spring请求多线程
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spring请求多线程相关知识
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Spring MVC 原理探秘 - 一个请求的旅行过程1.简介在前面的文章中,我较为详细的分析了 Spring IOC 和 AOP 部分的源码,并写成了文章。为了让我的 Spring 源码分析系列文章更为丰富一些,所以从本篇文章开始,我将来向大家介绍一下 Spring MVC 的一些原理。在本篇文章中,你将会了解到 Spring MVC 处理请求的过程。同时,你也会了解到 Servlet 相关的知识。以及 Spring MVC 的核心 DispatcherServlet 类的源码分析。在掌握以上内容后,相信大家会对 Spring MVC 的原理有更深的认识。如果大家对上面介绍的知识点感兴趣的话,那下面不妨和我一起来去探索 Spring MVC 的原理。Let`s Go。2.一个请求的旅行过程在探索更深层次的原理之前,我们先来了解一下 Spring MVC 是怎么处理请求的。弄懂了这个流程后,才能更好的理解具体的源码。这里我把 Spring MVC 处理请求的流程图画了出来,一起看一下吧:如上,每一个重要的步骤上面都有编号。我先来简单分析一下上面的流程,然后再向
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如何使用Feign构造多参数的请求TIPS 本文基于Spring Cloud Greenwich SR1,理论上支持Finchley及更高版本。 本节来探讨如何使用Feign构造多参数的请求。笔者以GET及POST请求为例讲解,其他方式(例如DELETE、PUT等)的请求原理相通,读者可自行研究。 GET请求多参数的URL 假设需请求的URL包含多个参数,例如http://microservice-provider-user/get?id=1&username=张三 ,该如何使用Feign构造呢? 我们知道,Spring Cloud为Feign添加了Spring MVC的注解支持,那么我们不妨按照Spring MVC的写法尝试一下: @FeignCl
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Spring Cloud Sleuth:分布式请求链路跟踪SpringBoot实战电商项目mall(20k+star)地址:https://github.com/macrozheng/mall 摘要 Spring Cloud Sleuth 是分布式系统中跟踪服务间调用的工具,它可以直观地展示出一次请求的调用过程,本文将对其用法进行详细介绍。 Spring Cloud Sleuth 简介 随着我们的系统越来越庞大,各个服务间的调用关系也变得越来越复杂。当客户端发起一个请求时,这个请求经过多个服务后,最终返回了结果,经过的每一个服务都有可能发生延迟或错误,从而导致请求失败。这时候我们就需要请求链路跟踪工具
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Spring多线程批量发送邮件(ThreadPoolTaskExecutor)1,需求:使用多线程批量发送邮件需要批量发送邮件大概400封左右,但是因为发送邮件受网络限制,所以经常导致等待超时。所以就想到了使用多线程来发邮件,因为是异步的所以返回结果不受发邮件影响。2,思路:使用spring的ThreadPoolTaskExecutor,用10个线程循环400个任务,完成任务后关闭首先创建一个发邮件的Task(任务),只是负责发邮件。然后创建一个执行任务的类,让ThreadPoolTaskExecutor循环执行创建一个ThreadPoolTaskExecutor的bean配置交给spring管理3,代码:SendEmailTask.java(任务类) SendEmailThread.java(执行任务类) email.xml(ThreadPoolTaskExecutor的配置)SendEmailTask.java:package com.XXX.core.base.utils.task;import com.XXX.core.base.uti
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- 4. 主从多线程模型 架构图分析:主要分为三个模块,分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程,也就是说,一个 MainReactor 对应多个 SubReactor;Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件,收到事件之后,通过 Acceptor 处理连接事件;当 Acceptor 处理连接事件之后,MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理;SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听,并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件(非连接)则分配给 Handler 进行处理;Handler 通过 read () 方法读取数据,并且分发给 Worker 线程池去做业务处理;Worker 线程池分配线程去处理业务,处理完成之后把结果返回给 Handler;Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后,再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点:责任明确,单一功能拆分的更细,Reactor 主线程负责接收请求,不负责处理请求;Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况,可以减轻单个 Reactor 的压力,并且提高处理速度;Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据,耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去,每个组件需要处理的内容就会变的很简单,处理起来效率自然会很高。方案的缺点:编程复杂度非常的高;即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程,Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题,不过真实业务场景当中,如果考虑单节点故障问题的话,一般都是通过分布式集群(Netty 集群)的方式去解决,而不是靠单节点的线程模型去解决,这里大家了解一下即可。总的来说,主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型,包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
- 浏览器的多线程和单线程 学习过 JavaScript 的可能会了解,JavaScript 的宿主浏览器只有一个线程运行 JavaScript,除了 JavaScript 的线程,浏览器中单个页面还有一些其他线程,例如:UI 线程负责处理渲染 DOM 元素;GUI 线程用于处理与用户交互的逻辑;网络线程用于发送接收 HTTP 请求;file 线程用于读取文件;定时器线程处理定时任务等等。
- 5. 为什么要进行多线程并发 意义:多核 CPU 时代的到来打破了单核 CPU 对多线程效能的限制。 多个 CPU 意味着每个线程可以使用自己的 CPU 运行,这减少了线程上下文切换的开销。但随着对应用系统性能和吞吐量要求的提高,出现了处理海量数据和请求的要求,这些都对高并发编程有着迫切的需求。
- 3. 单 Reactor 多线程模型 架构图说明:Reactor 通过 Select 监听客户端请求事件,受到事件之后它本身不负责处理,而是把事件转发出去;如果是建立连接请求,则由 Acceptor 进行处理;如果不是建立连接请求,则转发给 Handler 负责处理;Handler 也不负责处理具体的业务,而是通过 read () 方法读取数据,然后再次分发给线程池去进行处理;线程池会分配一个子线程去处理具体的业务,处理完成之后把结果返回给 Handler,并释放连接给连接池。模式的优点:可以充分的利用多核 CPU 的资源,提高处理任务的性能;把业务处理从整个模型中剥离并丢给线程池去处理,避免某个业务处理或者某次业务处理太慢导致其他业务处理受到影响;相比传统 I/O 堵塞模型,如果一旦没有客户端发起请求,那么线程池将不会处于堵塞状态,而是释放并且可以处理其他的业务,对于性能调优来说,最宝贵的就是线程资源,一旦线程资源得不到释放,整个应用将会卡掉。模式的缺点:多线程之间的数据共享和访问比较复杂,比如:Handler 给 Worker 线程分发数据;Reactor 处理所有事件的监听、转发、响应,都是单线程,在高并发的情况下,负责处理业务的 Worker 可能正常,但是 Reactor 就会容易遇到性能瓶颈;Reactor 如果一旦出现故障,那么整个通讯就会故障。通过以上的分析,其实也是不推荐使用这种模式,除非客户端数量比较少,类似局域网内部的项目,但是我们还是需要了解整个模型是如何演变过来的,而不是一上来就讲解最好的那个方案。只有把整个演变过程了解了,我们才能更好的了解整个线程模型可能存在的性能瓶颈在哪里。
- Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程,通过本小节的学习,你将了解到什么是线程,如何创建线程,创建线程有哪几种方式,线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写,并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
- Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到:什么是多线程,Ruby 中如何创建线程等知识。
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