spring event 事件异步处理方式(发布,监听,异步处理)_开发_开发者

spring event 事件异步处理(发布,监听,异步处理)

// 定义事件
public class EventDemo extends ApplicationEvent {
 
    private String supplierCode;
    private String productCode;
 
    public EventDemo(Object source, String supplierCode, String productCode) {
        super(source);
        this.supplierCode = supplierCode;
        this.productCode = productCode;
    }
 
    public String getSupplierCode() {
        return supplierCode;
    }
 
    public String getProductCode() {
        return productCode;
    }
}

// 发布事件
@Component
public class EventDemoPub编程lish {
 
    @Autowired
    private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
 
    public void publish(String message) {
        EventDemo demo = new EventDemo(this, message);
        applicationEventPublisher.publishEvent(demo);
        System.out.println("发布事件执行结束");
    }
}

// 监听事件
@Component
public class EventDemoListener implements ApplicationListener<EventDemo> {
    @Override
    public void onApplicationEvent(EventDemo event) {
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("事件监听开始...... " + "商家编码：" + event.getSupplierCode() + ",商品编码：" + event.getProductCode());
    }
}

<!--定义事件异步处理-->
 
<bean id="commonTaskExecutor"
		  class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
		<!-- 线程池维持处于Keep-alive状态的线程数量。如果设置了allowCoreThreadTimeOut为true，该值可能为0。
            并发线程数,想达到真正的并发效果,最好对应CPU的线程数及核心数 -->
		<property name="corePoolSize" value="2" />
		<!-- 最大线程池容量 -->
		<property name="maxPoolSize" value="2" />www.devze.com
		<!-- 超过最大线程池容量后,允许的线程队列数 -->
		<property name="queueCapacity" value="2" />
		<!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 .单位毫秒，默认为60s，超过这个时间后会将大于corePoolSize的线程关闭，保持corePoolSize的个数 -->
		<property name="keepAliveSeconds" value="1000" />
		<!-- 允许核心线程超时: false（默认值）不允许超时，哪怕空闲；true则使用keepAliveSeconds来控制等待超时时间，最终corePoolSize的个数可能为0 -->
		<property name="allowCoreThreadTimeOut" value="true" />
 
		<!-- 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略 -->
		<property name="rejectedExecutionHandler">
			<bean class="Java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
			<!-- java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$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 -->
			<!-- java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy:直接抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 -->
		</property>
	</bean>
 
	<!--名字必须是applicationEventMulticaster，因为AbstractApplicationContext默认找个-->
	<bean id="applicationEventMulticaster" class="org.springframework.context.event.SimpleApplicationEventMulticaster">
		<!--注入任务执行器 这样就实现了异步调用-->
		<property name="taskExecutor" ref="commonTaskExecutor"></property>
	</bean>

spring事件之异步线程执行

Spring 不仅为我们提供了IOC , AOP功能外，还在这个基础上提供了许多的功能，我们用的最多的可能就是Spring MVC了吧，但是让我们来看下spring-context包，其中包含了缓存、调度、校验功能等等

spring event 事件异步处理方式(发布,监听,异步处理)

这里主要想介绍一下Spring提供的观察者模式实现(事件发布监听)及异步方法执行，这些功能也都是基于AOP实现的

Spring 事件

观察者模式大家都了解，它可以解耦各个功能，但是自己实现的话比较麻烦，Spring为我们提供了一种事件发布机制，可以按需要发布事件，之后由监听此事件的类或方法来执行各自对应的功能，代码互相不影响，以后修改订单后续的逻辑时不会影响到订单创建，有点类似于使用MQ的感觉～

比如在配置中心apollo项目中，在portal创建了app后会发送app创建事件，监听此事件的逻辑处将此消息同步到各个环境的admin sevice中，大家有兴趣可以看下相关代码

