线程池解决RabbitMQ消息堆积

引言

并发量非常大，服务器处理不够及时导致消息堆积的问题是很常见的。上篇文章简单的描述演示了一种解决方案就是增加消费者，提高消息处理速度，使用的是AMQP提供的监听器工厂SimpleRabbitListenerContainerFactory，本篇文章演示另一种方式，在消费者中开启线程池加快消息处理速度。

线程池ThreadPoolExecutor

Java.util提供的ThreadPoolExecutor有七个核心参数

• corePoolSize 核心线程数
• maximumPoolSize 最大线程数=核心线程数+备用线程数
• keepAlivetime 备用线程的生存时间
• unit 备用线程的生存时间
• workWueue 阻塞队列
• threadFactory 线程工厂，定义线程对象的创建
• handler 拒绝策略 当最大线程数达到并且阻塞队列也满时，会触发拒绝策略。

线程池的种类有四种

固定线程数的线程池：newFixedThreadPool(int Threads)

特点：

• 核心线程数与最大线程数一样，不存在备用线程
• 阻塞队列是LinkedBlockingQueue，最大容量为Integer.MAX_VALUE

单线程化的线程池：newSingleThreadExecutor()

只使用为一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序执行FIFO

特点：

• 核心线程数和最大线程数都是1
• 阻塞队列是LinkedBlockingQueue，最大容量为Integer.MAX_VALUE

可缓存线程池：newCachedThreadPool()

特点：

• 核心线程数为0
• 最大线程数是Integer.MAX_VALUE
• 阻塞队列为SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，每个插入操作都需要等待一个移出操作

具有延迟和周期性执行：newScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize)

可以执行延迟任务，支持定时以及周期性操作。

环境配置（参考上篇文章）

定义线程池

使用Spring提供的ThreadPoolTaskExecutor

package cn.itcast.mq.thread;
 
 
import org.springframework.amqp.rabbit.config.SimpleRabbitListenerContainerFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.boot.autoconfigure.amqp.SimpleRabbitListenerContainerFactoryConfigurer;
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.*;
 
@Configuration
@EnableAsync
public class ThreadPoolConfig {
 
 
    /*定义线程池，提供多个线程消费消息
    */
 
    @Bean("pooltoconsumer")
    public ThreadPoolTaskExecutor pooltoconsumer()
    {
//
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(8);
        threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(20);
        threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(100);
        threadPoolTaskExecutor.setKeepAliveSeconds(3);
        threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("开启多个线程消费消息----");
        threadPoolTaskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        threadPoolTaskExecutor.initialize();
        return threadPoolTaskExecutor;
    }
}
 

 修改MQ监听器

    @Async("pooltoconsumer")
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name="demo.queue2"),exchange = @Exchange(name = "direct",type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"川菜"}) )
    public void chuancai(String msg)
    {
        //拆分消息
        String[] split = msg.split(":");
        order order = new order(split[0], split[1]);
        System.out.println(order.toString());
        //保存MYSQL
        orderService.save(order);
 
        //测试是否多个消费者
        System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + " 执行异步任务" +"----"+"川菜"+"----"+split[1]);
 
    }

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