springboot2.0+线程池+Jmeter以模拟高并发

声明:原创在这里https://blog.csdn.net/u011677147/article/details/80271174,在此也谢谢哥们。

1、目录结构

2、BusinessThread.java

package com.cn.commodity.config;

import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@Scope("prototype")//spring 多例
public class BusinessThread implements Runnable{

    private String acceptStr;

    public BusinessThread(String acceptStr) {
        this.acceptStr = acceptStr;
    }

    public String getAcceptStr() {
        return acceptStr;
    }

    public void setAcceptStr(String acceptStr) {
        this.acceptStr = acceptStr;
    }

    @Override
    public void run() {
        //业务操作
        System.out.println("多线程已经处理订单插入系统,订单号:"+acceptStr);

        //线程阻塞
        /*try {
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("多线程已经处理订单插入系统,订单号:"+acceptStr);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }*/
    }
}

3、TestThreadPoolManager.java

package com.cn.commodity.studyTest;

import com.cn.commodity.config.BusinessThread;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactoryAware;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Map;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.*;

@Component
public class TestThreadPoolManager implements BeanFactoryAware {

    //用于从IOC里取对象
    private BeanFactory factory; //如果实现Runnable的类是通过spring的application.xml文件进行注入,可通过 factory.getBean()获取,这里只是提一下

    // 线程池维护线程的最少数量
    private final static int CORE_POOL_SIZE = 2;
    // 线程池维护线程的最大数量
    private final static int MAX_POOL_SIZE = 10;
    // 线程池维护线程所允许的空闲时间
    private final static int KEEP_ALIVE_TIME = 0;
    // 线程池所使用的缓冲队列大小
    private final static int WORK_QUEUE_SIZE = 50;

    @Override
    public void setBeanFactory(BeanFactory beanFactory) throws BeansException {
        factory = beanFactory;
    }

    /**
     * 用于储存在队列中的订单,防止重复提交,在真实场景中,可用redis代替 验证重复
     */
    Map<String, Object> cacheMap = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 订单的缓冲队列,当线程池满了,则将订单存入到此缓冲队列
     */
    Queue<Object> msgQueue = new LinkedBlockingQueue<Object>();

    /**
     * 当线程池的容量满了,执行下面代码,将订单存入到缓冲队列
     */
    final RejectedExecutionHandler handler = new RejectedExecutionHandler() {
        @Override
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            //订单加入到缓冲队列
            msgQueue.offer(((BusinessThread) r).getAcceptStr());
            System.out.println("系统任务太忙了,把此订单交给(调度线程池)逐一处理,订单号:" + ((BusinessThread) r).getAcceptStr());
        }
    };

    /**创建线程池*/
    final ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(WORK_QUEUE_SIZE), this.handler);

    /**将任务加入订单线程池*/
    public void addOrders(String orderId){
        System.out.println("此订单准备添加到线程池,订单号:" + orderId);
        //验证当前进入的订单是否已经存在
        if (cacheMap.get(orderId) == null) {
            cacheMap.put(orderId, new Object());
            BusinessThread businessThread = new BusinessThread(orderId);
            threadPool.execute(businessThread);
        }
    }

    /**
     * 线程池的定时任务----> 称为(调度线程池)。此线程池支持 定时以及周期性执行任务的需求。
     */
    final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(5);

    /**
     * 检查(调度线程池),每秒执行一次,查看订单的缓冲队列是否有 订单记录,则重新加入到线程池
     */
    final ScheduledFuture scheduledFuture = scheduler.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            //判断缓冲队列是否存在记录
            if(!msgQueue.isEmpty()){
                //当线程池的队列容量少于WORK_QUEUE_SIZE,则开始把缓冲队列的订单 加入到 线程池
                if (threadPool.getQueue().size() < WORK_QUEUE_SIZE) {
                    String orderId = (String) msgQueue.poll();
                    BusinessThread businessThread = new BusinessThread(orderId);
                    threadPool.execute(businessThread);
                    System.out.println("(调度线程池)缓冲队列出现订单业务,重新添加到线程池,订单号:"+orderId);
                }
            }
        }
    }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

    /**获取消息缓冲队列*/
    public Queue<Object> getMsgQueue() {
        return msgQueue;
    }

    /**终止订单线程池+调度线程池*/
    public void shutdown() {
        //true表示如果定时任务在执行,立即中止,false则等待任务结束后再停止
        System.out.println("终止订单线程池+调度线程池:"+scheduledFuture.cancel(false));
        scheduler.shutdown();
        threadPool.shutdown();

    }
}

4、TestController.java

package com.cn.commodity.controller;

import com.cn.commodity.studyTest.TestThreadPoolManager;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Queue;
import java.util.UUID;

@RestController
public class TestController {

    @Autowired
    TestThreadPoolManager testThreadPoolManager;

