 ExecutorService),从而管理线程的创建和执行。以下是使用 @Autowired 方式注入线程池的完整示例。
1. 通过 @Autowired 注入 ThreadPoolTaskExecutor
步骤 1:配置线程池
创建 ThreadPoolTaskExecutor 的 @Bean 配置:
import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; import java.util.concurrent.Executor; @Configuration public class ThreadPoolConfig { @Bean(name = "customTaskExecutor") public Executor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); // 核心线程数 executor.setMaxPoolSize(10); // 最大线程数 executor.setQueueCapacity(25); // 任务队列容量 executor.setThreadNamePrefix("Async-Executor-"); // 线程名前缀 executor.initialize(); return executor; } }
步骤 2:使用 @Autowired 注入线程池
在 Service 层,通过 @Autowired 注入 ThreadPoolTaskExecutor 并执行任务:
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.concurrent.Future; @Service public class AsyncTaskService { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncTaskService.class); @Autowired @Qualifier("customTaskExecutor") // 通过 @Qualifier 指定 Bean 名称 private ThreadPoolTaskExecutor customTaskExecutor; // 提交异步任务 public void runAsyncTask() { customTaskExecutor.execute(() -> { logger.info("异步任务执行,线程名:{}", Thread.currentThread().getName()); try { Thread.sleep(2000); // 模拟耗时任务 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } logger.info("异步任务完成,线程名:{}", Thread.currentThread().getName()); }); } // 提交带返回值的异步任务 public Future runAsyncTaskWithResult() { return customTaskExecutor.submit(() -> { logger.info("执行带返回值的异步任务,线程名:{}", Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(2000); return "任务完成"; }); } }
步骤 3:在 Controller 中调用
在 Controller 层,通过 @Autowired 调用 AsyncTaskService:
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.concurrent.Future; @RestController @RequestMapping("/task") public class AsyncTaskController { @Autowired private AsyncTaskService asyncTaskService; @GetMapping("/run") public String runTask() { asyncTaskService.runAsyncTask(); return "任务已提交"; } @GetMapping("/runWithResult") public String runTaskWithResult() throws Exception { Future result = asyncTaskService.runAsyncTaskWithResult(); return "任务结果:" + result.get(); } }
2. 通过 @Autowired 注入 ThreadPoolTaskScheduler(适用于定时任务)
步骤 1:配置 ThreadPoolTaskScheduler
import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler; @Configuration public class TaskSchedulerConfig { @Bean public ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler() { ThreadPoolTaskScheduler scheduler = new ThreadPoolTaskScheduler(); scheduler.setPoolSize(5); // 线程池大小 scheduler.setThreadNamePrefix("Scheduled-Task-"); scheduler.initialize(); return scheduler; } }
步骤 2:在 Service 中使用 @Autowired 注入
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.concurrent.ScheduledFuture; @Service public class ScheduledTaskService { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ScheduledTaskService.class); @Autowired private ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler; public void scheduleTask() { ScheduledFuture future = taskScheduler.scheduleAtFixedRate(() -> { logger.info("执行定时任务,线程名:{}", Thread.currentThread().getName()); }, 5000); } }
步骤 3:在 Controller 中调用
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController @RequestMapping("/schedule") public class ScheduleTaskController { @Autowired private ScheduledTaskService scheduledTaskService; @GetMapping("/start") public String startScheduledTask() { scheduledTaskService.scheduleTask(); return "定时任务已启动"; } }
3. 通过 @Autowired 注入 ExecutorService
如果你更喜欢 Java 原生的 ExecutorService,可以使用 @Bean 配置:
步骤 1:定义 ExecutorService 线程池
import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; @Configuration public class ExecutorServiceConfig { @Bean public ExecutorService fixedThreadPool() { return Executors.newFixedThreadPool(5); } }
步骤 2:在 Service 中注入 ExecutorService
import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.concurrent.ExecutorService; @Service public class ExecutorServiceTask { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExecutorServiceTask.class); @Autowired private ExecutorService executorService; public void executeTask() { executorService.execute(() -> { logger.info("执行任务,线程名:{}", Thread.currentThread().getName()); }); } }
步骤 3:在 Controller 中调用
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController @RequestMapping("/executor") public class ExecutorServiceController { @Autowired private ExecutorServiceTask executorServiceTask; @GetMapping("/run") public String runTask() { executorServiceTask.executeTask(); return "任务已提交"; } }
总结
方式 | 适用场景 | 配置方式 |
---|---|---|
ThreadPoolTaskExecutor | 普通异步任务 (@Async 或 execute) | @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor |
ThreadPoolTaskScheduler | 定时任务 | @Autowired private ThreadPoolTaskScheduler |
ExecutorService | 原生 Java 线程池 | @Autowired private ExecutorService |
推荐方式
- 使用 ThreadPoolTaskExecutor 结合 @Autowired 来管理异步任务(推荐)。
- 使用 ThreadPoolTaskScheduler 进行定时任务调度。
- 避免直接使用 ExecutorService,因为它不受 Spring 管理,不能动态调整线程池参数。
这样可以 充分利用 Spring Boot 线程池管理,提高系统性能,减少资源消耗,并且代码更易维护! 🚀
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