线程池是什么相信大家都是知道的，所以这里就不做解释了，直接看相关知识点吧。
初始化线程池方法
继承ThreadPool
实现Runnable
实现Callable 接口+ FutureTask （可以拿到返回结果，可以处理异常）
核心参数
- corePoolSize：核心线程数。（理解为某个公司的长期员工）
- maximumPoolSize：最大线程数。（理解为当前公司项目太多，需要招募短期员工，这个时候长期员工+短期员工数量就是最大线程数）
- 这里最大线程数需要大于核心线程数，不然会报错：
- keepAliveTime：空闲线程存活时间。
- TimeUnit：时间单位。
- BlockingQueue：线程池任务队列。
- ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
- LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
- SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列，即直接提交给线程不保持它们。
- PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
- DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列，只有在延迟期满时才能从中提取元素。
- LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。与SynchronousQueue类似，还含有非阻塞方法。
- LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
- ThreadFactory：创建线程的工厂。
- RejectedExecutionHandler：拒绝策略。
任务队列等于阻塞队列？
-
任务队列（Task Queue）：
-
阻塞队列（Blocking Queue）：
- 阻塞队列是一种特殊的队列，它支持线程安全的入队（put）和出队（take）操作。
- 当队列为空时，从队列中取元素的操作（如
take）会阻塞，直到队列中有元素可用。 - 当队列已满时，向队列中添加元素的操作（如
put）会阻塞，直到队列中有空间可用。 - 阻塞队列是实现任务队列的一种常见方式，但不是唯一的方式。例如，
SynchronousQueue也是一种任务队列，但它不存储元素，而是直接将元素从一个生产者线程传递给消费者线程。
因此，任务队列是线程池中用于管理待执行任务的队列，而阻塞队列是一种支持线程安全操作的队列。阻塞队列可以作为实现任务队列的一种方式，但任务队列的概念更广泛，不一定局限于阻塞队列。在线程池的上下文中，任务队列通常是指用于存放待执行任务的队列，而这个队列可以是基于阻塞队列实现的。
拒绝策略
- AbortPolicy（默认策略）：直接抛出
RejectedExecutionException异常，阻止系统正常运行。 - 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。
- DiscardPolicy：直接丢弃无法处理的任务，不抛出异常，也不执行任务。
- DiscardOldestPolicy：丢弃最旧的任务请求，然后尝试再次提交当前任务。
线程池的运行流程
- 线程池创建，准备好core 数量的核心线程，准备接受任务
- 新的任务进来，用core 准备好的空闲线程执行。 (1) 、core 满了，就将再进来的任务放入阻塞队列中。空闲的core 就会自己去阻塞队 列获取任务执行 (2) 、阻塞队列满了，就直接开新线程执行，最大只能开到max 指定的数量 (3) 、max 都执行好了。Max-core 数量空闲的线程会在keepAliveTime 指定的时间后自 动销毁。最终保持到core 大小 (4) 、如果线程数开到了max 的数量，还有新任务进来，就会使用reject 指定的拒绝策 略进行处理
- 所有的线程创建都是由指定的factory 创建的。
一个线程池core 7； max 20 ，queue：50，100 并发进来怎么分配的； 先有7 个能直接得到执行，接下来50 个进入队列排队，在多开13 个继续执行。现在70 个 被安排上了。剩下30 个默认拒绝策略。拒绝策略一般是抛弃，如果不想抛弃还要执行，可以使用同步的方式执行，或者丢弃最老的。
四种常见的线程池
- newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池 ，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若 无可回收，则新建线程。核心线程固定是0，所有都可回收
- newFixedThreadPool创建一个固定长线程池，可控制线程最大并发数， 超出的线程会在队列中等待。固定大小，核心 = 最大
- newScheduledThreadPool创建一个固定长线程池，支持定时及周期性任务执行。 定时任务线程池
- newSingleThreadExecutor创建一个 单线程化的线程池 ，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务 按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。后台从队列里面获取任务 挨个执行
SpringBoot整合线程池
1、添加配置类，新建线程池
java">package cn.cloud.xmall.product.config;import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Configuration
public class MyThreadConfig {@Beanpublic ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(){return new ThreadPoolExecutor(10,100,20,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(100000),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());};}
2.想要在配置文件中手动的配置参数 新建一个配置属性类
java">package cn.cloud.xmall.product.config;import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.stereotype.Component;@ConfigurationProperties(prefix = "mall.thread")
@Component //加入容器
@Data
public class ThreadPollConfigProperties {private Integer coreSize;private Integer maxSize;private Integer keepAliveTime;
}
可以在依赖种添加此依赖，在配置文件中就会有我们自己配置属性的提示
java"><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId><optional>true</optional></dependency>3.配置文件配置属性
java">#线程池配置
mall:thread:core-size: 10max-size: 100keep-alive-time: 204.使用配置文件中的属性
@
EnableConfigurationProperties(ThreadPollConfigProperties.class)，如果配置文件类没有添加@Component加入容器可以使用这种方式
java">package cn.cloud.xmall.product.config;import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;//@EnableConfigurationProperties(ThreadPollConfigProperties.class)
@Configuration
public class MyThreadConfig {@Beanpublic ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(ThreadPollConfigProperties pool){return new ThreadPoolExecutor(pool.getCoreSize(),pool.getMaxSize(),pool.getKeepAliveTime(),TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(100000),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());};}5.注入线程池
@Autowired
private ThreadPoolExecutor executor;
6.异步编排
java">@Overridepublic SkuItemVo item(Long skuId) throws ExecutionException, InterruptedException {SkuItemVo skuItemVo = new SkuItemVo();//1.使用自己的线程池来新建异步任务CompletableFuture<SkuInfoEntity> infoFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {//1.查询基本信息 pms_sku_infoSkuInfoEntity info = getById(skuId);skuItemVo.setInfo(info);return info;}, executor);//2.根据一号任务来继续调用CompletableFuture<Void> saleAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {//3.获取当前spu的销售属性组合List<SkuItemSaleAttrVo> saleAttrVos = saleAttrValueService.getSaleAttrsBySpuId(res.getSpuId());skuItemVo.setSaleAttr(saleAttrVos);}, executor);//3.根据一号任务来继续调用CompletableFuture<Void> descFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {//4.获取Spu的介绍 pms_spu_info_descSpuInfoDescEntity spuInfo = spuInfoDescService.getById(res.getSpuId());skuItemVo.setDesc(spuInfo);}, executor);//4.根据一号任务来继续调用CompletableFuture<Void> baseAttrFuture = infoFuture.thenAcceptAsync((res) -> {//5.获取spu的规格参数信息List<SpuItemAttrGroupVo> attrGroups = attrGroupService.getAttrGroupWithAttrsBySpuId(res.getSpuId(), res.getCatalogId());skuItemVo.setGroupAttrs(attrGroups);}, executor);//此任务不需要根据一号任务的返回调用，所以开一个新线程CompletableFuture<Void> imagesFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {//2.获取sku的图片信息 pms_sku_imagesList<SkuImagesEntity> images = imagesService.getImagesBySkuId(skuId);skuItemVo.setImages(images);}, executor);//等待所有任务都完成//TODO 可以选择有异常情况下的处理结果CompletableFuture.allOf(saleAttrFuture,descFuture,baseAttrFuture,imagesFuture).get();return skuItemVo;}该文档后续会继续更新，希望读者可以在评论区留言我可以根据具体的问题进行更新~
