Spring定时任务@scheduled多线程的使用（@Async注解）

朱雀 2022-09-11 11:13 157阅读 0赞

## 1.开篇 ##

在[Spring定时任务@Scheduled注解使用方式浅窥][Spring_Scheduled]这篇文章里面提及过，spring的定时任务默认是单线程的，他在某些场景下会造成堵塞，那么如果我们想让每一个任务都起一条线程去执行呢？

## 2.使用@Async ##

我们可以使用Spring的@Async注解十分容易的实现多线程的任务执行。  
测试代码：

@Scheduled(cron = "0/2 * * * * ?")
        @Async
        public void doTask() throws InterruptedException {
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task run");
            Thread.sleep(6*1_000);
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task end");
        }

结果日志

2018-06-12 16:02:42.005 [taskExecutor-97] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-97===task run
    2018-06-12 16:02:42.007 [taskExecutor-94] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-94===task end
    2018-06-12 16:02:44.004 [taskExecutor-98] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-98===task run
    2018-06-12 16:02:44.015 [taskExecutor-95] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-95===task end
    2018-06-12 16:02:46.004 [taskExecutor-99] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-99===task run
    2018-06-12 16:02:46.014 [taskExecutor-96] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-96===task end
    2018-06-12 16:02:48.004 [taskExecutor-100] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-100===task run
    2018-06-12 16:02:48.010 [taskExecutor-97] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-97===task end
    2018-06-12 16:02:50.005 [taskExecutor-1] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-1===task run
    2018-06-12 16:02:50.008 [taskExecutor-98] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-98===task end
    2018-06-12 16:02:52.006 [taskExecutor-2] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-2===task run

截取部分结果日志我们可以看到，在上一个任务6s的执行时间内，下一个任务并没有等待上一个任务结束，而是在任务开始时间直接开启了一条新的线程进行执行。  
仔细观察结果我们还可以发现，每条结果都是一条新的线程，直到100时，才又从第一条线程开始。这是因为在默认不做配置的情况下，@Async所使用的线程池容量为100，每次需要的时候都会从中拿出一条，直到用完，才会等待之前的线程释放，不会再自己扩容。  
下面我们稍稍改下代码来证实一下:

@Scheduled(cron = "0/2 * * * * ?")
        @Async
        public void doTask() throws InterruptedException {
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task run");
            Thread.sleep(300*1_000);
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task end");
        }

这次我让任务执行的时间等于300s，大于100条线程总间隔时间来耗尽线程池中的线程。  
结果日志

2018-06-12 16:26:44.411 [taskExecutor-93] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-93===task run
    2018-06-12 16:26:46.853 [taskExecutor-94] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-94===task run
    2018-06-12 16:26:48.008 [taskExecutor-95] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-95===task run
    2018-06-12 16:26:50.008 [taskExecutor-96] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-96===task run
    2018-06-12 16:26:52.006 [taskExecutor-97] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-97===task run
    2018-06-12 16:26:54.008 [taskExecutor-98] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-98===task run
    2018-06-12 16:26:56.006 [taskExecutor-99] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-99===task run
    2018-06-12 16:26:58.005 [taskExecutor-100] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-100===task run
    
    2018-06-12 16:28:40.142 [taskExecutor-1] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-1===task end
    2018-06-12 16:28:40.149 [taskExecutor-1] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-1===task run
    2018-06-12 16:28:42.117 [taskExecutor-2] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-2===task end
    2018-06-12 16:28:42.121 [taskExecutor-2] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-2===task run
    2018-06-12 16:28:44.253 [taskExecutor-3] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-3===task end
    2018-06-12 16:28:44.257 [taskExecutor-3] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-3===task run
    2018-06-12 16:28:46.027 [taskExecutor-4] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-4===task end
    2018-06-12 16:28:46.031 [taskExecutor-4] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-4===task run

通过日志我们可以看到，再第100条线程也开始执行任务后，没有新的线程再被创建，而是等待有线程执行完后，再开始执行本次任务。

## 3.配置线程池大小 ##

虽然上面的方式已经解决了我们的问题，但是总觉得不太好，有时候我们需要异步执行任务，但是又不需要这么多的线程的时候，我们可以使用下面的配置来设置线程池的大小  
配置文件：

