一，为什么要使用多个线程池?

使用多个线程池，
把相同的任务放到同一个线程池中，
可以起到隔离的作用，避免有线程出错时影响到其他线程池，
例如只有一个线程池时，
有两种任务，下单，处理图片，
如果线程池被处理图片的任务占满，影响下单任务的进行

说明：刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客，地址：https://www.cnblogs.com/architectforest

对应的源码可以访问这里获取： https://github.com/liuhongdi/

二，演示项目的相关信息

1,项目地址:

https://github.com/liuhongdi/multithreadpool

2,项目功能说明:

创建了两个线程池，

一个负责发邮件，

另一个负责处理图片

实际演示中都是sleep

3,项目结构：如图:

image

三，java代码说明:

1,ThreadPoolConfig.java

@Configuration
@EnableAsync public class ThreadPoolConfig { //用来生成缩略图的线程池
    @Bean(name = "imageThreadPool") public ThreadPoolTaskExecutor imageThreadPool() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); // 设置核心线程数,它是可以同时被执行的线程数量
        executor.setCorePoolSize(2); // 设置最大线程数,缓冲队列满了之后会申请超过核心线程数的线程
        executor.setMaxPoolSize(10); // 设置缓冲队列容量,在执行任务之前用于保存任务
        executor.setQueueCapacity(50); // 设置线程生存时间（秒）,当超过了核心线程出之外的线程在生存时间到达之后会被销毁
        executor.setKeepAliveSeconds(60); // 设置线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("imagePool-"); // 设置拒绝策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 等待所有任务结束后再关闭线程池
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true); //初始化
 executor.initialize(); return executor;
    } //用来发邮件的线程池
    @Bean(name = "emailThreadPool") public ThreadPoolTaskExecutor emailThreadPool() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); // 设置核心线程数,它是可以同时被执行的线程数量
        executor.setCorePoolSize(2); // 设置最大线程数,缓冲队列满了之后会申请超过核心线程数的线程
        executor.setMaxPoolSize(10); // 设置缓冲队列容量,在执行任务之前用于保存任务
        executor.setQueueCapacity(50); // 设置线程生存时间（秒）,当超过了核心线程出之外的线程在生存时间到达之后会被销毁
        executor.setKeepAliveSeconds(60); // 设置线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("emailPool-"); // 设置拒绝策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 等待所有任务结束后再关闭线程池
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true); //初始化
 executor.initialize(); return executor;
    }
}

说明：配置要使用的线程池，按业务类型区分开,

注意命名：一个命名为:emailThreadPool

一个命名为:imageThreadPool

另外注意线程池使用了不同的前缀，使实际运行时区分

2,HomeController.java

@RequestMapping("/home")
@Controller public class HomeController {
    @Resource private MailService mailService;

    @Resource private ImageService imageService;

    @Resource private ThreadPoolTaskExecutor imageThreadPool; //监控线程池的状态, //我们得到的数字，只是大体接近，并不是严格的准确数字
    @GetMapping("/poolstatus")
    @ResponseBody public String poolstatus() {
        String statusStr = ""; int queueSize = imageThreadPool.getThreadPoolExecutor().getQueue().size();
        statusStr +="当前排队线程数：" + queueSize; int activeCount = imageThreadPool.getThreadPoolExecutor().getActiveCount();
        statusStr +="当前活动线程数：" + activeCount; long completedTaskCount = imageThreadPool.getThreadPoolExecutor().getCompletedTaskCount();
        statusStr +="执行完成线程数：" + completedTaskCount; long taskCount = imageThreadPool.getThreadPoolExecutor().getTaskCount();
        statusStr +="总线程数：" + taskCount; return statusStr;
    } //异步发送一封注册成功的邮件
    @GetMapping("/asyncmail")
    @ResponseBody public String regMail() {
        mailService.sendHtmlMail(); return "mail sended";
    } //异步执行sleep1秒10次
    @GetMapping("/asyncimage")
    @ResponseBody public Map<String, Object> asyncsleep() throws ExecutionException, InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis();
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        List<Future<String>> futures = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 50; i++) {
            Future<String> future = imageService.asynctmb(i);
            futures.add(future);
        }
        List<String> response = new ArrayList<>(); for (Future future : futures) {
            String string = (String) future.get();
            response.add(string);
        }
        map.put("data", response);
        map.put("消耗时间", String.format("任务执行成功,耗时{%s}毫秒", System.currentTimeMillis() - start)); return map;
    }
}

