AI 时代浪潮下,Spring 框架异步编程点亮高效开发之路,你还在等什么?

简介: 【8月更文挑战第31天】在快节奏的软件开发中,Spring框架通过@Async注解和异步执行器提供了强大的异步编程工具,提升应用性能与用户体验。异步编程如同魔法,使任务在后台执行而不阻塞主线程,保持界面流畅。只需添加@Async注解即可实现方法的异步执行,或通过配置异步执行器来管理线程池,提高系统吞吐量和资源利用率。尽管存在线程安全等问题,但异步编程能显著增强应用的响应性和效率。

在当今快节奏的软件开发世界中,效率和响应性是至关重要的。Spring 框架为我们提供了强大的工具来实现异步编程,从而提升应用程序的性能和用户体验。

异步编程,就像是一场魔法表演,让程序在后台默默工作,而不阻塞主线程的运行。想象一下,你正在使用一个应用程序,点击一个按钮后,不需要漫长的等待,界面依然流畅,而后台的任务却在悄悄地进行着。这就是异步编程的魅力所在。

Spring 框架中的异步编程主要通过两种方式实现:使用@Async 注解和使用异步执行器。

首先,让我们来看看@Async 注解的魔力。只需在方法上添加这个注解,Spring 就会自动将该方法的执行放入一个单独的线程中。例如:

import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class MyService {
   

    @Async
    public void longRunningTask() {
   
        // 耗时的任务
        try {
   
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
   
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("任务完成!");
    }
}

在上面的代码中,longRunningTask方法被标记为异步方法。当调用这个方法时,它将在一个单独的线程中执行,不会阻塞调用者的线程。

接下来,让我们看看如何使用异步执行器。异步执行器就像是一个强大的魔法助手,可以配置不同的线程池来执行异步任务。可以在 Spring 的配置类中配置异步执行器:

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
   

    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor() {
   
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(25);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

在上面的配置中,我们创建了一个线程池任务执行器,并设置了核心线程数、最大线程数和队列容量等参数。然后,在需要异步执行的方法中,可以注入这个执行器并使用它来执行任务。

异步编程不仅可以提高应用程序的响应性,还可以提高系统的吞吐量。在处理大量并发请求时,异步编程可以让系统更加高效地利用资源,避免线程阻塞和资源浪费。

然而,异步编程也并非没有挑战。在使用异步编程时,需要注意线程安全问题、错误处理和结果的获取等方面。但只要我们小心谨慎地使用,异步编程可以为我们的应用程序带来巨大的好处。

总之,Spring 框架下的异步编程实践为我们打开了一扇通往高效、响应性强的应用程序的大门。让我们勇敢地探索这个神奇的世界,用异步编程的魔法为我们的软件增添光彩。

相关文章
|
12天前
|
人工智能 小程序
【一步步开发AI运动小程序】十五、AI运动识别中,如何判断人体站位的远近?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力,无需后台支持,具有快速、体验好、易集成等特点。本文介绍如何利用插件判断人体与摄像头的远近,确保人体图像在帧内的比例适中,以优化识别效果。通过`whole`检测规则,分别实现人体过近和过远的判断,并给出相应示例代码。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
DiffSensei:AI 漫画生成框架,能生成内容可控的黑白漫画面板,支持多角色和布局控制
DiffSensei 是一个由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学共同推出的AI漫画生成框架,能够生成可控的黑白漫画面板。该框架整合了基于扩散的图像生成器和多模态大型语言模型(MLLM),支持多角色控制和精确布局控制,适用于漫画创作、个性化内容生成等多个领域。
70 18
DiffSensei:AI 漫画生成框架,能生成内容可控的黑白漫画面板,支持多角色和布局控制
|
9天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
ChatMCP:基于 MCP 协议开发的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装 MCP 服务器
ChatMCP 是一款基于模型上下文协议(MCP)的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装。它能够与多种大型语言模型(LLM)如 OpenAI、Claude 和 OLLama 等进行交互,具备自动化安装 MCP 服务器、SSE 传输支持、自动选择服务器、聊天记录管理等功能。
75 15
ChatMCP:基于 MCP 协议开发的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装 MCP 服务器
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
Leffa:Meta AI 开源精确控制人物外观和姿势的图像生成框架,在生成穿着的同时保持人物特征
Leffa 是 Meta 开源的图像生成框架,通过引入流场学习在注意力机制中精确控制人物的外观和姿势。该框架不增加额外参数和推理成本,适用于多种扩散模型,展现了良好的模型无关性和泛化能力。
40 11
Leffa:Meta AI 开源精确控制人物外观和姿势的图像生成框架,在生成穿着的同时保持人物特征
|
10天前
|
人工智能 API 语音技术
TEN Agent:开源的实时多模态 AI 代理框架,支持语音、文本和图像的实时通信交互
TEN Agent 是一个开源的实时多模态 AI 代理框架,集成了 OpenAI Realtime API 和 RTC 技术,支持语音、文本和图像的多模态交互,具备实时通信、模块化设计和多语言支持等功能,适用于智能客服、实时语音助手等多种场景。
93 15
TEN Agent:开源的实时多模态 AI 代理框架,支持语音、文本和图像的实时通信交互
|
11天前
|
人工智能 安全 PyTorch
SPDL:Meta AI 推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,兼容主流 AI 框架 PyTorch
SPDL是Meta AI推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,基于多线程技术和异步事件循环,提供高吞吐量、低资源占用的数据加载功能,支持分布式系统和主流AI框架PyTorch。
45 10
SPDL:Meta AI 推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,兼容主流 AI 框架 PyTorch
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
Director 是一个构建视频智能体的 AI 框架,用户可以通过自然语言命令执行复杂的视频任务,如搜索、编辑、合成和生成视频内容。该框架基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施,集成了多个预构建的视频代理和 AI API,支持高度定制化,适用于开发者和创作者。
74 9
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI框架的赢者法则:生态繁荣的昇思MindSpore,成为大模型时代的新选择
2024年被视为大模型应用的元年。昇思MindSpore AI框架凭借其强大的开源社区和技术创新,在全球范围内迅速崛起。截至2024年11月,该框架的下载量已超过1100万次,覆盖130多个国家和地区的2400多个城市,拥有3.7万名贡献者。昇思MindSpore不仅在人才培养和社区治理方面表现出色,还在大模型的开发、训练和应用中发挥了关键作用,支持了50多个主流大模型,覆盖15个行业。随着其市场份额预计达到30%,昇思MindSpore正逐步成为行业共识,推动大模型在各领域的广泛应用。
33 12
|
6天前
|
人工智能 小程序 API
【一步步开发AI运动小程序】十七、如何识别用户上传视频中的人体、运动、动作、姿态?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动、姿态检测的AI能力,支持本地原生识别,无需后台服务,具有速度快、体验好、易集成等优点。本文介绍如何使用该插件实现用户上传视频的运动识别,包括视频解码抽帧和人体识别的实现方法。
|
11天前
|
人工智能 小程序 UED
【一步步开发AI运动小程序】十六、AI运动识别中,如何判断人体站位?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力,本地引擎无需后台支持,具备快速、体验好、易集成等优势。本文介绍如何利用插件的`camera-view`功能,通过检测人体站位视角(前、后、左、右),确保运动时的最佳识别率和用户体验。代码示例展示了如何实现视角检查,确保用户正或背对摄像头,为后续运动检测打下基础。