Spring scheduled 默认为单线程，最近就发现生产上有某个服务实例不按时执行 task 任务，最后排查出使用了@Scheduled，发现一个任务执行12个小时，导致其他任务都在排队等待，没有在规定时间去抢占分布式锁。
在使用Spring Boot构建服务时，我们必须处理并发。有这样一种误解，认为由于使用了Servlet并为每个请求都分配了新线程，所以就不需要考虑并发了。在本文中，我将给出一些关于Spring Boot中处理多线程以及如何避免多线程可能引发的问题的实用建议。
通过之前三篇关于Spring Boot异步任务实现的博文，我们分别学会了: @Async创建异步任务 为异步任务配置线程池 多个线程池隔离不同的异步任务 今天我们继续对异步任务的实现进行完善和优化！ 如果你已经看过上面几篇内容并已经掌握之后，一起来思考下面这个问题： 假设，线程池配置为核心线程数2、最大线程数2、缓冲队列长度2。此时，有5个异步任务同时开始，会发生什么？ 场景重现 我们先来把上面的假设用代码实现一下： 第一步：创建Spring Boot应用，根据上面的假设写好线程池配置。 @EnableAs
随着硬件和软件的高度发展，现代应用变得更加复杂和要求更高。由于 高需求，工程师总是试图寻找新的方法来提高应用程序性能和响应能力。慢节奏应用程序的一种解决方案是实施异步方法。异步处理是一种执行任务并发运行的进程或函数，无需等待一个任务完成后再开始另一个任务。在本文中，我将尝试探索 Spring Boot 中的异步方法和 @Async 注解，试图解释多线程和并发之间的区别，以及何时使用或避免它。
项目在重新发布的过程中，如果有的请求处理时间比较长，还没执行完成，此时重启的话就会导致请求中断，影响业务功能，优雅重启可以保证在停止的时候，不接收外部的新的请求，等待未完成的请求执行完成，这样可以保证数据的完整性。
项目在重新发布的过程中，如果有的请求时间比较长，还没执行完成，此时重启的话就会导致请求中断，影响业务功能，优雅重启可以保证在停止的时候，不接收外部的新的请求，等待未完成的请求执行完成，这样可以保证数据的完整性。
Spring是通过任务执行器(TaskExecutor)来实现多线程和并发编程，使用ThreadPoolTaskExecutor来创建一个基于线城池的TaskExecutor。在使用线程池的大多数情况下都是异步非阻塞的。我们配置注解@EnableAsync可以开启异步任务。然后在实际执行的方法上配置注解@Async上声明是异步任务。
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使用Spring Boot构建服务时，我们必须处理并发！通常有这样的误解：由于使用Servlet，而Servlet背后是一个线程池支持，线程池会为每个请求分配的新线程，请求之间不存在冲突，因此无需考虑并发性，本文提供一些关于处理Spring Boot中多线程处理的实用建议。 Spring Boot并发基础知识 在考虑Spring Boot应用程序中的并发性时，值得考虑的关键因素有： 最大线程数 - 这是为处理对应用程序的请求而分配的最大线程数 共享外部资源 - 调用外部共享资源（如数据库） 异步方法调用
点击关注公众号，Java干货及时送达 战术分析 上次的博客疏忽了定时器的一个大重点… 实际开发项目中一定不止一个定时器，很多场景都需要用到，而多个定时器带来的问题 : 就是如何避免多个定时器的互相冲突。 推荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice 使用场景 我们的订单服务，一般会有一个待支付订单，而这个待支付订单是有时间限制的，比如阿里巴巴的订单是五天，淘宝订单是一天，拼多多订单是一
在Spring Framework中分别使用TaskExecutor和TaskScheduler接口提供异步执行和任务调度的抽象。
研发说：API 请求量到底啥情况呀？统计发粗来（万一访问量一直激增，导致服务宕了，要扣我绩效滴）。
以前需要异步执行一个任务时，一般是用Thread或者线程池Executor去创建。如果需要返回值，则是调用Executor.submit获取Future。但是多个线程存在依赖组合，我们又能怎么办？可使用同步组件CountDownLatch、CyclicBarrier等；其实有简单的方法，就是用CompletableFuture
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文，而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心，程序开启一个无限的循环，程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
