Spring Boot 多线程任务中 RequestContextHolder 丢失问题解决 大家好，今天我们来聊聊Spring Boot多线程环境下一个常见但比较棘手的问题：RequestContextHolder丢失。很多开发者在使用异步任务或者线程池处理请求时，会发现原本在Controller层可用的RequestContextHolder，在子线程中却无法访问，导致获取不到诸如用户身份信息、请求头等数据，进而引发各种bug。 问题背景：RequestContextHolder的工作原理 首先，我们要理解RequestContextHolder的工作机制。它是Spring提供的一个用于存储请求上下文信息的类，主要通过ThreadLocal来实现线程隔离。 ThreadLocal: ThreadLocal为每个线程提供了一个独立的变量副本，线程之间互不干扰。这意味着，父线程设置的ThreadLocal变量，默认情况下子线程是无法访问的。 RequestContext: 在Web请求处理过程中，Spring的DispatcherServlet会在请求开始时将请求相关信息，如HttpS …
JAVA 多线程队列堆积？使用 LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍
Java 多线程队列堆积：LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍 大家好，今天我们来聊聊Java多线程环境下队列堆积的问题，以及在面对这种问题时，如何选择合适的队列，尤其是 LinkedBlockingQueue 和 SynchronousQueue 这两个常用的阻塞队列。 在并发编程中，队列扮演着重要的角色，它们可以作为生产者和消费者之间的缓冲区，实现数据的传递和解耦。然而，如果生产者速度远快于消费者，队列就可能发生堆积，导致内存溢出、性能下降等问题。因此，选择合适的队列类型，并合理配置队列参数，对于构建稳定高效的并发系统至关重要。 队列的本质与堆积的根源 首先，我们需要理解队列的本质。队列是一种先进先出的数据结构（FIFO – First In, First Out）。在多线程环境中，生产者线程将数据放入队列的尾部（enqueue），消费者线程从队列的头部取出数据（dequeue）。 队列堆积的根源在于生产者生产数据的速度超过了消费者消费数据的速度。 想象一下，如果一个水龙头（生产者）持续向一个水桶（队列）注水，而水桶的底部 …
继续阅读“JAVA 多线程队列堆积？使用 LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍”
JAVA 多线程任务依赖结果？使用 CompletableFuture.thenCompose 链式处理
好的，我们开始今天的讲座。 主题：JAVA 多线程任务依赖结果：使用 CompletableFuture.thenCompose 链式处理 大家好，今天我们要深入探讨一个在并发编程中非常常见且重要的场景：多线程任务之间存在依赖关系，并且我们需要利用 CompletableFuture 提供的 thenCompose 方法来优雅地处理这种情况。 1. 任务依赖的本质与挑战 在实际应用中，很多复杂的操作并非孤立存在，而是需要依赖于先前任务的结果。例如： 用户身份验证后获取用户详情: 首先需要验证用户的登录信息，验证成功后，再根据用户ID去数据库查询用户的详细信息。后者的查询依赖于前者的验证结果。 订单处理流程: 订单创建后，需要先进行库存检查，然后进行支付处理，最后进行物流安排。 支付处理依赖于库存检查的结果（是否有足够的库存），物流安排依赖于支付处理的结果（是否支付成功）。 API 链式调用: 一个API的返回值作为另一个API的请求参数，形成一个调用链。 处理这种依赖关系的挑战在于： 并发安全: 需要确保在多线程环境下，依赖关系不会被打乱，结果不会被错误地传递。 异常处理: 如果前置任 …
JAVA 多线程执行顺序不确定？使用 Phaser 协调阶段性任务