3,MailServiceImpl.java

@Service public class MailServiceImpl  implements MailService { 
  private Logger logger= LoggerFactory.getLogger(MailServiceImpl.class);

    @Resource private MailUtil mailUtil; //异步发送html格式的邮件，演示时只是sleep1秒
    @Async(value="emailThreadPool")
    @Override public void sendHtmlMail() {
         logger.info("sendHtmlMail begin"); try {
            Thread.sleep(2000);    //延时1秒
 } catch(InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

说明：Async注解指定线程池的名字是:emailThreadPool

4,ImageServiceImpl.java

@Service public class ImageServiceImpl implements ImageService { private Logger logger= LoggerFactory.getLogger(MailServiceImpl.class); //演示处理图片，只是sleep1秒
    @Async(value="imageThreadPool")
    @Override public Future<String> asynctmb(int i) {
        logger.info("asynctmb begin");
        String start= TimeUtil.getMilliTimeNow(); try {
            Thread.sleep(1000);    //延时1秒
 } catch(InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } //log.info("async function sleep   end");
        String end=TimeUtil.getMilliTimeNow(); return new AsyncResult<>(String.format("asynctmb方法,第 %s 个线程:开始时间:%s,结束时间:%s",i,start,end));
    }
}

说明：Async注解指定线程池的名字是:imageThreadPool

四，测试效果:

1,测试一个线程:访问:

http://127.0.0.1:8080/home/asyncmail

查看控制台:

2020-08-10 14:54:35.671  INFO 2570 --- [    emailPool-1] c.m.demo.service.impl.MailServiceImpl    : sendHtmlMail begin

可以看到线程的前缀是emailThreadPool的线程的前缀

2,测试多个线程：访问:

http://127.0.0.1:8080/home/asyncimage

可以看到返回信息：

...
"消耗时间":"任务执行成功,耗时{25052}毫秒"

执行时每次并发的线程数是2，一共创建了50个线程，

每个线程sleep用时1秒

所以共用时25秒，

3,查看线程池状态:访问:

http://127.0.0.1:8080/home/asyncimage

同时访问:

http://127.0.0.1:8080/home/poolstatus

可以看到返回的状态信息:

当前排队线程数：44当前活动线程数：2执行完成线程数：54总线程数：100

说明：ThreadPoolExecutor中的统计信息只是近似值，不是完全准确的数字

进阶的动态注册线程池

    @Value("${service.short.names}")
    private String serviceShortNames;

    @Bean
    public void initExecutors() {
        ConfigurableApplicationContext applicationContext = (ConfigurableApplicationContext) ApplicationContextHelper.getApplicationContext();
        DefaultListableBeanFactory autowireCapableBeanFactory = (DefaultListableBeanFactory) applicationContext.getAutowireCapableBeanFactory();

        for (String serviceName : serviceShortNames.split(",")) {
            BeanDefinitionBuilder beanDefinitionBuilder = BeanDefinitionBuilder.rootBeanDefinition(VisiableThreadPoolTaskExecutor.class);

            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("corePoolSize", CORE_POOL_SIZE);
            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("maxPoolSize", MAX_POOL_SIZE);
            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("queueCapacity", QUEUE_CAPACITY);
            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("keepAliveSeconds", KEEP_ALIVE_SECONDS);
            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("threadNamePrefix", THREAD_NAME_PREFIX + serviceName + "-");
            beanDefinitionBuilder.addPropertyValue("waitForTasksToCompleteOnShutdown", WAIT_FOR_TASKS_TO_COMPLETE_ON_SHUTDOWN);
            beanDefinitionBuilder.setLazyInit(false);

            String beanName = serviceName + ASYNC_EXECUTOR_SUFFIX;
            beanDefinitionBuilder.setScope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_SINGLETON);  // 默认单例
            autowireCapableBeanFactory.registerBeanDefinition(beanName, beanDefinitionBuilder.getBeanDefinition());
        }
    }