阿里巴巴為什么不建議直接使用Async注解？
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來自：碼農(nóng)架構(gòu)
在項目應用中，@Async調(diào)用線程池，推薦使用自定義線程池的模式。自定義線程池常用方案：重新實現(xiàn)接口AsyncConfigurer。
應用場景
同步：同步就是整個處理過程順序執(zhí)行，當各個過程都執(zhí)行完畢，并返回結(jié)果。
異步：異步調(diào)用則是只是發(fā)送了調(diào)用的指令，調(diào)用者無需等待被調(diào)用的方法完全執(zhí)行完畢；而是繼續(xù)執(zhí)行下面的流程。例如， 在某個調(diào)用中，需要順序調(diào)用 A, B, C三個過程方法；如他們都是同步調(diào)用，則需要將他們都順序執(zhí)行完畢之后，方算作過程執(zhí)行完畢；如B為一個異步的調(diào)用方法，則在執(zhí)行完A之后，調(diào)用B，并不等待B完成，而是執(zhí)行開始調(diào)用C，待C執(zhí)行完畢之后，就意味著這個過程執(zhí)行完畢了。在Java中，一般在處理類似的場景之時，都是基于創(chuàng)建獨立的線程去完成相應的異步調(diào)用邏輯，通過主線程和不同的業(yè)務子線程之間的執(zhí)行流程，從而在啟動獨立的線程之后，主線程繼續(xù)執(zhí)行而不會產(chǎn)生停滯等待的情況。
Spring 已經(jīng)實現(xiàn)的線程池
SimpleAsyncTaskExecutor：不是真的線程池，這個類不重用線程，默認每次調(diào)用都會創(chuàng)建一個新的線程。
SyncTaskExecutor：這個類沒有實現(xiàn)異步調(diào)用，只是一個同步操作。只適用于不需要多線程的地方。
ConcurrentTaskExecutor：Executor的適配類，不推薦使用。如果ThreadPoolTaskExecutor不滿足要求時，才用考慮使用這個類。
SimpleThreadPoolTaskExecutor：是Quartz的SimpleThreadPool的類。線程池同時被quartz和非quartz使用，才需要使用此類。
ThreadPoolTaskExecutor ：最常使用，推薦。其實質(zhì)是對java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor的包裝。
最簡單的異步調(diào)用，返回值為void
帶參數(shù)的異步調(diào)用，異步方法可以傳入?yún)?shù)
存在返回值，常調(diào)用返回Future
無返回值調(diào)用
有返回值Future調(diào)用
有返回值CompletableFuture調(diào)用
CompletionStage代表異步計算過程中的某一個階段，一個階段完成以后可能會觸發(fā)另外一個階段 一個階段的計算執(zhí)行可以是一個Function，Consumer或者Runnable。比如：
stage.thenApply(x -> square(x)).thenAccept(x -> System.out.print(x)).thenRun(() -> System.out.println())
一個階段的執(zhí)行可能是被單個階段的完成觸發(fā)，也可能是由多個階段一起觸發(fā)
它可能代表一個明確完成的Future，也有可能代表一個完成階段（ CompletionStage ），它支持在計算完成以后觸發(fā)一些函數(shù)或執(zhí)行某些動作。 它實現(xiàn)了Future和CompletionStage接口
默認線程池的弊端
newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor：主要問題是堆積的請求處理隊列可能會耗費非常大的內(nèi)存，甚至OOM。
newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool：要問題是線程數(shù)最大數(shù)是Integer.MAX_VALUE，可能會創(chuàng)建數(shù)量非常多的線程，甚至OOM。
@Async應用自定義線程池
重新實現(xiàn)接口AsyncConfigurer
繼承AsyncConfigurerSupport 配置由自定義的TaskExecutor替代內(nèi)置的任務執(zhí)行器
實現(xiàn)接口AsyncConfigurer
繼承AsyncConfigurerSupport
配置自定義的TaskExecutor
Executor.class:ThreadPoolExecutorAdapter->ThreadPoolExecutor->AbstractExecutorService->ExecutorService->Executor
TaskExecutor.class:ThreadPoolTaskExecutor->SchedulingTaskExecutor->AsyncTaskExecutor->TaskExecutor
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