java后台异步任务执行器TaskManager

java后台异步任务执行器TaskManager

此方式基于MVC方式：

一，使用任务：

 @Resource
 private TaskManager taskManager;

 public string  commit(TradeStatus status) {
     if (status== TradeStatus.UNDERWAY) {

     // 执行任务
     taskManager.addTask(new Runnable() {

         @Override
         public void run() {
             handleUnderway(status); //运行业程序
         }
     });

     } else {

     }

 }

 /**
     * 返回业务处理状态
     *
     *
     * <p>
     * 此方法需要被异步调用
     * </p>
     *
     */
    public void handleUnderway(TradeSatus satus) {
        int waitTimeOut = 20*1000；
        try {
            if (logger.isDebugEnabled()) {

                logger.debug("提交查询支付状态");
            }

            Assert.notNull(trade, "交易对象不能为空");

            int timeOut = 0;

            String result = null;
            while (true) {

                result = queryStatus(satus); //获取状态

                if (result == TradeStatus.UNDERWAY) {
                    try {

                        if (timeOut > waitTimeOut) {

                            logger.warn(String.format("查询状态结果超时."));
                            break;
                        }

                        timeOut += 5000;
                        Thread.sleep(5000); // 5秒同步一次
                    } catch (InterruptedException e) {

                        if (logger.isInfoEnabled()) {
                            logger.info("等待支付结果被中断");
                        }
                        break;
                    }
                } else {
                    break;// 查到银行结果
                }
            }

            if (result != TradeStatus.UNDERWAY) {

                //处理结果
            }

            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug(String.format("查询完成，查询结果为：%s", result));
            }

        } catch (Exception e) {

            logger.error(String.format("查询支付结果异常"), e);

            throw new SimpleException("查询支付结果异常", e);
        }

    }        

二：实现的service

public interface TaskManager {

    /**
     * @param task
     */
    void addTask(Runnable task);

    /**
     * @return
     */
    int getActiveCount();

    /**
     * 停止任务管理器
     */
    void stop();

}

三：service的实现类

package com.service.impl;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import javax.annotation.Resource;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.core.task.TaskExecutor;

import com.service.TaskManager;

/**
 * 后台异步任务执行器
 *
 */
public class TaskManagerImpl implements TaskManager, InitializingBean {

    private static Log logger = LogFactory.getLog(TaskManagerImpl.class);

    private ThreadPoolExecutor executer = null;

    private int corePoolSize = 5;

    private int maximumPoolSize = 50;

    private long keepAliveTime = 10;

    private TimeUnit unit = TimeUnit.MINUTES;// 秒

    private BlockingQueue<Runnable> workQueue;

    private Thread t;

    @Resource
    private TaskExecutor taskExecutor; 

    @Override
    public void addTask(Runnable task) {

        taskExecutor.execute(task);

//        executer.execute(task);

    }

    @Override
    public int getActiveCount() {

        return 0;

    }

    /*
     * (non-Javadoc)
     *
     * @see
     * org.springframework.beans.factory.InitializingBean#afterPropertiesSet()
     */
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {

        if (executer == null) {

            workQueue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>();

            executer = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

            t = new Thread(new Runnable() {

                @Override
                public void run() {

                    while (true) {

                        try {
                            Thread.sleep(120 * 1000);

                            if (logger.isDebugEnabled()) {

                                String msg = String.format("队列大小:%d, 激活任务数: %d, poolSize: %d, 任务数：%d, 已处理任务数：%d",
                                         workQueue.size(), getActiveCount(), executer.getPoolSize(), executer.getTaskCount(), executer.getCompletedTaskCount());

                                logger.debug(msg);

                            }

                        } catch (InterruptedException e) {
                            return;
                        }

                    }

                }
            });
            t.setDaemon(true);
            t.setName("异步任务健康检查线程");
            t.start();

