Java高并发之BlockingQueue

使用BlockingQueue队列处理高并发下的日志

前言碎语

当系统流量负载比较高时，业务日志的写入操作也要纳入系统性能考量之内，如若处理不当，将影响系统的正常业务操作，之前写过一篇《spring boot通过MQ消费log4j2的日志》的博文，采用了RabbitMQ消息中间件来存储抗高并发下的日志，因为引入了中间件，操作使用起来可能没那么简便，今天分享使用多线程消费阻塞队列的方式来处理我们的海量日志

waht阻塞队列？

阻塞队列（BlockingQueue）是区别于普通队列多了两个附加操作的线程安全的队列。这两个附加的操作是：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

1.声明存储固定消息的队列

/*** Created by kl on 2017/3/20.* Content :销售操作日志队列*/
public class SalesLogQueue{//队列大小public static final int QUEUE_MAX_SIZE    = 1000;private static SalesLogQueue alarmMessageQueue = new SalesLogQueue();//阻塞队列private BlockingQueueblockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(QUEUE_MAX_SIZE);private SalesLogQueue(){}public static SalesLogQueue getInstance() {return alarmMessageQueue;}/*** 消息入队* @param salesLog* @return*/public boolean push(SalesLog salesLog) {return this.blockingQueue.add(salesLog);//队列满了就抛出异常，不阻塞}/*** 消息出队* @return*/public SalesLog poll() {SalesLog result = null;try {result = this.blockingQueue.take();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return result;}/*** 获取队列大小* @return*/public int size() {return this.blockingQueue.size();}
}

ps:因为业务原因，采用add的方式入队，队列满了就抛异常，不阻塞

2.消息入队

消息入队可以在任何需要保存日志的地方操作，如aop统一拦截日志处理，filter过滤请求日志处理，或者耦合的业务日志，记住，不阻塞入队操作，不然将影响正常的业务操作，如下为filter统一处理请求日志：

/*** Created by kl on 2017/3/20.* Content :访问请求拦截，保存操作日志*/
public class SalesLogFilter implements Filter {private RoleResourceService resourceService;@Overridepublic void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {ServletContext context = filterConfig.getServletContext();ApplicationContext ctx = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(context);resourceService = ctx.getBean(RoleResourceService.class);}@Overridepublic void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {try {HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;String requestUrl = request.getRequestURI();String requestType=request.getMethod();String ipAddress = HttpClientUtil.getIpAddr(request);Map resource=resourceService.getResource();String context=resource.get(requestUrl);//动态url正则匹配if(StringUtil.isNull(context)){for(Map.Entry entry:resource.entrySet()){String resourceUrl= entry.getKey();if(requestUrl.matches(resourceUrl)){context=entry.getValue();break;}}}SalesLog log=new SalesLog();log.setCreateDate(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));log.setContext(context);log.setOperateUser(UserTokenUtil.currentUser.get().get("realname"));log.setRequestIp(ipAddress);log.setRequestUrl(requestUrl);log.setRequestType(requestType);SalesLogQueue.getInstance().push(log);}catch (Exception e){e.printStackTrace();}filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);}@Overridepublic void destroy() {}
}

3.消息出队被消费

BlockingQueue是线程安全的，所以可以放心的在多个线程中去处理队列中的消息，如下代码声明了一个两个大小的固定线程池，并添加了两个线程去处理队列中的消息

/*** Created by kl on 2017/3/20.* Content :启动消费操作日志队列的线程*/
@Component
public class ConsumeSalesLogQueue {@AutowiredSalesLogService salesLogService;@PostConstructpublic void startrtThread() {ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(2);//两个大小的固定线程池e.submit(new PollSalesLog(salesLogService));e.submit(new PollSalesLog(salesLogService));}class PollSalesLog implements Runnable {SalesLogService salesLogService;public PollSalesLog(SalesLogService salesLogService) {this.salesLogService = salesLogService;}@Overridepublic void run() {while (true) {try {SalesLog salesLog = SalesLogQueue.getInstance().poll();if(salesLog!=null){salesLogService.saveSalesLog(salesLog);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}
}

参考博文如下，对BlockingQueue队列更多了解，可读一读如下的博文：