早前的旧文中，我分享了使用 java.util.concurrent.Phaser 在处理大量异步任务场景下的使用。其中用到了phaser类的重要特性 可以灵活设置同步数量，在使用过程中注册新的同步对象。
quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域的开源项目，是由java开发的一个开源的任务日程管理系统。
在Spring Boot应用中使用多线程，可以有效提升程序性能，特别是在处理大量并行任务或进行长时间运算的场景中。Spring Boot提供了简洁的并发编程支持，主要依赖于Spring框架的@Async注解以及Java的并发API。以下是Spring Boot中使用多线程的基本原理和实现方法。
关于 Dart，我相信大家都知道Dart是一门单线程语言，这里说的单线程并不是说Dart没有或着不能使用多线程，而是Dart的所有API默认情况下都是单线程的。但大家也都知道Dart是有办法支持多线程和异步操作的，关于多线程和异步这两个概念是需要我们理清楚的，不能混淆它们的概念，给我们的理解造成困扰。
在Spring4中，Spring中引入了一个新的注解@Async，这个注解让我们在使用Spring完成异步操作变得非常方便。
我们知道从 Spring Boot 2.3.x 这个版本开始，引入了优雅关闭的机制。我们也在线上部署了这个机制，来增加用户体验。虽然现在大家基本上都通过最终一致性，以及事务等机制，来保证了就算非优雅关闭，也可以保持业务正确。但是，这样总会带来短时间的数据不一致，影响用户体验。所以，引入优雅关闭，保证当前请求处理完，再开始 Destroy 所有 ApplicationContext 中的 Bean。
在开发系统的过程中，通常会考虑到系统的性能问题，提升系统性能的一个重要思想就是“串行”改“并行”。说起“并行”自然离不开“异步”，今天我们就来聊聊如何使用Spring的@Async的异步注解。
熟悉javascript的朋友应该知道，在ES6中引入了await和async的语法，可以方便的进行异步编程,从而摆脱了回调地狱。dart作为一种新生的语言，没有理由不继承这种优秀的品质。很自然的，dart中也有await和async语言，一起来看看吧。
在重启之前首先发送重启命令到endpoint，或者用kill 进程ID的方式，千万不要用kill -9。
简介 突发奇想，就想玩一下异步任务，记得之前项目有个场景需要使用异步执行，但是异步调用没有成功，后来采用了多线程去执行，今天就系统的学习下异步执行任务。记录一下 有时候在项目中，当访问其他人的接口较慢或者做耗时任务时，不想程序一直卡在耗时任务上，想程序能够并行执行， 我们可以使用多线程来并行的处理任务，也可以使用 spring 提供的异步处理方式 @Async 。 在异步处理的方法上添加注解 @Async ，就会启动一个新的线程去执行。 Spring 通过任务执行器 TaskExecutor ，来实现多线程
在 Spring Boot 入口类上配置 @EnableAsync 注解开启异步处理。 创建任务抽象类 AbstractTask，并分别配置三个任务方法 doTaskOne()，doTaskTwo()，doTaskThree()。
在日常开发中，我们的逻辑都是同步调用，顺序执行。在一些场景下，我们会希望异步调用，将和主线程关联度低的逻辑异步调用，以实现让主线程更快的执行完成，提升性能。例如说：记录用户访问日志到数据库，记录管理员操作日志到数据库中。
在实际开发中，有时候为了及时处理请求和进行响应，我们可能使用异步调用，同步调用指程序按照定义顺序依次执行，每一行程序都必须等待上一行程序执行完成之后才能执行；异步调用指程序在顺序执行时，不等待异步调用的语句返回结果就执行后面的程序。异步调用的实现有很多，例如多线程、定时任务、消息队列等。
今天早上到公司的时候，接到开发反馈 DEV 环境所有接口都卡，耗时都在一分钟以上，严重影响开发正常工作，然后通过网关的日志定位到原因是因为 kafka 集群不可用（总共 3 个 broker，前一天晚上机房停电导致 leader 节点挂了），导致网关的反爬过滤器里面发送 kafka 消息的代码 kafkaTemplat.send 阻塞了 60s，当时在想这个 send 方法不是异步的吗，为什么会阻塞 60s？于是查阅了一些资料，大致搞清楚了原因，这里稍作整理，分享给可能踩坑或者以及踩过坑的同学。
如果你仍然认为之前的JDK 17没有太多改变，那么JDK 21需要引起你的注意。因为JDK 21引入了一种新型的并发编程模型。