Java 多线程执行顺序不确定？使用 Phaser 协调阶段性任务 大家好，今天我们要深入探讨一个Java多线程编程中常见的问题：线程执行顺序的不确定性。以及如何利用 Phaser 类来协调具有阶段性特征的多线程任务。 线程执行顺序的不确定性 在多线程环境下，我们创建的线程并发执行，它们的执行顺序并不是完全可预测的。这主要由以下几个因素决定： 操作系统的调度策略： 操作系统负责调度 CPU 资源给不同的线程。调度算法的不同会导致线程获得 CPU 时间片的机会不同，从而影响执行顺序。例如，有些操作系统可能采用优先级调度，高优先级的线程会优先执行。 CPU 的核心数量： 在单核 CPU 上，线程实际上是交替执行的，而多核 CPU 可以实现真正的并行执行。核心数量越多，线程的执行顺序就越难以预测。 线程本身的性质： 线程的优先级、阻塞状态、等待 I/O 操作等都会影响其执行顺序。例如，一个正在等待 I/O 的线程会暂时放弃 CPU 资源，让其他线程执行。 Java 虚拟机 (JVM) 的优化： JVM 会对代码进行优化，例如指令重排序，这也会影响线程的执行顺序。 这种不确定性可能会导致一些问 …
JAVA 多线程队列堆积？使用 LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍
Java 多线程队列堆积：LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊Java多线程环境下队列堆积的问题，并重点分析 LinkedBlockingQueue 和 SynchronousQueue 这两个常用的并发队列，探讨它们在不同场景下的适用性，以及如何选择合适的队列来避免或缓解队列堆积。 1. 队列堆积的现象与根源 在多线程应用中，生产者线程负责生产数据，消费者线程负责消费数据，而队列则作为两者之间的缓冲。当生产速度远大于消费速度时，队列就会逐渐积累数据，最终可能导致内存溢出，系统性能下降，甚至崩溃。这就是我们常说的队列堆积问题。 造成队列堆积的原因很多，常见的有： 生产者速度过快： 生产者线程的处理能力远强于消费者线程。 消费者速度过慢： 消费者线程因为某种原因（例如：IO阻塞、资源竞争、复杂的计算等）处理速度变慢。 队列容量不足： 队列的容量限制太小，无法容纳生产者生产的大量数据。 系统资源限制： 系统的CPU、内存、IO等资源不足，导致整体处理能力下降。 2. LinkedBlockingQueue: …
继续阅读“JAVA 多线程队列堆积？使用 LinkedBlockingQueue 与 SynchronousQueue 的取舍”
JAVA 多线程任务依赖结果？使用 CompletableFuture.thenCompose 链式处理
Java 多线程任务依赖结果：CompletableFuture.thenCompose 链式处理 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 Java 多线程编程中一个非常重要的概念：任务依赖以及如何使用 CompletableFuture.thenCompose 进行优雅的链式处理。在实际的软件开发中，很多任务并非孤立存在，而是存在着复杂的依赖关系，一个任务的执行可能需要依赖另一个任务的结果。处理这种依赖关系，是保证程序正确性和效率的关键。 任务依赖的场景分析 在深入代码之前，我们先来看看一些常见的任务依赖场景： 数据准备和处理: 假设我们需要从数据库获取用户信息，然后根据用户信息调用第三方服务获取用户画像。获取用户画像的操作显然依赖于获取用户信息的成功。 订单处理: 在电商系统中，订单的创建可能依赖于库存的检查。只有库存足够，才能创建订单。 异步服务调用: 多个异步服务调用，后面的服务调用需要使用前一个服务的返回值作为参数。 这些场景都体现了任务之间的依赖关系。如果我们不合理地处理这些依赖，可能会导致以下问题： 阻塞: 主线程等待某个任务完成，导致程序响应缓慢。 资源浪费: 多个线程同 …
JAVA 多线程执行顺序不确定？使用 Phaser 协调阶段性任务
好的，我们开始今天的讲座，主题是： JAVA 多线程执行顺序不确定？使用 Phaser 协调阶段性任务。 在并发编程的世界里，多线程的引入是为了提高程序的执行效率，充分利用多核处理器的能力。然而，多线程的并发执行也带来了一个核心问题：线程执行顺序的不确定性。这种不确定性在某些场景下是允许的，但在另一些场景下，我们需要精确地控制线程的执行顺序，确保按照预定的阶段性步骤完成任务。Phaser 类就是 Java 并发包 java.util.concurrent 中专门用于协调这些阶段性任务的工具。 一、多线程执行顺序不确定的本质 Java 线程的执行由 JVM 的线程调度器控制。线程调度器根据线程的优先级、等待时间、系统资源等因素决定哪个线程获得 CPU 时间片。由于这些因素在运行时是动态变化的，因此线程的执行顺序是不确定的。 例如，考虑以下简单的多线程程序： public class SimpleThreadExample { public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 3; i++) { final in …
