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武汉人才网官网最新招聘_海外手机充值app下载_整站排名优化公司_seo线上培训多少钱

时间:2025/7/11 23:58:23来源:https://blog.csdn.net/leftfist/article/details/142816306 浏览次数:2次
武汉人才网官网最新招聘_海外手机充值app下载_整站排名优化公司_seo线上培训多少钱

我在一个Spring Boot项目中,采用定时器执行一些操作,比如10秒就发送一次数据。这些操作有2个,如下所示。我就想,虽然这两个操作各自指定了时间频率,但如果其中一个操作非常耗时,会不会影响其他操作呢?

答案是会。

@Service
public class ShareDataBySend {@AutowiredSendDataService sendDataService;//操作1@Scheduled(fixedRateString = "${sff.interval}")  // 每 * 秒执行一次private void send() {sendDataService.sendThem();}//操作2@Scheduled(fixedRateString = "${sff.interval}")  // 每 * 秒执行一次private void send2() {sendDataService.sendNce();}
}

怎么办呢?AI告诉我,引入多线程。

一、引入多线程

上面代码中,使用了注解@Scheduled。这个注解告诉 Spring ,它需要定期执行标注的方法。@Scheduled依赖于 Spring 的任务调度机制,默认使用一个单线程的任务调度器执行任务。如果没有显式地配置线程池,所有的定时任务都会在同一个线程中按顺序执行。然而,当我们配置一个线程池任务调度器时,Spring 会自动使用这个调度器,这样每个定时任务(如 send() 和 send2())就会在不同的线程中并发执行。

也就是说,我们不需要修改上面这个ShareDataBySend类,而是新注册一个线程池任务调度器,系统就会自动改用多线程。这一切,都源自于Spring Boot框架的本身机制。

二、代码示例

1、新增线程池任务调度器配置类

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.SchedulingConfigurer;
import org.springframework.scheduling.config.ScheduledTaskRegistrar;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler;@Configuration
public class SchedulerConfig implements SchedulingConfigurer {/*** 我们将默认的单线程调度器替换成了 ThreadPoolTaskScheduler,并设置了线程池大小(例如 10)。* 这意味着多达 10 个任务可以并发执行。*/@Overridepublic void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) {ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();taskScheduler.setPoolSize(10);  // 设置线程池大小,可根据需要调整taskScheduler.initialize();taskRegistrar.setTaskScheduler(taskScheduler);}
}

在系统启动的时候,Spring Boot会将带有@Config注解的类型实例化到容器中,因此SchedulerConfig 配置的 ThreadPoolTaskScheduler 被初始化。当定时任务触发时(根据 @Scheduled 的定义),任务被提交给 ThreadPoolTaskScheduler 处理。如果有多个任务,它们会被分配到线程池中的不同线程上执行,从而实现并发。

2、原ShareDataBySend类

不需要作任何修改

三、小结

我用java也有好几年了。其实一直都是在用Spring Boot。Spring Boot是一个java开发框架,但我感觉Spring Boot已经足够优秀和方便,对于我来说,Spring Boot == Java。当然了,本质上,Spring Boot可以算是J2EE的一个流派,但青出于蓝。

另外,我就相同的问题,分别问通义千问和chatGPT,前者给出的方案不仅繁琐,而且有错误。这或许不是模型的问题,而是模型训练的材料有问题。也就是说,也许中文世界中,编程问题的答案质量,与老外相比,不在一个档次内。

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