异步编程在处理耗时操作以及多任务处理的场景下非常有用，我们可以更好的让我们的系统利用好机器的 CPU 和 内存，提高它们的利用率。多线程设计模式有很多种，Future模式是多线程开发中非常常见的一种设计模式，本文也是基于这种模式来说明 SpringBoot 对于异步编程的知识。
在上一章 Asp.Net Core 轻松学-多线程之Task快速上手 文章中，介绍了使用Task的各种常用场景，但是感觉有部分内容还没有完善，在这里补充一下。
关于定时任务注解@Scheduled在之前的文章已经讲到，Spring Boot定时器默认的是单线程的。
在多线程或多进程应用程序中，通常会使用进程池来有效地管理和分发任务给多个工作进程。这样可以实现并行执行和提高性能。然而，在某些情况下，进程池中的进程可能会意外终止，导致意外行为和错误。 一个这样的场景是在未完成 future 的情况下终止进程。future 表示异步操作的结果，并用于检索工作进程执行的任务的结果。如果一个进程在 future 完成之前被终止，可能会导致各种问题。
ConfigureAwait（true） 和 ConfigureAwait（false
首先我们看一下多进程、多线程、异步 IO，三者的区别。多进程顾名思义就是多个进程处理任务，多线程顾名思义就是多个线程处理任务，不管是多线程还是多进程，设置多少个线程或者进程是一个大难题！多了，系统资源消耗过高；少了，并发性就不够了。那么，有没有什么办法可以减少大量进程或者线程的创建产生的大量内存占用？其实是有的，就是利用所谓的线程池或者进程池；既然减少了创建和销毁对象产生的开销，那么进程或者线程切换的开销有没有办法减少呢？其实是有的，我们直接使用异步 IO 就可以了，异步 IO 实际上是异步非阻塞 IO，就是让保证一个线程或者进程在当前的 IO 请求还未完成的时候去执行其他任务，既不需要申请大量的系统资源，也不会产生阻塞，因此异步 IO 成了加快检测速度的首选。
定时任务调度功能在我们的开发中是非常常见的，随便举几个例子：定时清除一些过期的数据，定时发送邮件等等，实现定时任务调度的方式也十分多样，本篇文章主要学习各种实现定时任务调度方式的优缺点，以便为日后选择的时候提供一定的参考。
还有很多其他的方法：比如：getQueue() 、getPoolSize() 、getActiveCount()、getCompletedTaskCount()等获取与线程池相关属性的方法，可以用于线程池监控，有兴趣的朋友可以自行查阅API。
在Spring中，如果线程池作为其他Bean中的属性，则需要在Bean的destroy时，关闭线程池
最近因为全链路压测项目需要对用户自定义线程池 Bean 进行适配工作，我们知道全链路压测的核心思想是对流量压测进行标记，因此我们需要给压测的流量请求进行打标，并在链路中进行传递，那么问题来了，如果项目中使用了多线程处理业务，就会造成父子线程间无法传递压测打标数据，不过可以利用阿里开源的 ttl 解决这个问题。
在 SpringBoot 应用中，经常会遇到在一个接口中，同时做事情1，事情2，事情3，如果同步执行的话，则本次接口时间取决于事情1 2 3执行时间之和；如果三件事同时执行，则本次接口时间取决于事情1 2 3执行时间最长的那个，合理使用多线程，可以大大缩短接口时间。那么在 SpringBoot 应用中如何优雅的使用多线程呢？
在 SpringBoot 应用中，经常会遇到在一个接口中，同时做事情 1，事情 2，事情 3，如果同步执行的话，则本次接口时间取决于事情 1 2 3 执行时间之和；如果三件事同时执行，则本次接口时间取决于事情 1 2 3 执行时间最长的那个，合理使用多线程，可以大大缩短接口时间。那么在 SpringBoot 应用中如何优雅的使用多线程呢？
通过引入结构化并发编程的API，简化并发编程。结构化并发将在不同线程中运行的相关任务组视为单个工作单元，从而简化错误处理和取消操作，提高可靠性，并增强可观察性。这是一个预览版的API。
协程：又称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高，与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
在Flink中使用Async I/O的话，需要有一个支持异步请求的客户端，或者以多线程异步的方式来将同步操作转化为异步操作调用；
狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。 广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。
在 JDK 7 和 JDK 8 中，HashMap 在处理哈希冲突和内部结构上有一些区别：
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