阿里p8架構師談：如何優雅的使用和理解執行緒池
前言
平時接觸過多執行緒開發的童鞋應該都或多或少了解過執行緒池，之前釋出的《阿里巴巴 Java 手冊》裡也有一條：
可見執行緒池的重要性。
簡單來說使用執行緒池有以下幾個目的：
執行緒是稀缺資源，不能頻繁的建立。
解耦作用；執行緒的創建於執行完全分開，方便維護。
應當將其放入一個池子中，可以給其他任務進行復用。
執行緒池原理
談到執行緒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；每次使用都從裡面獲取，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，常見的建立執行緒池方式有以下幾種：
Executors.newCachedThreadPool()：無限執行緒池。
Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：建立固定大小的執行緒池。
Executors.newSingleThreadExecutor()：建立單個執行緒的執行緒池。
其實看這三種方式建立的原始碼就會發現：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
實際上還是利用 ThreadPoolExecutor 類實現的。
所以我們重點來看下 ThreadPoolExecutor 是怎麼玩的。
首先是建立執行緒的 api：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler)
這幾個核心引數的作用：
corePoolSize 為執行緒池的基本大小。
maximumPoolSize 為執行緒池最大執行緒大小。
keepAliveTime 和 unit 則是執行緒空閒後的存活時間。
workQueue 用於存放任務的阻塞佇列。
handler 當佇列和最大執行緒池都滿了之後的飽和策略。
瞭解了這幾個引數再來看看實際的運用。
通常我們都是使用:
threadPool.execute(new Job());
這樣的方式來提交一個任務到執行緒池中，所以核心的邏輯就是 execute() 函數了。
在具體分析之前先了解下執行緒池中所定義的狀態，這些狀態都和執行緒的執行密切相關：
RUNNING 自然是執行狀態，指可以接受任務執行佇列裡的任務
SHUTDOWN 指呼叫了 shutdown() 方法，不再接受新任務了，但是佇列裡的任務得執行完畢。
STOP 指呼叫了 shutdownNow() 方法，不再接受新任務，同時拋棄阻塞佇列裡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，在呼叫 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：
然後看看 execute() 方法是如何處理的：
獲取當前執行緒池的狀態。
當前執行緒數量小於 coreSize 時建立一個新的執行緒執行。
如果當前執行緒處於執行狀態，並且寫入阻塞佇列成功。
雙重檢查，再次獲取執行緒狀態；如果執行緒狀態變了（非執行狀態）就需要從阻塞佇列移除任務，並嘗試判斷執行緒是否全部執行完畢。同時執行拒絕策略。
如果當前執行緒池為空就新建立一個執行緒並執行。
如果在第三步的判斷為非執行狀態，嘗試新建執行緒，如果失敗則執行拒絕策略。
這裡藉助《聊聊併發》的一張圖來描述這個流程：
如何配置執行緒
流程聊完了再來看看上文提到了幾個核心引數應該如何配置呢？
有一點是肯定的，執行緒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：由於執行緒並不是一直在執行，所以可以儘可能的多配置執行緒，比如 CPU 個數 * 2
CPU 密集型任務（大量複雜的運算）應當分配較少的執行緒，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。
優雅的關閉執行緒池
有執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執行緒池。
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，會把佇列的任務執行完畢。
shutdownNow() 也是停止接受新任務，但會中斷所有的任務，將執行緒池狀態變為 stop。
兩個方法都會中斷執行緒，使用者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執行緒池的：
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i <= 5; i++) {
pool.execute(new Job());
}
pool.shutdown();
while (!pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {
LOGGER.info("執行緒還在執行。。。");
}
long end = System.currentTimeMillis();
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 迴圈退出時就表明執行緒池已經完全終止了。
SpringBoot 使用執行緒池
2018 年了，SpringBoot 盛行；來看看在 SpringBoot 中應當怎麼配置和使用執行緒池。
既然用了 SpringBoot ，那自然得發揮 Spring 的特性，所以需要 Spring 來幫我們管理執行緒池：
@Configuration
public class TreadPoolConfig {
/**
* 消費佇列執行緒
* @return
*/
@Bean(value = "consumerQueueThreadPool")
public ExecutorService buildConsumerQueueThreadPool(){
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("consumer-queue-thread-%d").build();
ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
return pool ;
}
}
使用時：
@Resource(name = "consumerQueueThreadPool")
private ExecutorService consumerQueueThreadPool;
@Override
public void execute() {
//消費佇列
for (int i = 0; i < 5; i++) {
consumerQueueThreadPool.execute(new ConsumerQueueThread());
}
}
其實也挺簡單，就是建立了一個執行緒池的 bean，在使用時直接從 Spring 中取出即可。
監控執行緒池
談到了 SpringBoot，也可利用它 actuator 元件來做執行緒池的監控。
執行緒怎麼說都是稀缺資源，對執行緒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 可以獲取執行緒狀態：
很多方法看名字就知道其含義，只需要將這些資訊暴露到 SpringBoot 的監控端點中，我們就可以在視覺化頁面檢視當前的執行緒池狀態了。
甚至我們可以繼承執行緒池擴充套件其中的幾個函式來自定義監控邏輯：
看這些名稱和定義都知道，這是讓子類來實現的。
