摘要：
Java的线程池一般是基于concurrent包下的ThreadPoolExecutor类实现的，不过当我们基于spring框架开发程序时，通常会使用其包装类ThreadPoolTaskExecutor，这里有一个小问题就是当使用线程池执行任务的时候，任务的消费速度小于生产速度时，任务通常会被阻塞到阻塞队列，而阻塞队列大小通常是固定的，当阻塞队列满的时候，execute方法并不会阻塞，默认是使用R
Java的线程池一般是基于concurrent包下的ThreadPoolExecutor类实现的，
不过当我们基于spring框架开发程序时，
通常会使用其包装类ThreadPoolTaskExecutor，
这里有一个小问题就是当使用线程池执行任务的时候，
任务的消费速度小于生产速度时，任务通常会被阻塞到阻塞队列，
而阻塞队列大小通常是固定的，当阻塞队列满的时候，execute方法并不会阻塞，
默认是使用RejectedExecutionHandler去处理拒绝的任务，默认策略是AbortPolicy，直接抛出RejectedExecutionException异常，
很多情况下，这不符合我们的业务需求，我们希望被拒绝的任务能够阻塞执行，从而阻止任务的生产速度；
一个比较巧妙的解决方案如下，仅供参考，具体还需要根据实际场景来应用：
importjava.util.concurrent.Executor; importjava.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; importorg.slf4j.Logger; importorg.slf4j.LoggerFactory; importorg.springframework.context.annotation.Bean; importorg.springframework.context.annotation.Configuration; importorg.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; @Configuration public classTaskExecutorConfig { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); @Bean("vgcThreadPoolTaskExecutor") publicExecutor threadPoolTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = newThreadPoolTaskExecutor(); taskExecutor.setCorePoolSize(6); taskExecutor.setMaxPoolSize(50); taskExecutor.setQueueCapacity(1000); taskExecutor.setRejectedExecutionHandler((Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) ->{ if (!executor.isShutdown()) { try{ executor.getQueue().put(r); } catch(InterruptedException e) { logger.error(e.toString(), e); Thread.currentThread().interrupt(); } } } ); taskExecutor.initialize(); returntaskExecutor; } }
这里之所以能实现阻塞，是基于BlockingQueue的put方法来实现的，当阻塞队列满时，put方法会一直等待...