Spring异步线程池堆积：如何避免批量保存导致的性能瓶颈？

优化Spring异步线程池，避免数据保存瓶颈

当使用Spring异步线程池将批量数据保存到Redis时，您可能会遇到线程池积累的问题：当线程数达到上限时，任务积压在队列中，导致批量保存（例如，每20条记录一次）效率低下，每秒只保存少量数据。 由于队列长度可能无法直接配置，因此调整线程池参数(最大线程数、空闲线程数、队列长度和拒绝策略)似乎无法解决问题。

本文提供了有效的解决方案：

1. 单个数据保存： 避免在异步法中直接批量保存。 将每个待保存的数据项添加到Set集合中。 Set可以自动去除重复数据。

2. 定期任务调度： 使用Spring的定时任务机制，如@Scheduled注解，每隔一定时间间隔(如5秒)执行一次数据保存操作。

3. 定时批量写入Redis： 在定时任务中，将Set集合中的所有数据一次性写入Redis，然后清空Set集合，为下一轮数据保存做准备。

该方法有效地避免了线程池的积累，并以更高的效率将数据保存到Redis中。 可根据实际需要调整定时任务的间隔，以平衡性能和实时性。 请记住，使用SET可以确保数据不重复。

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