现在我们来看看具体如何使用：假设一个下单场景，订单创建成功后可能有一些后续逻辑要处理，但是和创建订单本身没有关系，此时就可以在创建订单完成后，发送一个消息，又相应部分的代码进行监听处理，避免代码耦合到一起

首先创建对应的事件

import org.springframework.context.ApplicationEvent;
 
public class CreatedOrderEvent extends ApplicationEvent {
	
    private final String orderSn;
    
    public CreatedOrderEvent(Object source, String orderSn) {
    	super(source);
        this.orderSn = orderSn;
    }
    
    public String getOrderSn() {
    	return this.orderSn;
    }
}

现在还需要一个事件发布者和监听者，创建一下

发布

import org.springframework.context.ApplicationEventPublisher;
 
private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
 
applicationEventPublisher.publishEvent(new CreatedOrderEvent(this, orderSn));

监听的多种实现

1：注解实现 @EventListener

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Slf4j
@Component
public class OrderEventListener {
    
    @EventListener
    public void orderEventListener(CreatedOrderEvent event) {
    	
    }
}

2：代码实现

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
 
@Slf4j
@Component
public class OrderEventListener implements ApplicationListener<CreatedOrderEvent> {
    
    @Override
    public void onApplicationEvent(CreatedOrderEvent event) {
    	
    }
}

简单的事件发布就完成了，其中的其他复杂逻辑由Spring替我们处理了

这里我们要注意一点：发布和监听后处理的逻辑是在一个线程中执行的，不是异步执行

异步方法

有时候我们为了提高响应速度，有些方法可以异步去执行，一般情况下我们可能是手动将方法调用提交到线程池中去执行，但是Spring 为我们提供了简化的写法，在开启了异步情况下，不用修改代码，只使用注解即可完成此功能

这时只需要在要异步执行的方法上添加@Async注解即可异步执行；@EnableAsync 启动异步线程, 如

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.event.EventListener;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Slf4j
@Component
@EnableAsync
public class OrderEventListener {
    @Async
    @EventListener
    public void orderEventListener(CreatedOrderEvent event) {
    	
    }
}

在使用@Async会有一些问题建议看各位看下相关文档及源码

我们通过Spring事件同步线程改为异步线程，默认的线程池是不复用线程

我觉得这是这个注解最坑的地方，没有之一！我们来看看它默认使用的线程池是哪个，在前文的源码分析中，我们可以看到决定要使用线程池的方法是

org.springframework.aop.interceptor.AsyncExecutionASPectSupport#determineAsyncExecutor

其源码如下：

protected AsyncTaskExecutor determineAsyncExecutor(Method method) {
    AsyncTaskExecutor executor = this.executors.get(method);
    if (executor == null) {
        Executor targetExecutor;
        // 可以在@Async注解中配置线程池的名字
        String qualifier = getExecutorQualifier(method);
        if (StringUtils.hasLength(qualifier)) {
            targetExecutor = findQualifiedExecutor(this.beanFactory, qualifier);
        }
        else {
            // 获取默认的线程池
            targetExecutor = this.defaultExecutor.get();
        }
        if (targetExecutor == null) {
            return null;
        }
        executor = (targetExecutor instanceof AsyncListenableTaskExecutor ?
                    (AsyncListenableTaskExecutor) targetExecutor : new TaskExecutorAdapter(targetExecutor));
        this.executors.put(method, executor);
    }
    return executor;
}

最终会调用到

org.springframework.aop.interceptor.AsyncExecutionInterceptor#getDefaultExecutor

这个方法中

protected Executor getDefaultExecutor(@Nullable BeanFactory beanFactory) {
   Executor defaultExecutor = super.getDefaultExecutor(beanFactory);
   return (defaultExecutor != null ? defaultExecutor : new SimpleAsyncTaskExecutor());
}

可以看到，它默认使用的线程池是SimpleAsyncTaskExecutor。我们不看这个类的源码，只看它上面的文档注释，如下：

spring event 事件异步处理方式(发布,监听,异步处理)

