这里讲解一下Spring对异步事件机制的支持，实现方式有两种：

1、全局异步

即只要是触发事件都是以异步执行，具体配置（spring-config-register.xml）如下：

Java代码

1. <task:executor id="executor" pool-size="10" />
2. <!-- 名字必须是applicationEventMulticaster和messageSource是一样的，默认找这个名字的对象 -->
3. <!-- 名字必须是applicationEventMulticaster，因为AbstractApplicationContext默认找个 -->
4. <!-- 如果找不到就new一个，但不是异步调用而是同步调用 -->
5. <bean id="applicationEventMulticaster" class="org.springframework.context.event.SimpleApplicationEventMulticaster">
6. <!-- 注入任务执行器 这样就实现了异步调用（缺点是全局的，要么全部异步，要么全部同步（删除这个属性即是同步）） -->
7. <property name="taskExecutor" ref="executor"/>
8. </bean>

通过注入taskExecutor来完成异步调用。具体实现可参考之前的代码介绍。这种方式的缺点很明显：要么大家都是异步，要么大家都不是。所以不推荐使用这种方式。

2、更灵活的异步支持

spring3提供了@Aync注解来完成异步调用。此时我们可以使用这个新特性来完成异步调用。不仅支持异步调用，还支持简单的任务调度，比如我的项目就去掉Quartz依赖，直接使用spring3这个新特性，具体可参考spring-config.xml。

2.1、开启异步调用支持

Java代码

1. <!-- 开启@AspectJ AOP代理 -->
2. <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true"/>
3. 
   
4. <!-- 任务调度器 -->
5. <task:scheduler id="scheduler" pool-size="10"/>
6. 
   
7. <!-- 任务执行器 -->
8. <task:executor id="executor" pool-size="10"/>
9. 
   
10. <!--开启注解调度支持 @Async @Scheduled-->
11. <task:annotation-driven executor="executor" scheduler="scheduler" proxy-target-class="true"/>

2.2、配置监听器让其支持异步调用

Java代码

1. @Component
2. public class EmailRegisterListener implements ApplicationListener<RegisterEvent> {
3. @Async
4. @Override
5. public void onApplicationEvent(final RegisterEvent event) {
6. System.out.println("注册成功，发送确认邮件给：" + ((User)event.getSource()).getUsername());
7. }
8. }

使用@Async注解即可，非常简单。

这样不仅可以支持通过调用，也支持异步调用，非常的灵活，实际应用推荐大家使用这种方式。

通过如上，大体了解了Spring的事件机制，可以使用该机制非常简单的完成如注册流程，而且对于比较耗时的调用，可以直接使用Spring自身的异步支持来优化。

View Code

这个注解用于标注某个方法或某个类里面的所有方法都是需要异步处理的。被注解的方法被调用的时候，会在新线程中执行，而调用它的方法会在原来的线程中执行。这样可以避免阻塞、以及保证任务的实时性。适用于处理log、发送邮件、短信……等。

注解的应用范围：

• 类：表示这个类中的所有方法都是异步的
• 方法：表示这个方法是异步的，如果类也注解了，则以这个方法的注解为准

相关的配置：

<task:annotation-driven />配置：

• executor：指定一个缺省的executor给@Async使用。

例子：

<task:annotation-driven executor="asyncExecutor" />

<task:executor />配置参数：

• id：当配置多个executor时，被@Async("id")指定使用；也被作为线程名的前缀。
• pool-size：

• core size：最小的线程数，缺省：1
• max size：最大的线程数，缺省：Integer.MAX_VALUE
• queue-capacity：当最小的线程数已经被占用满后，新的任务会被放进queue里面，当这个 queue的capacity也被占满之后，pool里面会创建新线程处理这个任务，直到总线程数达到了max size，这时系统会拒绝这个任务并抛出TaskRejectedException异常（缺省配置的情况下，可以通过rejection-policy 来决定如何处理这种情况）。缺省值为：Integer.MAX_VALUE
• keep-alive：超过core size的那些线程，任务完成后，再经过这个时长（秒）会被结束掉
• rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务
• ABORT（缺省）：抛出TaskRejectedException异常，然后不执行
• DISCARD：不执行，也不抛出异常
• DISCARD_OLDEST：丢弃queue中最旧的那个任务
• CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行