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如何優雅的使用和理解線程池----轉

sin rate 但是 監控 spring 所有 [] 裏的 reject

線程池原理

談到線程池就會想到池化技術,其中最核心的思想就是把寶貴的資源放到一個池子中;每次使用都從裏面獲取,用完之後又放回池子供其他人使用,有點吃大鍋飯的意思。

那在 Java 中又是如何實現的呢?

在 JDK 1.5 之後推出了相關的 api,常見的創建線程池方式有以下幾種:

  • Executors.newCachedThreadPool():無限線程池。
  • Executors.newFixedThreadPool(nThreads):創建固定大小的線程池。
  • Executors.newSingleThreadExecutor():創建單個線程的線程池。

其實看這三種方式創建的源碼就會發現:

1
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { 2 return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 3 60L, TimeUnit.SECONDS, 4 new SynchronousQueue<Runnable>()); 5 }


所以我們重點來看下 ThreadPoolExecutor 是怎麽玩的。實際上還是利用 ThreadPoolExecutor

類實現的。

首先是創建線程的 api:

1 ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize 為線程池的基本大小。這幾個核心參數的作用:

  • maximumPoolSize 為線程池最大線程大小。
  • keepAliveTimeunit 則是線程空閑後的存活時間。
  • workQueue
    用於存放任務的阻塞隊列。
  • handler 當隊列和最大線程池都滿了之後的飽和策略。

了解了這幾個參數再來看看實際的運用。

通常我們都是使用:

1 threadPool.execute(new Job());

在具體分析之前先了解下線程池中所定義的狀態,這些狀態都和線程的執行密切相關:這樣的方式來提交一個任務到線程池中,所以核心的邏輯就是 execute() 函數了。

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  • RUNNING 自然是運行狀態,指可以接受任務執行隊列裏的任務
  • SHUTDOWN 指調用了 shutdown() 方法,不再接受新任務了,但是隊列裏的任務得執行完畢。
  • STOP 指調用了 shutdownNow() 方法,不再接受新任務,同時拋棄阻塞隊列裏的所有任務並中斷所有正在執行任務。
  • TIDYING 所有任務都執行完畢,在調用 shutdown()/shutdownNow() 中都會嘗試更新為這個狀態。
  • TERMINATED 終止狀態,當執行 terminated() 後會更新為這個狀態。

用圖表示為:

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然後看看 execute() 方法是如何處理的:

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  1. 獲取當前線程池的狀態。
  2. 當前線程數量小於 coreSize 時創建一個新的線程運行。
  3. 如果當前線程處於運行狀態,並且寫入阻塞隊列成功。
  4. 雙重檢查,再次獲取線程狀態;如果線程狀態變了(非運行狀態)就需要從阻塞隊列移除任務,並嘗試判斷線程是否全部執行完畢。同時執行拒絕策略。
  5. 如果當前線程池為空就新創建一個線程並執行。
  6. 如果在第三步的判斷為非運行狀態,嘗試新建線程,如果失敗則執行拒絕策略。

這裏借助《聊聊並發》的一張圖來描述這個流程:

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如何配置線程

流程聊完了再來看看上文提到了幾個核心參數應該如何配置呢?

有一點是肯定的,線程池肯定是不是越大越好。

通常我們是需要根據這批任務執行的性質來確定的。

  • IO 密集型任務:由於線程並不是一直在運行,所以可以盡可能的多配置線程,比如 CPU 個數 * 2
  • CPU 密集型任務(大量復雜的運算)應當分配較少的線程,比如 CPU 個數相當的大小。

當然這些都是經驗值,最好的方式還是根據實際情況測試得出最佳配置。

優雅的關閉線程池

有運行任務自然也有關閉任務,從上文提到的 5 個狀態就能看出如何來關閉線程池。

其實無非就是兩個方法 shutdown()/shutdownNow()

但他們有著重要的區別:

  • shutdown() 執行後停止接受新任務,會把隊列的任務執行完畢。
  • shutdownNow() 也是停止接受新任務,但會中斷所有的任務,將線程池狀態變為 stop。

兩個方法都會中斷線程,用戶可自行判斷是否需要響應中斷。

shutdownNow() 要更簡單粗暴,可以根據實際場景選擇不同的方法。

我通常是按照以下方式關閉線程池的:

 1 long start = System.currentTimeMillis();
 2 for (int i = 0; i <= 5; i++) {
 3     pool.execute(new Job());
 4 }
 5 pool.shutdown();
 6 while (!pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {
 7     LOGGER.info("線程還在執行。。。");
 8 }
 9 long end = System.currentTimeMillis();
10 LOGGER.info("一共處理了【{}】", (end - start));

pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS) 會每隔一秒鐘檢查一次是否執行完畢(狀態為 TERMINATED),當從 while 循環退出時就表明線程池已經完全終止了。

SpringBoot 使用線程池

2018 年了,SpringBoot 盛行;來看看在 SpringBoot 中應當怎麽配置和使用線程池。

既然用了 SpringBoot ,那自然得發揮 Spring 的特性,所以需要 Spring 來幫我們管理線程池:

 1 @Configuration
 2 public class TreadPoolConfig {
 3     /**
 4      * 消費隊列線程
 5      * @return
 6      */
 7     @Bean(value = "consumerQueueThreadPool")
 8     public ExecutorService buildConsumerQueueThreadPool(){
 9         ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
10                 .setNameFormat("consumer-queue-thread-%d").build();
11         ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
12                 new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
13         return pool ;
14     }
15 }

使用時:

