ThreadPoolTaskExecutor线程重复执行

首先，要确保你的ThreadPoolTaskExecutor配置正确，并且线程池的大小适合你的需求。如果线程池大小过小，可能会导致任务排队等待执行，而不是立即执行。如果线程池大小过大，可能会导致资源浪费。

另外，如果你的任务有可能重复执行，你需要检查任务的触发条件是否正确。可能是在某个条件下，任务被多次触发了。

还有一种情况是任务本身可能存在问题，导致它重复执行。你需要仔细检查任务的代码逻辑，确保没有造成重复执行的bug。

最后，你可以考虑使用互斥锁或其他同步机制来确保任务的原子性执行，避免重复执行的问题。

相关问题

ThreadPoolTaskExecutor线程耗时

ThreadPoolTaskExecutor 是 Spring 框架提供的一个线程池实现，用于管理多线程任务的执行。在使用 ThreadPoolTaskExecutor 进行多线程任务时，如果任务较多或者任务较复杂，就可能会导致线程耗时增加。

线程耗时可以通过以下两种方式进行优化：

1. 调整线程池大小：通过调整线程池大小可以优化线程的并发度，从而减少线程耗时。如果线程池大小设置过小，就会导致任务等待线程的时间增加，从而导致线程耗时增加；如果线程池大小设置过大，就会导致线程上下文切换的时间增加，从而导致线程耗时增加。

2. 优化任务代码：通过优化任务代码可以减少任务的执行时间，从而减少线程耗时。例如，可以使用缓存来避免重复计算、使用异步调用来减少等待时间、使用并发集合来提高数据读写效率等。

综上所述，要优化 ThreadPoolTaskExecutor 的线程耗时，需要综合考虑线程池大小和任务代码的优化。

springboot mybatis 多线程写入数据

Spring Boot结合MyBatis在处理多线程写入数据库时，可以利用其事务管理和线程安全的设计。当在多线程环境中，多个线程同时尝试通过MyBatis执行插入、更新操作时，如果不加额外控制，可能会导致数据一致性问题，如脏读、不可重复读或幻读。

为了保证数据的完整性，通常会采用以下策略：

1. **使用`@Transactional`注解**：在Service层的方法上添加`@Transactional`，开启自动提交事务，确保每个线程的数据修改在一个单独的事务中完成。如果设置成`PROPAGATION.REQUIRES_NEW`，则会为每个方法创建一个新的事务，避免并发冲突。

@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED) // 或者 REQUIRES_NEW
public void insertData() {
    // 数据插入操作
}

2. **使用锁机制**：对于需要互斥访问的数据表，可以在MyBatis中使用`SELECT FOR UPDATE`语句获取行级锁，确保一次只有一个线程能写入。

3. **批处理**：大量数据插入时，可以考虑批量操作，减少对数据库的频繁交互，提高性能。

4. **线程池配置**：使用Spring的ThreadPoolTaskExecutor或JDK的ExecutorService来管理并行任务，合理设定并发数以防止过度竞争资源。

然而，虽然上述措施有助于提高数据一致性，但在某些高并发场景下，仍需考虑分布式锁、乐观锁或数据库级别的并发控制技术。