    /**
     * 测试模拟下单请求 入口
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/start/{id}")
    public String start(@PathVariable Long id) {
        //模拟的随机数
        String orderNo = System.currentTimeMillis() + UUID.randomUUID().toString();

        testThreadPoolManager.addOrders(orderNo);

        return "Test ThreadPoolExecutor start";
    }

    /**
     * 停止服务
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/end/{id}")
    public String end(@PathVariable Long id) {

        testThreadPoolManager.shutdown();

        Queue q = testThreadPoolManager.getMsgQueue();
        System.out.println("关闭了线程服务,还有未处理的信息条数:" + q.size());
        return "Test ThreadPoolExecutor start";
    }
}

5、使用Jmeter测试,下载地址为:https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi,下载完成后,解压点击bin/下面的ApacheJMeter.jar文件,就会出现界面,启动springboot,按以下配置,就可以执行,模拟高并发。

原文地址:https://www.cnblogs.com/ywjfx/p/10019602.html

时间: 2024-08-28 01:33:33

springboot2.0+线程池+Jmeter以模拟高并发的相关文章

使用CountDownLatch模拟高并发场景

import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class IncrTest { public static void concurrenceTest() { /** * 模拟高

Jmeter之仿真高并发测试(集合点)

场景: 大家在使用Jmeter测试的时候应该发现了, (1)线程启动了就会直接发送测试请求:--如果要模拟在一瞬间高并发量测试的时候,需要调高线程数量,这很耗测试机器的性能,往往无法支持较大的并发数,无法控制每次测试的瞬间并发量: (2)如果使用了constant throughput timer,可以模拟较长时间的并发测试,但是仍无法满足稳定的瞬间高并发测试: 解决: 1.使用集合点: 作用:阻塞线程,直到指定的线程数量到达后,再一起释放,可以瞬间产生很大的压力. 引用虫师的话"红军排长说:等

Apache如何进行模拟高并发压力测试?

利用apache,自带的ab.exe软件就可以,在cmd中,首先输入ab.exe物理地址, 然后-c 高并发数量 -n访问请求次数 请求的页面的地址, 如-c 10 -n 20,就是-c10相当于10个客户端,每个访问页面两次,总共就是-n20次

Jmeter 模拟高并发

1:jmeter下载 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 2:到文件bin,执行对应到启动脚本 3:稍等片刻,启动成功后到页面 4:首先新建一个线程组 5:然后添加一个HTTP请求 6:参数的理解 7:配置HTTp请求 8:配置图形结果监视器 9:配置查看树,跟8一样 10:选到Log Viewer 11:点击运行,否,不保存,即刻 原文地址:https://www.cnblogs.com/quzhongren/p/11379474.htm

MySQL详解(7)-----------MySQL线程池总结(一)

线程池是Mysql5.6的一个核心功能,对于服务器应用而言,无论是web应用服务还是DB服务,高并发请求始终是一个绕不开的话题.当有大量请求并发访问时,一定伴随着资源的不断创建和释放,导致资源利用率低,降低了服务质量.线程池是一种通用的技术,通过预先创建一定数量的线程,当有请求达到时,线程池分配一个线程提供服务,请求结束后,该线程又去服务其他请求. 通过这种方式,避免了线程和内存对象的频繁创建和释放,降低了服务端的并发度,减少了上下文切换和资源的竞争,提高资源利用效率.所有服务的线程池本质都是位

MySQL线程池总结

线程池是Mysql5.6的一个核心功能,对于服务器应用而言,无论是web应用服务还是DB服务,高并发请求始终是一个绕不开的话题.当有大量请求并发访问时,一定伴随着资源的不断创建和释放,导致资源利用率低,降低了服务质量.线程池是一种通用的技术,通过预先创建一定数量的线程,当有请求达到时,线程池分配一个线程提供服务,请求结束后,该线程又去服务其他请求. 通过这种方式,避免了线程和内存对象的频繁创建和释放,降低了服务端的并发度,减少了上下文切换和资源的竞争,提高资源利用效率.所有服务的线程池本质都是位

Java并发编程原理与实战三十七:线程池的原理与使用

一.简介 线程池在我们的高并发环境下,实际应用是非常多的!!适用频率非常高! 有过使用过Executors框架的朋友,可能不太知道底层的实现,这里就是讲Executors是由ThreadPoolExecutor实现的.好的,让我们来看看ThreadPollExcutor是怎样实现的呢? 如果你想了解ThreadPoolExecutor的话.可以先从它的构造方法看起. ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,

线程池的选择

高并发.任务执行时间短的业务怎样使用线程池?并发不高.任务执行时间长的业务怎样使用线程池?并发高.业务执行时间长的业务怎样使用线程池? 1)高并发.任务执行时间短的业务,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换 (2)并发不高.任务执行时间长的业务要区分开看: a)假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务 b)假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算

怎么理解分布式、高并发、多线程?(含面试题和答案解析)

看到分布式.高并发.多线程这三个词的时候,很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程?当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?确实,在一开始接触的时候,不少人都会分布式.高并发.多线程将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同. 接下来我就看看分布式.高并发.多线程这三者之间到底有什么区别? 什么是分布式? 分布式更