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多线程异步编程中的 KeyAffinityExecutor

后端

巧用 KeyAffinityExecutor，精准串行，高效并发

在多线程异步编程的世界里，任务分组并发执行常常是不可或缺的一环。它就像在舞台上协调一组舞者，需要保证每组舞者动作整齐划一，同时又可以与其他舞团共同呈现一场精彩的演出。这时，KeyAffinityExecutor 就闪亮登场，宛如一位经验丰富的舞团指挥，帮你轻松驾驭这项复杂的任务。

分组并发，局部串行

KeyAffinityExecutor 的秘诀在于巧妙的分组并发和局部串行。它将拥有相同 "钥匙" 的任务分配给同一舞者（线程），确保这些任务始终由同一个舞者执行。就像每组舞者只负责自己那一小段舞蹈一样，这种局部串行性避免了任务之间的混乱和冲突。

同时，KeyAffinityExecutor 还拥有动态调整线程池大小的本领。就好比根据舞者数量灵活改变舞台大小，它能根据任务量变化自动增减线程池，让任务均匀分布，保证整个演出流畅进行。

电商、分布式、数据处理：适用场景大盘点

KeyAffinityExecutor 就像一把万能钥匙，适用于各种需要分组并发执行任务的场景。电商系统中，它可以帮你同时处理同一订单中的多个商品；在分布式系统中，它能协调同一数据分片上的多个请求；在数据处理领域，它更是海量数据分组并发处理的神兵利器。

合理配置，高效利用

为了让 KeyAffinityExecutor 充分发挥它的魔力，合理配置其参数至关重要。就像根据舞台大小和舞者数量选择合适的音响设备，我们需要根据任务量和执行时间确定合适的线程池大小、任务分组策略和线程池拒绝策略。

代码示例

我们用代码示例来说明如何使用 KeyAffinityExecutor：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class KeyAffinityExecutorDemo {

    private static final ExecutorService executor = Executors.newKeyAffinityExecutor(
        Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2,
        new ThreadFactory() {
            private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(1);

            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                return new Thread(r, "affinity-executor-" + count.getAndIncrement());
            }
        });

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executor.submit(() -> {
                // 任务执行逻辑
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + i);
            });
        }
    }
}

这段代码创建了一个具有 2 个线程的 KeyAffinityExecutor，任务执行时会打印当前线程的名称和任务编号。运行这段代码，你会发现每个任务都被分配给了同一个线程，验证了 KeyAffinityExecutor 的局部串行性。

常见问题解答

1. 如何选择任务分组策略？
任务分组策略取决于任务的特性。哈希分组适用于任务数量巨大且分布均匀的情况；范围分组适合任务数量相对较少且分布不均匀的情况。

2. 什么情况下需要使用线程池拒绝策略？
当任务量激增超过线程池容量时，需要使用线程池拒绝策略来处理多余的任务。常见的策略包括丢弃任务、抛出异常或等待任务执行完毕。

3. KeyAffinityExecutor 是否适合所有并发编程场景？
KeyAffinityExecutor 专用于需要分组并发执行的任务。对于不需要分组的任务，可以使用普通的线程池或并发框架。

4. 如何避免 KeyAffinityExecutor 性能瓶颈？
合理配置线程池大小和任务分组策略至关重要。过度分配线程可能会导致线程争用，而任务分组不合理可能会导致任务分布不均。

5. KeyAffinityExecutor 与 Fork/Join 框架有何区别？
Fork/Join 框架采用分而治之的策略，将任务不断拆分为子任务，适用于任务之间具有依赖关系的情况。而 KeyAffinityExecutor 主要用于处理不需要拆分任务的场景。