Spring Boot中加@Async和不加@Async有什么区别？设置核心线程数、设置最大线程数、设置队列容量是什么意思？

在 Spring 中，@Async 注解用于将方法标记为异步执行的方法。当使用 @Async 注解时，该方法将在单独的线程中执行，而不会阻塞当前线程。这使得方法可以在后台执行，而不会影响主线程的执行。

在您提供的代码示例中，a1() 和 a2() 方法都被标记为 @Async，意味着它们将以异步方式执行。这意味着当调用这些方法时，它们将会在单独的线程中执行，而不会等待方法执行完成。

如果不使用 @Async 注解，则方法将会以同步方式执行。也就是说，当调用这些方法时，程序将会阻塞在方法执行处，直到方法执行完成才会继续执行后续代码。

因此，加上 @Async 注解的方法能够实现并发执行，而不加 @Async 注解的方法则会按照顺序逐个执行。根据您的代码示例，加上 @Async 注解后，a1() 和 a2() 方法将会同时启动并发执行，而不会相互阻塞。

需要注意的是，使用 @Async 注解需要配置一个任务执行器（Task Executor）来处理异步方法的调用。如果在 Spring Boot 项目中使用 @EnableAsync 注解来启用异步支持，Spring 将会自动配置默认的任务执行器。如果未配置任务执行器，则异步方法将在调用线程中执行，而不会启动新的线程来执行。

配置任务执行器（Task Executor）

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.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
   
	// 配置任务执行器
	@Bean(name = "taskExecutor")
	public Executor taskExecutor() {
   
		ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();

		// 设置核心线程数
		executor.setCorePoolSize(10);

		// 设置最大线程数
		executor.setMaxPoolSize(20);

		// 设置队列容量
		executor.setQueueCapacity(100);

		// 设置线程活跃时间（秒）
		executor.setKeepAliveSeconds(60);

		// 设置线程名称前缀
		executor.setThreadNamePrefix("Async-");

		// 设置拒绝策略
		executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

		// 初始化线程池
		executor.initialize();

		return executor;
	}
}

设置核心线程数、设置最大线程数和设置队列容量是线程池中的一些重要参数。

• 核心线程数（Core Thread Pool Size）：指的是线程池中保持的线程数量。即使这些线程处于空闲状态，它们也会一直存在于线程池中，以备接收新的任务。当线程池中的线程数量小于核心线程数时，新的任务将会创建新的线程来执行。
• 最大线程数（Maximum Pool Size）：指的是线程池中允许的最大线程数量。当线程池中的线程数量达到核心线程数时，如果还有新的任务需要执行，线程池将会再创建新的线程，直到达到最大线程数为止。当线程池中的线程数量达到最大值且队列也已满时，则会拒绝执行新的任务。
• 队列容量（Queue Capacity）：指的是线程池中任务队列可以容纳的最大任务数量。当线程池中的线程数量达到核心线程数时，如果还有新的任务需要执行，线程池将会将这些任务添加到任务队列中。如果任务队列已满，则会根据线程池的策略来处理这些被拒绝的任务。

这些参数的设置应该根据应用程序的需求和系统的资源来确定。过小的核心线程数和队列容量可能导致任务长时间排队等待执行，而过大的最大线程数则可能会消耗过多的系统资源。

定时任务A1

@Component
@EnableScheduling
public class A1 {
   
	@Async("taskExecutor")
	@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")
	public void a1(){
   
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
   
			System.out.println("我是a1");
		}
	}
}

定时任务A2

@Component
@EnableScheduling
public class A2 {
   
	@Async("taskExecutor")
	@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")
	public void a2(){
   
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
   
			System.out.println("我是a2");
		}
	}
}

加了@Async输出结果大概如下

A1和A2多线程交替执行，并发

我是a1
我是a2
我是a1
我是a2
我是a1
我是a2
我是a1
我是a2
我是a1
我是a2
...

不加@Async输出结果大概如下

先执行完A1才会去执行A2，按顺序执行，阻塞

我是a1
我是a1
我是a1
我是a1
我是a1
我是a2
我是a2
我是a2
我是a2
我是a2
...

当涉及到设置线程池的核心线程数、最大线程数和队列容量时，需要根据具体的应用场景和需求来确定。下面是一些示例：

场景一：Web 服务器请求处理
假设有一个 Web 服务器，需要处理大量的并发请求。在这种情况下，可以考虑以下设置：

• 核心线程数：根据服务器的负载和处理能力，设置一个适当的核心线程数，例如设置为 CPU 核心数的两倍。
• 最大线程数：根据服务器的资源和性能，设置一个合理的最大线程数，例如设置为 CPU 核心数的四倍。
• 队列容量：如果服务器的处理能力超过了核心线程数和最大线程数，可以设置一个适当的队列容量，以便将超出处理能力的请求暂存到队列中，例如使用一个有界队列。

场景二：后台任务处理
假设有一个后台任务需要处理大量的耗时操作，比如文件处理、数据导入等。在这种情况下，可以考虑以下设置：

• 核心线程数：根据系统的负载和任务的数量，设置一个适当的核心线程数，例如设置为固定值，如10个线程。
• 最大线程数：根据系统的资源和性能，设置一个合理的最大线程数，例如设置为20个线程。
• 队列容量：如果任务数量超过了核心线程数和最大线程数，可以设置一个适当的队列容量，以便将超出处理能力的任务暂存到队列中，例如使用一个无界队列。

需要根据具体的应用场景和系统要求来灵活调整这些参数。合理设置这些参数可以提高系统的性能和资源利用率，避免因为线程过多或过少导致的性能问题或资源浪费。