<task:annotation-driven scheduler="testScheduler" />
        
        <task:scheduler id="testScheduler" pool-size="6" />

测试代码：

结果日志：

2018-06-12 18:32:56.032 [taskExecutor-1] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-1===task run
    2018-06-12 18:32:58.007 [taskExecutor-2] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-2===task run
    2018-06-12 18:33:00.005 [taskExecutor-3] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-3===task run
    2018-06-12 18:33:02.008 [taskExecutor-4] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-4===task run
    2018-06-12 18:33:02.036 [taskExecutor-1] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-1===task end
    2018-06-12 18:33:04.327 [taskExecutor-2] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-2===task end
    2018-06-12 18:33:04.328 [taskExecutor-5] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-5===task run
    2018-06-12 18:33:06.007 [taskExecutor-6] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-6===task run
    2018-06-12 18:33:06.010 [taskExecutor-3] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-3===task end
    2018-06-12 18:33:08.459 [taskExecutor-4] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-4===task end
    2018-06-12 18:33:08.460 [taskExecutor-7] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-7===task run
    2018-06-12 18:33:10.011 [taskExecutor-8] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-8===task run
    2018-06-12 18:33:10.332 [taskExecutor-5] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-5===task end
    2018-06-12 18:33:12.005 [taskExecutor-9] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-9===task run
    2018-06-12 18:33:12.012 [taskExecutor-6] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-6===task end
    2018-06-12 18:33:14.904 [taskExecutor-10] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-10===task run
    2018-06-12 18:33:14.904 [taskExecutor-7] INFO  service.task.testTask -taskExecutor-7===task end

结果和我们预料的并不一样啊，线程数超过了6，这是什么原因呢？

其实如果我们在使用@Async时想使用配置好的线程池，需要为@Async注解添加value属性来制定所用的线程池。  
修改后的代码

@Scheduled(cron = "0/2 * * * * ?")
        @Async("testScheduler")
        public void doTask() throws InterruptedException {
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task run");
            Thread.sleep(30*1_000);
            logger.info(Thread.currentThread().getName()+"===task end");
        }

结果日志：

2018-06-12 18:54:42.035 [testScheduler-3] INFO  service.task.testTask -testScheduler-3===task run
    2018-06-12 18:54:44.010 [testScheduler-2] INFO  service.task.testTask -testScheduler-2===task run
    2018-06-12 18:54:46.007 [testScheduler-1] INFO  service.task.testTask -testScheduler-1===task run
    2018-06-12 18:54:48.007 [testScheduler-5] INFO  service.task.testTask -testScheduler-5===task run
    2018-06-12 18:54:50.005 [testScheduler-4] INFO  service.task.testTask -testScheduler-4===task run
    2018-06-12 18:54:52.021 [testScheduler-6] INFO  service.task.testTask -testScheduler-6===task run
    
    2018-06-12 18:55:12.039 [testScheduler-3] INFO  service.task.testTask -testScheduler-3===task end
    2018-06-12 18:55:12.044 [testScheduler-3] INFO  service.task.testTask -testScheduler-3===task run
    2018-06-12 18:55:14.016 [testScheduler-2] INFO  service.task.testTask -testScheduler-2===task end
    2018-06-12 18:55:14.022 [testScheduler-2] INFO  service.task.testTask -testScheduler-2===task run
    2018-06-12 18:55:16.289 [testScheduler-1] INFO  service.task.testTask -testScheduler-1===task end
    2018-06-12 18:55:16.297 [testScheduler-1] INFO  service.task.testTask -testScheduler-1===task run
    2018-06-12 18:55:18.289 [testScheduler-5] INFO  service.task.testTask -testScheduler-5===task end
    2018-06-12 18:55:18.293 [testScheduler-5] INFO  service.task.testTask -testScheduler-5===task run
    2018-06-12 18:55:20.009 [testScheduler-4] INFO  service.task.testTask -testScheduler-4===task end
    2018-06-12 18:55:20.014 [testScheduler-4] INFO  service.task.testTask -testScheduler-4===task run
    2018-06-12 18:55:22.165 [testScheduler-6] INFO  service.task.testTask -testScheduler-6===task end
    2018-06-12 18:55:22.172 [testScheduler-6] INFO  service.task.testTask -testScheduler-6===task run

这次结果和我们的预计是一样的了，在初始的6条线程使用完毕以后就会等待之前的线程释放啦，同时也可以看到线程池名是我们设置的线程池。

[Spring_Scheduled]: https://segmentfault.com/a/1190000015253688