1 @Resource(name = "consumerQueueThreadPool")
2 private ExecutorService consumerQueueThreadPool;
3 @Override
4 public void execute() {
5     //消費隊列
6     for (int i = 0; i < 5; i++) {
7         consumerQueueThreadPool.execute(new ConsumerQueueThread());
8     }
9 }

其實也挺簡單,就是創建了一個線程池的 bean,在使用時直接從 Spring 中取出即可。

監控線程池

談到了 SpringBoot,也可利用它 actuator 組件來做線程池的監控。

線程怎麽說都是稀缺資源,對線程池的監控可以知道自己任務執行的狀況、效率等。

關於 actuator 就不再細說了,感興趣的可以看看這篇,有詳細整理過如何暴露監控端點。

其實 ThreadPool 本身已經提供了不少 api 可以獲取線程狀態:

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很多方法看名字就知道其含義,只需要將這些信息暴露到 SpringBoot 的監控端點中,我們就可以在可視化頁面查看當前的線程池狀態了。

甚至我們可以繼承線程池擴展其中的幾個函數來自定義監控邏輯:

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看這些名稱和定義都知道,這是讓子類來實現的。

可以在線程執行前、後、終止狀態執行自定義邏輯。

線程池隔離

線程池看似很美好,但也會帶來一些問題。

如果我們很多業務都依賴於同一個線程池,當其中一個業務因為各種不可控的原因消耗了所有的線程,導致線程池全部占滿。

這樣其他的業務也就不能正常運轉了,這對系統的打擊是巨大的。

比如我們 Tomcat 接受請求的線程池,假設其中一些響應特別慢,線程資源得不到回收釋放;線程池慢慢被占滿,最壞的情況就是整個應用都不能提供服務。

所以我們需要將線程池進行隔離

通常的做法是按照業務進行劃分:

比如下單的任務用一個線程池,獲取數據的任務用另一個線程池。這樣即使其中一個出現問題把線程池耗盡,那也不會影響其他的任務運行。

hystrix 隔離

這樣的需求 Hystrix 已經幫我們實現了。

Hystrix 是一款開源的容錯插件,具有依賴隔離、系統容錯降級等功能。

下面來看看 Hystrix 簡單的應用:

首先需要定義兩個線程池,分別用於執行訂單、處理用戶。

 1 /**
 2  * Function:訂單服務
 3  *
 4  * @author crossoverJie
 5  *         Date: 2018/7/28 16:43
 6  * @since JDK 1.8
 7  */
 8 public class CommandOrder extends HystrixCommand<String> {
 9     private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandOrder.class);
10     private String orderName;
11     public CommandOrder(String orderName) {
12         super(Setter.withGroupKey(
13                 //服務分組
14                 HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OrderGroup"))
15                 //線程分組
16                 .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool"))
17                 //線程池配置
18                 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
19                         .withCoreSize(10)
20                         .withKeepAliveTimeMinutes(5)
21                         .withMaxQueueSize(10)
22                         .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))
23                 .andCommandPropertiesDefaults(
24                         HystrixCommandProperties.Setter()
25                                 .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))
26         )
27         ;
28         this.orderName = orderName;
29     }
30     @Override
31     public String run() throws Exception {
32         LOGGER.info("orderName=[{}]", orderName);
33         TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
34         return "OrderName=" + orderName;
35     }
36 }
37 /**
38  * Function:用戶服務
39  *
40  * @author crossoverJie
41  *         Date: 2018/7/28 16:43
42  * @since JDK 1.8
43  */
44 public class CommandUser extends HystrixCommand<String> {
45     private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandUser.class);
46     private String userName;
47     public CommandUser(String userName) {
48         super(Setter.withGroupKey(
49                 //服務分組
50                 HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("UserGroup"))
51                 //線程分組
52                 .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool"))
53                 //線程池配置
54                 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
55                         .withCoreSize(10)
56                         .withKeepAliveTimeMinutes(5)
57                         .withMaxQueueSize(10)
58                         .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))
59                 //線程池隔離
60                 .andCommandPropertiesDefaults(
61                         HystrixCommandProperties.Setter()
62                                 .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))
63         )
64         ;
65         this.userName = userName;
66     }
67     @Override
68     public String run() throws Exception {
69         LOGGER.info("userName=[{}]", userName);
70         TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
71         return "userName=" + userName;
72     }
73 }

api 特別簡潔易懂,具體詳情請查看官方文檔。

然後模擬運行:

 1 public static void main(String[] args) throws Exception {
 2     CommandOrder commandPhone = new CommandOrder("手機");
 3     CommandOrder command = new CommandOrder("電視");
 4     //阻塞方式執行
 5     String execute = commandPhone.execute();
 6     LOGGER.info("execute=[{}]", execute);
 7     //異步非阻塞方式
 8     Future<String> queue = command.queue();
 9     String value = queue.get(200, TimeUnit.MILLISECONDS);
10     LOGGER.info("value=[{}]", value);
11     CommandUser commandUser = new CommandUser("張三");
12     String name = commandUser.execute();
13     LOGGER.info("name=[{}]", name);
14 }

運行結果:



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可以看到兩個任務分成了兩個線程池運行,他們之間互不幹擾。

獲取任務任務結果支持同步阻塞和異步非阻塞方式,可自行選擇。

它的實現原理其實容易猜到:

利用一個 Map 來存放不同業務對應的線程池。

通過剛才的構造函數也能證明:

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還要註意的一點是:

自定義的 Command 並不是一個單例,每次執行需要 new 一個實例,不然會報 This instance can only be executed once. Please instantiate a new instance. 異常。

總結

池化技術確實在平時應用廣泛,熟練掌握能提高不少效率。

原文地址:

https://crossoverjie.top/2018/07/29/java-senior/ThreadPool/

如何優雅的使用和理解線程池----轉