        }

    }

    @Override
    public void stop() {

        if (executer == null)
            return;

        try {
            logger.info("准备停止任务管理器");
            executer.shutdown();
            executer.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {

            logger.info("任务被中止.");
        } finally {
            if (!executer.isTerminated()) {
                logger.info("取消未完成的任务.");
            }
            executer.shutdownNow();
            logger.info("任务管理器停止完成.");
        }
    }

    /**
     * @return the corePoolSize
     */
    public int getCorePoolSize() {
        return corePoolSize;
    }

    /**
     * @param corePoolSize
     *            the corePoolSize to set
     */
    public void setCorePoolSize(int corePoolSize) {
        this.corePoolSize = corePoolSize;
    }

    /**
     * @return the maximumPoolSize
     */
    public int getMaximumPoolSize() {
        return maximumPoolSize;
    }

    /**
     * @param maximumPoolSize
     *            the maximumPoolSize to set
     */
    public void setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize) {
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    }

    /**
     * @return the keepAliveTime
     */
    public long getKeepAliveTime() {
        return keepAliveTime;
    }

    /**
     * @param keepAliveTime
     *            the keepAliveTime to set
     */
    public void setKeepAliveTime(long keepAliveTime) {
        this.keepAliveTime = keepAliveTime;
    }

    /**
     * @return the unit
     */
    public TimeUnit getUnit() {
        return unit;
    }

    /**
     * @param unit
     *            the unit to set
     */
    public void setUnit(TimeUnit unit) {
        this.unit = unit;
    }

}

四：xml 配置

       <!-- 异步任务执行器配置 -->
    <bean id="taskManager" class="com.service.impl.TaskManagerImpl">
        <property name="corePoolSize" value="30"></property>
        <property name="maximumPoolSize" value="100"></property>
        <property name="keepAliveTime" value="10"></property>
    </bean>
    
    <!-- 
        任务执行器  
        pool-size="5-20", 表示线程池活跃的线程数为5，最大线程数为20；
        queue-capacity="100"    表示队列大小为100
    -->
    <task:executor id="taskExecutor" keep-alive="30" pool-size="5-20" queue-capacity="100" rejection-policy="ABORT"/>

以上异步处理就完成了。

下面是摘录下来的一些解释：

五。配置解释
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：
1、 如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。
2、 如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。
3、如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。
4、
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过
handler所指定的策略来处理此任务。也就是：处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程
maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。
5、 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

六 其它线程池
JDK的ThreadPoolExecutor
一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行
集合任务时使用的线程）的方法。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法
Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、
Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和
Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调
整此类时，使用以下指导：
1、核心和最大池大小 
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和
maximumPoolSize（参见getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法
execute(java.lang.Runnable) 中提交时，如果运行的线程少于
corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于 corePoolSize 而少于
maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程。如果设置的
corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize
设置为基本的无界值（如Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不
过也可以使用setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。
2、按需构造 
默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread() 或prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。
3、创建新线程 
使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个ThreadGroup
中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的NORM_PRIORITY
优先级和非守护进程状态。通过提供不同的
ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从newThread 返回 null
时ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
4、保持活动时间 
如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见
getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方
法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法setKeepAliveTime(long,
java.util.concurrent.TimeUnit)
动态地更改此参数。使用Long.MAX_VALUETimeUnit.NANOSECONDS
的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。
5、排队 
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。 
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。 
如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。 
排队有三种通用策略：
a、直接提交。工作队列的默认选项是
SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此
会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes
以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
b、无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize
线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize
的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web
页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
c、有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如
ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以
最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O
边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU
使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
6、被拒绝的任务 
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法
execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute
方法都将调用其RejectedExecutionHandler
的RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable,
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException。
在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，线程调用运行该任务的execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。
在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。
在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。
7、挂钩方法 
此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable)
和afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable)
方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化
ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法terminated() 来执行 Executor
完全终止后需要完成的所有特殊处理。
如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。 
8、队列维护 
方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。

偶遇晨光原创

2016-03-11