摘要：在当今互联网应用场景下，高并发、大数据量处理已成为常态。用户对应用的响应速度和处理能力要求越来越高。以一个电商平台的订单处理系统为例，在促销活动期间，短时间内会涌入大量订单请求，如果采
在当今互联网应用场景下，高并发、大数据量处理已成为常态。用户对应用的响应速度和处理能力要求越来越高。以一个电商平台的订单处理系统为例，在促销活动期间，短时间内会涌入大量订单请求，如果采
用单线程理，所有请求只能排队等待依次处理，不仅会导致用户下单时出现长时间的卡顿、等待，还可能因为处理不及时，造成订单积压，甚至系统崩溃。单线程处理就像是只有一个窗口的银行，客户再多也只能一个一个办理业务，效率可想而知。而多线程技术则相当于银行增设多个窗口，能够同时处理多项任务，大大提升处理效率。而 Spring Boot 应用作为众多互联网项目的技术支撑，如何高效利用多线程技术来提升性能，就显得尤为重要。对于专注于互联网大厂后端开发的我们而言，掌握 Spring Boot3 中的多线程技术更是提升项目性能的必备技能。今天，就让我们深入探讨一下在 Spring Boot3 中如何巧妙运用多线程技术。
并发处理请求
在 Web 应用程序面临大量请求时，将请求分配到多个工作线程中进行处理，能够显著提高响应时间以及系统吞吐量。以常见的电商平台为例，在促销活动期间，瞬间会有成千上万的用户发起商品查询、下单等请求。若仅依靠单线程处理，请求只能依次排队等待，用户端将长时间处于等待状态，极大影响用户体验。而借助多线程，多个请求可同时被不同线程处理，大大提高了系统的响应速度，让用户能够快速得到反馈。
数据库操作
针对大型数据库操作，将多个操作分散到不同线程中处理，可有效减少数据库操作时间，增强数据库的并发处理能力。比如在进行数据的批量插入、更新或复杂查询时，多线程能够让数据库的多个连接同时工作，避免单个线程长时间占用数据库资源，提高数据库操作效率，确保在处理海量数据时系统依然稳定高效运行。
定时任务执行
使用多线程执行定时任务，可将耗时操作放在单独线程中处理，避免定时任务占用过多系统资源，提升系统的稳定性和可靠性。例如，一些系统需要定时进行数据备份、日志清理、报表生成等操作，这些操作往往较为耗时。若在主线程中执行，可能会影响系统对其他实时请求的响应。而通过多线程，这些定时任务在独立线程中默默执行，不会干扰主线程的正常工作，保证系统整体的稳定运行。
使用原生 Java 多线程
在 Java 中，我们可以利用 Java 多线程提供的 Thread 类或 Runnable 接口来实现多线程编程。通过继承 Thread 类，并重写其 run 方法，将需要并发执行的代码逻辑放置其中，然后创建该类的实例并调用 start 方法启动线程。或者实现 Runnable 接口，在实现类的 run 方法中编写业务逻辑，再将该实现类的实例作为参数传递给 Thread 类的构造函数来创建线程并启动。不过，在 Spring Boot 项目中单纯使用原生 Java 多线程，在管理和配置方面相对繁琐，缺乏 Spring 框架提供的便捷功能和集成优势。
借助 Spring 多线程支持
@Async 注解实现异步处理任务
在 Spring Boot 中，使用 @Async 注解可以轻松将方法标记为异步执行。例如，在处理用户注册后的邮件通知、订单生成后的库存更新等耗时操作时，只需在对应的方法上添加 @Async 注解，这些操作便会在异步线程中执行，不会阻塞主线程。不过，要使 @Async 注解生效，需要在 Spring Boot 启动类上添加 @EnableAsync 注解来开启异步支持。但需要注意的是，Spring Boot 默认的异步任务执行器 SimpleAsyncTaskExecutor 在一些复杂场景下可能无法满足需求，此时，我们往往需要自定义线程池来优化异步任务的执行。
使用 Spring Boot 自带的线程池 ThreadPoolTaskExecutor
自定义线程池时，我们通常在配置类中定义一个 ThreadPoolTaskExecutor 的 Bean，并对核心线程数、最大线程数、队列容量等关键参数进行设置。例如：
@Configuration@EnableAsyncpublic class AsyncTaskConfig implements AsyncConfigurer {@Overridepublic Executor getAsyncExecutor {ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor;taskExecutor.setCorePoolSize(10);taskExecutor.setMaxPoolSize(20);taskExecutor.setQueueCapacity(500);taskExecutor.setThreadNamePrefix("CustomThreadPool-");taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy);taskExecutor.initialize;return taskExecutor;}@Overridepublic AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler {return null;}}在这个配置中，核心线程数设为 10，最大线程数设为 20，队列容量设为 500。通过合理配置这些参数，线程池能够根据实际业务需求灵活调度线程，提高任务处理效率。此外，将 @Async 注解与自定义线程池结合使用，能更好地发挥多线程的优势。
ThreadPoolTaskExecutor 的工作流程
当池子大小小于 corePoolSize 时，若有新任务到来，线程池会立即新建线程，并处理该请求。当池子大小等于 corePoolSize 时，新到来的请求会被放入 workQueue 中，池子里的空闲线程会去 workQueue 中获取任务并进行处理。当 workQueue 放不下任务时，若此时线程池的大小还未达到 maximumPoolSize，就会新建非核心线程入池，并处理请求。当池子大小达到了 maximumPoolSize，且 workQueue 也已满，再有新任务到来时，就会使用 RejectedExecutionHandler 来做拒绝处理。当池子的线程数大于 corePoolSize 时，多余的线程（即非核心线程）如果在 keepAliveTime 时间内无请求可处理，就会自行销毁。参数调优策略
核心线程数、最大线程数、队列容量和线程存活时间的设置，都需要综合考虑业务场景的并发程度、任务类型、服务器硬件资源以及业务高峰期的并发量预估等因素。通过性能测试和实际业务需求调整这些参数，才能让线程池发挥出最佳性能。
（一）线程安全问题
在多线程环境下，多个线程同时访问和修改共享资源时，极易导致数据不一致等线程安全问题。我们可以使用锁机制（如 synchronized 关键字、ReentrantLock），或者使用线程安全的集合类（如 ConcurrentHashMap）来保证线程安全。
（二）资源竞争与死锁预防
资源竞争是多线程编程中常见的问题，我们可以通过合理分配资源和使用资源池技术来避免。对于死锁问题，可通过避免循环等待、设置合理的超时时间、使用定时锁等方式进行预防。
掌握 Spring Boot3 中的多线程技术，是每一位互联网大厂后端开发人员提升项目性能的关键。从多线程的应用场景，到实现方式、线程池原理及调优，再到注意事项，每一个环节都需要我们深入理解并灵活运用。
希望大家能够将这些知识运用到实际项目中，解决高并发、大数据量处理等难题。如果你在使用 Spring Boot3 多线程技术时有任何经验、问题或新发现，欢迎在评论区分享交流！也可以说说你最希望了解的 Spring Boot 技术相关内容，说不定下一篇文章就会为你解答
来源：从程序员到架构师一点号