Hdu-async

一款无侵入的新型异步编程框架，使用@Async注解即可完成所有异步工作，无需包装成Future返回，最大程度减少对原有代码的入侵

当前版本

1.5.1-RELEASE

功能描述

Hdu-async 是一个基于Spring的异步并行框架；主要包括一下几个方面的功能，具体如下：

• 提供注解声明方式异步执行，对原代码无侵入（解决spring-async对有返回结果的需包装成Future对象问题）；

• 提供编程式异步方法；

• 提供异步事件编程；

• 解决多层异步嵌套带来的线程阻塞问题（目前spring-async依然存在此问题）；

升级日志

一、升级v1.1.0

1. 优化API  

二、升级v1.2.0  

1. 修改异步执行时，抛出Exception为实际执行异常信息，屏蔽AsyncException    

三、升级v1.3.0

1. 新增基于事件编程:    
    AsyncTemplate.execute(AsyncTaskFuture<T> asyncFutrue,AsyncFutureCallback<T> asyncFutureCallback)
2. 新增无返回值Rnnerable API  
3. 新增对异步多层次嵌套判断，防止多层嵌套引起线程block（默认当异步嵌套层次大于coreSize/2时，则异步改实时调用）
4. 修改 AsyncTemplate.buildProxy 创建的代理类默认是所有符合异步方法条件的都改成异步并与@Async标注的方法隔离      

四、升级v1.4.0

1. 修正对异步多层嵌套处理方式，彻底解决异步嵌套block问题；  
2. 修改AsyncTemplate.buildProxy调用不支持异步方法bug；  
3. 加入重试功能；  
4. 优化及调整API；  
5. 新增异步事务处理API；  

五、升级v1.4.1

1. 增强对List异步处理；  

六、升级1.5.0

1. 新增config包;  
2. 启用可以使用@EnableAsync  
3. 增强Runnable；  

七、升级1.5.1

1. 优化线程池关闭;  

举个栗子

1、最典型的就是分页：

通常我们都是串行执行两条SQL语句，一条查询列表数据一条查询count；比如查询列表数据耗时300ms查询count500ms，
正常情况耗时则800ms; 如果使用异步则只要500ms；

2、非事务性异步处理：

某些情况下我在做完事务操作后需要操作一些耗时的非事务性处理，那这个时候则可以使用异步去完成提升了接口速度；

集成Spring配置说明

1、Spring配置文件添加（必填）：

<context:component-scan base-package="com.hdu.fact.async" /> 或者加上 @com.hdu.fact.async.annotation.EnableAsync

2、Properties文件添加（注：都非必填，默认框架会自动设置）：

  #核心线程数(默认CPU核数*4)
  async.corePoolSize=8
  #最大线程数
  async.maxPoolSize=24
  #最大队列size
  async.maxAcceptCount=100
  #线程空闲时间
  async.keepAliveTime=10000
  #拒绝服务处理方式 (不建议修改)
  async.rejectedExecutionHandler=CALLERRUN
  #是否允许线程自动超时销毁(不建议修改)
  async.allowCoreThreadTimeout=ture

常用功能代码演示

示例1 添加@Async注解

在需要异步执行的方法上添加@Async

@Async(timeout=1000)
public List<InsureSimple> queryByCombinationGroup(ClaimsSearchRequest param, int pageNum, int pageSize) {
	return relationMapper.selectByCombinationGroup(param,pageStart,pageSize);
}

示例2 编程式异步

 public void insertSysLogBySrpingProxy(){
	TSystemLog systemLog = new TSystemLog();
	systemLog.setBusinessNo("20160406003137");
	systemLog.setLogContent("测试");
	systemLog.setLogType(4);
	systemLog.setOperatorId(3068l);
	systemLog.setOperatorName("张三");
	long startTime = System.currentTimeMillis();
	ISystemLogService systemLogServiceProsy = AsyncTemplate.buildProxy(systemLogService,1080);
	try{
	    User  user = systemLogServiceProsy.saveSystemLog(systemLog);
     }catch(Exception e){
	    logger.error(e.getMessage(),e);
     }
 }

示例3 异步事件编程，处理成功与失败回调

public void  addUser(User user){
	Map<String,User> map = new HashMap<String,User>();
	map.put("user",user);
	AsyncTemplate.execute(new AsyncTaskFuture<User>() {

	    @Override
	    public User doAsync(Map<String,Object> dataMap) {

		return (User)dataMap.get("user");
	    }
	}, new AsyncFutureCallback<User>() {

	    @Override
	    public void onSuccess(User result) {
		logger.debug("调用成功" + result);
	    }

	    @Override
	    public void onFailure(Throwable t) {
		logger.debug("调用失败" + t);
	    }
	});
}

兼容性说明

未发现异常