springboot 项目使用多线程处理任务时，在线程中无法通过 @Autowired 注入所需的bean
最近在做一个“温湿度控制”的项目，项目要求通过用户设定的温湿度数值和实时采集到的数值进行比对分析，因为数据的对比与分析是一个通过前端页面控制的定时任务，经理要求在用户开启定时任务时，单独开启一个线程进行数据的对比分析，并将采集到的温湿度数值存入
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2024-07-22 22:49:37
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# 实现 Java 多线程 RabbitMQ 消费
## 1. 简介
在本文中，将教会一位刚入行的小白如何实现 Java 多线程 RabbitMQ 消费。首先，我们将介绍整个实现的流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们将详细解释每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例，并对代码进行注释。
## 2. 流程展示
下面是实现 Java 多线程 RabbitMQ 消费的流程图示：
```merm
原创
2023-10-04 06:24:07
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本章知识目标1.0 掌握线程的概念，java线程调度思想，优先级及线程的状态转换关系 2.0 了解Thread类的常用方法 3.0 掌握编写线程的两种方法 4.0 掌握线程资源同步处理的方法 5.0 掌握JDK任务定时调度执行方法java 多线程其实就是多个线程轮流占用cpu 每个任务占用的时间非常短 效果是每个任务并发执行1.0 java线程的概念1.1 多线程与多进程进程是对操作系统来说 一次
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2023-07-28 23:53:03
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最近项目上用到了Kafka（作为数据源接入），这里将自己的实践分享出来，供大家参考或针砭。 从网上查阅资料发现，基本上有2中与Kafka对接的方式：1.Spring-Kafka
2.调用Kafka API自己实现ConsumerClientSpring-Kafka的基本原理就是Spring自动轮询Poll数据，通过监听器MessageListener.onMessage()向用户自定义的
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2023-07-11 17:22:03
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前言kafka消息队列在项目开发中经常被使用，尤其是在大数据领域经常见到它的身影。spring集成了kafka方便我们使用，只要引入spring-kafka即可。问题描述有一天我们后台版本发布，虽然改动很大，但是大家还是自信满满，因为经过了好几轮测试验证都没有问题，但是很不幸，结果还是出现问题了，上线后发现kafka消费线程只拉取了一次就莫名其妙停止，重启后会重新拉，但是也就一次就停止(理论上消费
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2024-02-29 10:19:15
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最近项目开发过程使用kafka作为项目模块间负载转发器，实现实时接收不同产品线消息，分布式准实时消费产品线消息。通过kafka作为模块间的转换器，不仅有MQ的几大好处：异步、 解耦、 削峰等几大好处，而且开始考虑最大的好处，可以实现架构的水平扩展，下游系统出现性能瓶颈，容器平台伸缩增加一些实例消费能力很快就提上来了，整体系统架构上不用任何变动。理论上，我们项目数据量再大整体架构上高可用都没有问题。
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2023-09-25 16:01:09
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Spring整合Kafka采用Kafaka技术进行系统消息的发送，提高系统的性能1、阻塞队列的使用Kafaka也好还是其他的消息中间件也好都是框架，如果不使用这些框架使用BlockingQueue也可以解决消息系统的开发理解阻塞队列对理解Kafaka很有帮助BlockingQueue
解决线程通信的问题阻塞的方法有put、take生产的数据放在队列当中，当队列满的时候生产者线程就被阻塞住(什
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2023-11-11 16:59:47
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本篇介绍一下RabbitMQ中的消费模式，在前边的所有栗子中我们采用的消费者都是EventingBasicConsumer，其实RabbitMQ中还有其他两种消费模式：BasicGet和QueueBaicConsumer，下边介绍RabiitMQ的消费模式，及使用它们时需要注意的一些问题。1 RabbitMQ的消费模式0 准备工作 使用Web管理工具添加exchange、queue并绑定，bi
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2024-04-08 10:42:14
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一、背景本文主要介绍了spring多线程事务的解决方案，心急的小伙伴可以跳过上面的理论介绍分析部分直接看最终解决方案。在我们日常的业务活动中，经常会出现大规模的修改插入操作，比如在3.0的活动赛事创建，涉及到十几张表的插入（一张表可能插入一行或者多行数据），由于单线程模型的关系，所有的sql都是串行，即后面的sql必须都要等到前面的sql执行完成才能继续。但是在很多场景下，sql的执行顺序并不影响
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2024-06-18 11:02:11
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多线程并发问题的背景和定义当一个程序涉及到多个线程同时运行时，就有可能出现多线程并发问题。多线程并发问题是指当多个线程同时访问共享资源（如数据、内存、文件等）时，由于相互之间的竞争和冲突，导致程序出现不稳定、不可预测的行为。例如，当两个线程同时访问同一个变量时，可能会出现读写冲突、数据错乱、死锁等问题。多线程并发问题的起因多线程并发问题的起因是由于多个线程同时访问共享资源而产生的竞争和冲突。例如，