可以線上程執行前、後、終止狀態執行自定義邏輯。
執行緒池隔離
執行緒池看似很美好，但也會帶來一些問題。
如果我們很多業務都依賴於同一個執行緒池,當其中一個業務因為各種不可控的原因消耗了所有的執行緒，導致執行緒池全部佔滿。
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 接受請求的執行緒池，假設其中一些響應特別慢，執行緒資源得不到回收釋放；執行緒池慢慢被佔滿，最壞的情況就是整個應用都不能提供服務。
所以我們需要將執行緒池進行隔離。
通常的做法是按照業務進行劃分：
比如下單的任務用一個執行緒池，獲取資料的任務用另一個執行緒池。這樣即使其中一個出現問題把執行緒池耗盡，那也不會影響其他的任務執行。
hystrix 隔離
這樣的需求 Hystrix 已經幫我們實現了。
Hystrix 是一款開源的容錯外掛，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：
首先需要定義兩個執行緒池，分別用於執行訂單、處理使用者。
/**
* Function:訂單服務
*
* @author crossoverJie
* Date: 2018/7/28 16:43
* @since JDK 1.8
*/
public class CommandOrder extends HystrixCommand<String> {
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandOrder.class);
private String orderName;
public CommandOrder(String orderName) {
super(Setter.withGroupKey(
//服務分組
HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OrderGroup"))
//執行緒分組
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool"))
//執行緒池配置
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
.withCoreSize(10)
.withKeepAliveTimeMinutes(5)
.withMaxQueueSize(10)
.withQueueSizeRejectionThreshold(10000))
.andCommandPropertiesDefaults(
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))
)
;
this.orderName = orderName;
}
@Override
public String run() throws Exception {
LOGGER.info("orderName=[{}]", orderName);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
return "OrderName=" + orderName;
}
}
/**
* Function:使用者服務
*
* @author crossoverJie
* Date: 2018/7/28 16:43
* @since JDK 1.8
*/
public class CommandUser extends HystrixCommand<String> {
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandUser.class);
private String userName;
public CommandUser(String userName) {
super(Setter.withGroupKey(
//服務分組
HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("UserGroup"))
//執行緒分組
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool"))
//執行緒池配置
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
.withCoreSize(10)
.withKeepAliveTimeMinutes(5)
.withMaxQueueSize(10)
.withQueueSizeRejectionThreshold(10000))
//執行緒池隔離
.andCommandPropertiesDefaults(
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))
)
;
this.userName = userName;
}
@Override
public String run() throws Exception {
LOGGER.info("userName=[{}]", userName);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
return "userName=" + userName;
}
}
api 特別簡潔易懂，具體詳情請檢視官方文件。
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然後模擬執行：
public static void main(String[] args) throws Exception {
CommandOrder commandPhone = new CommandOrder("手機");
CommandOrder command = new CommandOrder("電視");
//阻塞方式執行
String execute = commandPhone.execute();
LOGGER.info("execute=[{}]", execute);
//非同步非阻塞方式
Future<String> queue = command.queue();
String value = queue.get(200, TimeUnit.MILLISECONDS);
LOGGER.info("value=[{}]", value);
CommandUser commandUser = new CommandUser("張三");
String name = commandUser.execute();
LOGGER.info("name=[{}]", name);
}
執行結果：
可以看到兩個任務分成了兩個執行緒池執行，他們之間互不干擾。
獲取任務任務結果支援同步阻塞和非同步非阻塞方式，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執行緒池。
通過剛才的建構函式也能證明：
還要注意的一點是：
自定義的 Command 並不是一個單例，每次執行需要 new 一個例項，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。
文末的 hystrix 原始碼：
https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/tree/master/src/main/java/com/crossoverjie/hystrix
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