springboot高并發(fā)下提高吞吐量的實現(xiàn)

更新時間：2019年11月18日 09:23:57 作者：bokestudy

這篇文章主要介紹了springboot高并發(fā)下提高吞吐量的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

公司讓做一個全文檢索的項目，我使用的是elasticsearch。但是對性能有很高的要求，為了解決性能問題，我簡直是寢食難安。

es(elasticsearch)沒有使用分布式，單臺的。

開發(fā)完測試的時候，查詢慢，吞吐量低。

網(wǎng)友們建議用異步--使用Callable來實現(xiàn)、webAsyncTask、Deferred方式等，我一一嘗試了之后也沒有明顯效果，使用壓測工具發(fā)現(xiàn)使用前后沒有一點提升。

嘗試這些方法花費了我兩天的時間！

在不想使用redis緩存的情況下，我想到了多線程抱著試一試的心態(tài)。

沒想到吞吐量竟然翻了一倍，查詢效率也瞬間提升了兩個檔次，完全達標，所以這里要記錄一下。

其實就是一個類，放進去即可。

package com.zing.es.sample.config;
 
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
 
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
 
@Configuration
public class GlobalConfig {
 
 /**
   * 默認線程池線程池
   *
   * @return Executor
   */
  @Bean
  public ThreadPoolTaskExecutor defaultThreadPool() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    //核心線程數(shù)目
    executor.setCorePoolSize(16);
    //指定最大線程數(shù)
    executor.setMaxPoolSize(300);
    //隊列中最大的數(shù)目
    executor.setQueueCapacity(50);
    //線程名稱前綴
    executor.setThreadNamePrefix("defaultThreadPool_");
    //rejection-policy：當pool已經達到max size的時候，如何處理新任務
    //CALLER_RUNS：不在新線程中執(zhí)行任務，而是由調用者所在的線程來執(zhí)行
    //對拒絕task的處理策略
    executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    //線程空閑后的最大存活時間
    executor.setKeepAliveSeconds(60);
    //加載
    executor.initialize();
    return executor;
  }
}

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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