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2024-06-24 21:46:01
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# Spring Boot Kafka 多线程消费指南
Kafka 是一个分布式消息平台，Spring Boot 提供了很好的集成来处理消息的生产与消费。在复杂的系统中，我们可能需要并行消费 Kafka 的消息，这需要我们利用多线程的特性。在这篇文章中，我将指导你如何实现 Spring Boot Kafka 多线程消费。
## 1. 流程概述
为了实现 Kafka 的多线程消费，首先要理解整
原创
2024-08-09 11:40:20
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参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理9、 Kafka的多线程实现：KafkaProducer是线程安全的，但是KafkaConsumer不是线程安全的。多线程消费实例：package com.paojiaojiang.consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
impor
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2023-08-30 14:18:48
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文章目录1. Kafka Java Consumer 设计原理2. 多线程方案3. 代码实现4. 问题思考 目前，计算机的硬件条件已经大大改善，即使是在普通的笔记本电脑上，多核都已经是标配了，更不用说专业的服务器了。如果跑在强劲服务器机器上的应用程序依然是单线程架构，那实在是有点暴殄天物了。不过，Kafka Java Consumer 就是单线程的设计，你是不是感到很惊讶。所以，探究它的多线程
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2023-08-28 10:19:14
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写在前面： 这几天无聊看了一下rabbitMQ队列，想着结合Redis的递减功能做一个商城秒杀系统（支持并发）。自己弄了一天半的时间总算差不多懂了（ps：只是运行过程和逻辑，至于rabbitMQ的原理还没怎么深入研究，以后有时间在看吧），现在把我的逻辑和代码分享出来，供各位瞅瞅。如果哪里有问题或不对的地方还请各位大佬在下方不吝赐教。废话不说进入主题，还是从下面的一张图开始吧
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2024-04-09 15:33:42
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在启动函数中添加对schedule的支持： @SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
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2024-06-18 07:34:39
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项目地址可靠mq项目：reliable-mq 支持消息事务消息发送、幂等消费、顺序消费和可靠消费前提顺序消费，依赖消息id，使用reliable-mq的DatabaseRabbitMqProduceClient类发送mq消息，支持指定消息id，如果不指定，则会使用java的UUID自动生成一个。 DatabaseRabbitMqProduceClient类实现了RabbitMqProduceCli
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2024-03-23 20:11:45
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在当今的微服务架构中，Spring Boot结合Kafka已成为实现高性能、可扩展性和可靠性分布式消息处理的热门选择。尤其是对于需要高吞吐量和低延迟的应用场景，多线程消费Kafka消息可以显著提升系统的整体性能和响应速度。本文将详细探讨在Spring Boot中整合Kafka多线程消费的各个方面，帮助你更好地理解这一技术的应用。
### 背景定位
在现代微服务架构中，企业常常需要处理大量实时数
目录消费者并发数量消费者提交已消费消息offset生产者批量发送消息... 消费者并发数量spring.kafka.listener.concurrency @KafkaListener.concurrency仅在多partition对应单个消费端时，用于多线程消费消息（concurrency <= partition数量）， 当存在多个消费端时，优先考虑让新的消费端去消费（而不是多线程，
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2023-10-18 21:45:45
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一、背景本文主要介绍了spring多线程事务的解决方案，心急的小伙伴可以跳过上面的理论介绍分析部分直接看最终解决方案。在我们日常的业务活动中，经常会出现大规模的修改插入操作，比如在3.0的活动赛事创建，涉及到十几张表的插入（一张表可能插入一行或者多行数据），由于单线程模型的关系，所有的sql都是串行，即后面的sql必须都要等到前面的sql执行完成才能继续。但是在很多场景下，sql的执行顺序并不影响
背景我们的支付场景下，要求消费的业务消息绝不能丢失，且能充分利用高规格的服务器的性能，比如用线程池对业务消息进行快速处理。有同学可能没太理解这个问题有啥不好处理，让我一步步分析下。MQ的优势和缺点MQ是我们在应对高并发场景最常用的一种措施，它可以帮我们对业务解耦、对流程异步化以及削峰填谷的妙用。但是，由于引入了这一额外的中间件，也增加了系统的复杂度和不稳定因素。消息可靠性的应对消息的可靠性保证需要
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2024-06-09 17:03:02
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