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Java异步注解@Async详解

news 2026/2/9 20:27:00

一、@Async注解

@Async的作用就是异步处理任务。

在方法上添加@Async，表示此方法是异步方法；
在类上添加@Async，表示类中的所有方法都是异步方法；
使用此注解的类，必须是Spring管理的类；
需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解，@Async才会生效；

在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，也就是不自定义线程池，@Async是有默认线程池的，使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下：

默认核心线程数：8；
最大线程数：Integet.MAX_VALUE；
队列使用LinkedBlockingQueue；
容量是：Integet.MAX_VALUE；
空闲线程保留时间：60s；
线程池拒绝策略：AbortPolicy；

从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制的创建线程。

也可以通过yml重新配置：

spring:task:execution:pool:max-size: 10core-size: 5keep-alive: 3squeue-capacity: 1000thread-name-prefix: my-executor

也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

二、代码实例

Spring为任务调度与异步方法执行提供了注解@Async支持，通过在方法上标注@Async注解，可使得方法被异步调用。在需要异步执行的方法上加入@Async注解，并指定使用的线程池，当然可以不指定，直接写@Async。

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

2、配置类

package com.jack.config;import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;import java.util.concurrent.*;@EnableAsync// 支持异步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {/*** com.google.guava中的线程池* @return*/@Bean("my-executor")public Executor firstExecutor() {ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();// 获取CPU的处理器数量int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,200, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();return threadPool;}/*** Spring线程池* @return*/@Bean("async-executor")public Executor asyncExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();// 核心线程数taskExecutor.setCorePoolSize(10);// 线程池维护线程的最大数量，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程taskExecutor.setMaxPoolSize(100);// 缓存队列taskExecutor.setQueueCapacity(50);// 空闲时间，当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);// 异步方法内部线程名称taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");/*** 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略* 通常有以下四种策略：* ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。* ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。* ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）* ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：重试添加当前的任务，自动重复调用 execute() 方法，直到成功*/taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());taskExecutor.initialize();return taskExecutor;}
}

3、controller

package com.jack.controller;import com.nezha.service.UserService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@RequestMapping("/test")
public class UserController {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserController.class);@Autowiredprivate UserService userService;@GetMapping("asyncTest")public void asyncTest() {logger.info("杰克真帅");userService.asyncTest();asyncTest2();logger.info("杰克编程，每日更新Java干货");}@Async("my-executor")public void asyncTest2() {logger.info("同文件内执行执行异步任务");}
}

4、service

package com.nezha.service;public interface UserService {// 普通方法void test();// 异步方法void asyncTest();
}

service实现类

package com.jack.service;import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserServiceImpl.class);@Overridepublic void test() {logger.info("执行普通任务");}@Async("my-executor")@Overridepublic void asyncTest() {logger.info("执行异步任务");}
}

三、发现同文件内执行异步任务，还是一个线程，没有实现@Async效果，为什么？

查到了@Async失效的几个原因：

注解@Async的方法不是public方法；
注解@Async的返回值只能为void或Future；
注解@Async方法使用static修饰也会失效；
没加@EnableAsync注解；
调用方和@Async不能在一个类中；
在Async方法上标注@Transactional是没用的，但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的；

这里就不一一演示了，有兴趣的小伙伴可以研究一下。

四、配置中分别使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor，这两个有啥区别？

ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的，而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

1、initialize()

查看一下ThreadPoolTaskExecutor 的 initialize()方法

public abstract class ExecutorConfigurationSupport extends CustomizableThreadFactoryimplements BeanNameAware, InitializingBean, DisposableBean {.../*** Set up the ExecutorService.*/public void initialize() {if (logger.isInfoEnabled()) {logger.info("Initializing ExecutorService" + (this.beanName != null ? " '" + this.beanName + "'" : ""));}if (!this.threadNamePrefixSet && this.beanName != null) {setThreadNamePrefix(this.beanName + "-");}this.executor = initializeExecutor(this.threadFactory, this.rejectedExecutionHandler);}/*** Create the target {@link java.util.concurrent.ExecutorService} instance.* Called by {@code afterPropertiesSet}.* @param threadFactory the ThreadFactory to use* @param rejectedExecutionHandler the RejectedExecutionHandler to use* @return a new ExecutorService instance* @see #afterPropertiesSet()*/protected abstract ExecutorService initializeExecutor(ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler);...
}

2、initializeExecutor抽象方法

再查看一下initializeExecutor抽象方法的具体实现类，其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类，查看它的initializeExecutor方法，使用的就是ThreadPoolExecutor。

public class ThreadPoolTaskExecutor extends ExecutorConfigurationSupportimplements AsyncListenableTaskExecutor, SchedulingTaskExecutor {...@Overrideprotected ExecutorService initializeExecutor(ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler) {BlockingQueue<Runnable> queue = createQueue(this.queueCapacity);ThreadPoolExecutor executor;if (this.taskDecorator != null) {executor = new ThreadPoolExecutor(this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler) {@Overridepublic void execute(Runnable command) {Runnable decorated = taskDecorator.decorate(command);if (decorated != command) {decoratedTaskMap.put(decorated, command);}super.execute(decorated);}};}else {executor = new ThreadPoolExecutor(this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler);}if (this.allowCoreThreadTimeOut) {executor.allowCoreThreadTimeOut(true);}this.threadPoolExecutor = executor;return executor;}...}

因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

五、核心线程数

配置文件中的线程池核心线程数为何配置为

// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

CPU密集型，线程池大小设置为N，也就是和cpu的线程数相同，可以尽可能地避免线程间上下文切换，但在实际开发中，一般会设置为N+1，为了防止意外情况出现线程阻塞，如果出现阻塞，多出来的线程会继续执行任务，保证CPU的利用效率。
IO密集型，线程池大小设置为2N，这个数是根据业务压测出来的，如果不涉及业务就使用推荐。

在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。
如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

六、线程池执行过程

最后

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