JAVA 多线程分段 Embedding 出现乱序？使用 CompletionService 协调结果
JAVA 多线程分段 Embedding 出现乱序？CompletionService 来救场！ 各位听众，大家好。今天我们来聊聊一个在实际项目中经常遇到的问题：使用 Java 多线程进行分段 Embedding 时出现乱序，以及如何利用 CompletionService 来协调结果，保证输出顺序的正确性。 什么是 Embedding？为什么要分段和多线程？ 首先，我们简单了解一下 Embedding。Embedding 是一种将离散数据（例如文本、图像、音频）转换成连续向量空间的技术。这些向量可以捕捉原始数据的语义信息，方便进行后续的机器学习任务，例如相似度计算、分类、聚类等。 在处理大规模数据时，例如对一篇很长的文章进行 Embedding，直接一次性处理可能会导致内存溢出或者处理时间过长。因此，我们通常会将数据分成多个段落，然后分别进行 Embedding。 而为了提高处理效率，我们会使用多线程并行处理这些段落。这就是分段 Embedding + 多线程的由来。 乱序是如何产生的？ 当我们使用多线程并行处理分段 Embedding 时，每个线程处理一个段落，并将 Embeddi …
JAVA 数据预处理耗时过长？多线程 Tokenizer 拆分优化方案
JAVA 数据预处理耗时过长？多线程 Tokenizer 拆分优化方案 大家好！今天我们来探讨一个在Java数据预处理中经常遇到的问题：Tokenizer（分词器）的处理速度过慢，导致整体预处理时间过长。我将分享一个基于多线程的Tokenizer拆分优化方案，希望能帮助大家提高数据处理效率。 在很多自然语言处理（NLP）任务中，数据预处理是至关重要的一步。而Tokenizer作为预处理流程中的关键环节，负责将文本数据分割成更小的单元（Token）。如果Tokenizer的效率不高，就会成为整个流程的瓶颈。 1. 问题分析：单线程Tokenizer的局限性 传统的Tokenizer通常采用单线程方式处理数据。这意味着它一次只能处理一个文本，处理速度受到单个CPU核心的限制。当数据量巨大时，单线程Tokenizer的效率会显著下降，导致预处理时间大幅增加。 单线程Tokenizer的局限性可以归纳为以下几点： CPU利用率低： 只能利用单个CPU核心，无法充分发挥多核CPU的性能。 IO阻塞： 在读取或写入数据时，线程会被阻塞，导致处理速度下降。 线性处理： 只能按照顺序处理文本，无法并行 …
JAVA WebSocket 消息延迟？多线程推送与阻塞 IO 问题解析
JAVA WebSocket 消息延迟？多线程推送与阻塞 IO 问题解析 大家好，今天我们来聊聊在使用 Java WebSocket 进行消息推送时，经常会遇到的一个问题：消息延迟。这个问题可能涉及多线程并发、阻塞 IO 以及 WebSocket 本身的特性等多个方面。我们将深入探讨这些原因，并提供一些实用的解决方案。 1. WebSocket 基础与延迟现象 WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上提供全双工通信协议的技术。它允许服务器主动向客户端推送数据，而无需客户端频繁轮询。这使得 WebSocket 非常适合实时应用，例如在线游戏、聊天应用、实时数据监控等。 然而，在实际应用中，我们可能会发现 WebSocket 消息推送存在延迟现象。这种延迟可能表现为： 客户端接收消息的时间明显晚于服务器发送消息的时间。 消息到达的顺序与服务器发送的顺序不一致。 在高并发场景下，延迟现象更加明显。 这些延迟现象会严重影响用户体验，因此我们需要深入理解其背后的原因并采取相应的措施。 2. 多线程并发与竞争条件 在服务器端，WebSocket 消息推送通常涉及到多线程。例如，一个线程负责 …