前言
在Java开发中，合理使用并发/多线程技术可以显著提升系统性能和资源利用率。本文将通过典型场景+代码示例的形式，帮助开发者理解多线程的实际应用价值。
核心使用场景
2.1 高并发请求处理
场景描述：
电商秒杀、票务系统等需要同时处理大量用户请求的场景
实现方案：
// 使用线程池处理请求
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
public void handleRequest(List<Request> requests) {
requests.forEach(request ->
executor.execute(() -> {
// 处理业务逻辑
processRequest(request);
})
);
}
优势：
- 避免为每个请求创建新线程
- 有效控制资源消耗
2.2 异步任务处理
场景描述：
日志记录、消息通知等非核心业务解耦
实现方案：
CompletableFuture.runAsync(() -> {
// 异步记录日志
logService.saveOperationLog(log);
}, executor);
// 多个异步任务组合
CompletableFuture<Void> all = CompletableFuture.allOf(
asyncTask1(),
asyncTask2()
);
优势：
- 主流程不阻塞
- 提升系统响应速度
2.3 批量数据处理
场景描述：
大数据量Excel解析、批量文件处理等场景
实现方案：
List<DataChunk> chunks = splitData(data, 1000); // 数据分片
List<Future<Result>> futures = new ArrayList<>();
for (DataChunk chunk : chunks) {
futures.add(executor.submit(() -> processChunk(chunk)));
}
// 合并处理结果
for (Future<Result> future : futures) {
results.add(future.get());
}
优势：
- 充分利用多核CPU
- 处理时间随线程数线性减少
2.4 定时任务调度
场景描述：
数据定时同步、缓存刷新等周期性任务
实现方案：
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);
// 每天凌晨执行
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
cacheService.refreshHotData();
}, 0, 24, TimeUnit.HOURS);
注意事项：
- 确保任务具备幂等性
- 做好异常处理
2.5 生产者-消费者模型
场景描述：
数据采集、事件处理等需要解耦生产消费速率的场景
实现方案：
BlockingQueue<Task> queue = new LinkedBlockingQueue<>(100);
// 生产者
executor.execute(() -> {
while (hasMoreTasks()) {
queue.put(generateTask());
}
});
// 消费者
executor.execute(() -> {
while (true) {
Task task = queue.take();
processTask(task);
}
});
优势：
- 平衡生产消费速度差异
- 实现流量削峰
注意事项与最佳实践
线程安全：
- 使用ConcurrentHashMap等并发容器
- 对共享资源使用synchronized/Lock
- 避免SimpleDateFormat等非线程安全类
资源控制：
- 使用ThreadPoolExecutor自定义线程池
- 设置合理的队列容量和拒绝策略
- 监控线程池运行状态
异常处理：
executor.submit(() -> {
try {
// 业务代码
} catch (Exception e) {
logger.error("Task failed", e);
}
});
性能优化：
- 使用ThreadLocal减少锁竞争
- 优先使用CAS操作（Atomic类）
- 考虑使用Fork/Join框架
总结
合理运用多线程技术可以显著提升系统性能，但需注意：
- 根据场景选择合适的并发模型
- 严格保证线程安全性
- 做好资源管理和监控
- 避免过度设计导致复杂度增加
通过本文的示例场景和代码示例，可以帮助开发者更好地理解在项目中应用并发编程技术，构建高性能的Java应用系统。