主要说了三点

为每个任务新起一个线程
默认线程数不做限制
不复用线程

就这三点，你还敢用吗？只要你的任务耗时长一点，说不定服务器就给你来个OOM。

解决方案

最好的办法就是使用自定义的线程池，主要有这么几种配置方法

1.在之前的源码分析中，我们可以知道，可以通过AsyncConfigurer来配置使用的线程池

如下：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.aop.interceptor.AsyncUncaughtExceptionHandler;
import org.springframework.lang.NonNull;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
 
/**
 * 异步线程池配置
 */
@Slf4j
@Component
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
 
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        MdcThreadPoolTaskExecutor executor = new MdcThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(200);
        executor.setKeepAliveSeconds(5 * 60);
        executor.setQueueCapacity(1000);
        // 自定义实现拒绝策略
        executor.setRejectedExecutionHandler((Runnable runnable, ThreadPoolExecutor exe) -> log.error("当前任务线程池队列已满."));
        // 或者选择已经定义好的其中一种拒绝策略
        // 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        // 丢弃任务，但是不抛出异常
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        // 丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 由调用线程处理该任务
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
        // 线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("Async-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }
 
    @Override
    public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
        return (ex, method, params) -> log.error("线程池执行任务发生未知异常.", ex);
    }
 
    /**
     * 增加日志MDC
     */
	public static class MdcThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
 
        /**
         * Gets context for task *
         *
         * @return context for task
         */
        private Map<String, String> getContextForTask() {
            return MDC.getCopyOfContextMap();
        }
 
        /**
         * All executions will have MDC injected. {@code ThreadPoolExecutor}'s submission methods ({@code execute()} etc.)
         * all delegate to this.
         */
        @Override
        public void execute(@NonNull Runnable command) {
            super.execute(wrap(command, getContextForTask()));
        }
 
        /**
         * All executions will have MDC injected. {@code ThreadPoolExecutor}'s submission methods ({@code submit()} etc.)
         * all delegate to this.
         */
        @NonNull
        @Override
        public Future<?> submit(@NonNull Runnable task) {
            return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
        }
 
        /**
         * All executions will have MDC injected. {@code ThreadPoolExecutor}'s submission methods ({@code submit()} etc.)
         * all delegate to this.
         */
        @NonNull
        @Override
        public <T> Future<T> submit(@NonNull Callable<T> task) {
            return super.submit(wrap(task, getContextForTask()));
        }
 
        /**
         * Wrap callable
         *
         * @param <T>     parameter
         * @param task    task
         * @param context context
         * @return the callable
         */
        private <T> Callable<T> wrap(final Callable<T> task, final Map<String, String> context) {
            return () -> {
                Map<String, String> previous = MDC.getCopyOfContextMap();
                if (context == null) {
                    MDC.clear();
                } else {
                    MDC.setContextMap(context);
                }
                try {
                    return task.call();
                } finally {
                    iEBxDsbjwHf (previous == null) {
                        MDC.clear();
                    } else {
                        MDC.setContextMap(previous);
                    }
                }
            };
        }
 
        /**
         * Wrap runnable
         *
         * @param runnable runnable
         * @param context  context
         * @return the runnable
         */
        private Runnable wrap(final Runnable runnable, final Map<String, String> context) {
            return () -> {
            www.devze.com    Map<String, String> previous = MDC.ge开发者_C学习tCopyOfContextMap();
                if (context == null) {
                    MDC.clear();
                } else {
                    MDC.setContextMap(context);
                }
                try {
                    runnable.run();
                } finally {
                    if (previous == null) {
                        MDC.clear();
                    } else js{
                        MDC.setContextMap(previous);
                    }
                }
            };
        }
    }
 
}

该方式实现线程的复用以及，子线程继承父线程全链路traceId,方便定位问题

2.直接在@Async注解中配置要使用的线程池的名称