一图看懂Spring Boot 异步框架

Posted 2023-03-09

参考技术A 在SpringBoot的日常开发中，一般都是同步调用的。但经常有特殊业务需要做异步来处理，例如：注册新用户，送100个积分，或下单成功，发送push消息等等。
就拿注册新用户为什么要异步处理？

在SpringBoot中使用异步调用是很简单的，只需要使用@Async注解即可实现方法的异步调用。

采用@EnableAsync来开启异步任务支持，另外需要加入@Configuration来把当前类加入springIOC容器中。

增加一个service类，用来做积分处理。
@Async添加在方法上，代表该方法为异步处理。

@Async注解，在默认情况下用的是SimpleAsyncTaskExecutor线程池，该线程池不是真正意义上的线程池，因为线程不重用，每次调用都会新建一条线程。
可以通过控制台日志输出查看，每次打印的线程名都是[task-1]、[task-2]、[task-3]、[task-4].....递增的。
@Async注解异步框架提供多种线程
SimpleAsyncTaskExecutor：不是真的线程池，这个类不重用线程，每次调用都会创建一个新的线程。
SyncTaskExecutor：这个类没有实现异步调用，只是一个同步操作。只适用于不需要多线程的地方。
ConcurrentTaskExecutor：Executor的适配类，不推荐使用。如果ThreadPoolTaskExecutor不满足要求时，才用考虑使用这个类。
ThreadPoolTaskScheduler：可以使用cron表达式。
ThreadPoolTaskExecutor ：最常使用，推荐。 其实质是对java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor的包装。

一图看懂ELK架构

参考技术A ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，官网 https://www.elastic.co/cn 。包含三大基础组件，分别是Elasticsearch、 Logstash、 Kibana。但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据搜索、分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性、并非唯一性。

Elasticsearch 是使用java开发，基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制， restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash 基于java开发，是一个数据抽取转化工具。一般工作方式为c/s架构， client端安装在需要收集信息的主机上， server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch或其他组件上去。

Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的可视化工具。 Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。

Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器。它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash 或 Elasticsearch发送数据。
Beats由如下组成:

基于 Elasticsearch 的软件即服务(SaaS)解决方案。通过 Elastic 的官方合作伙伴使用托管的Elasticsearch 服务。