歡迎光臨
每天分享高質量文章

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瞭解過執行緒池,之前發佈的《阿裡巴巴 Java 手冊》里也有一條:

 

 

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,不能頻繁的創建。
  • 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,常見的創建執行緒池方式有以下幾種:

 

  • Executors.newCachedThreadPool():無限執行緒池。
  • Executors.newFixedThreadPool(nThreads):創建固定大小的執行緒池。
  • Executors.newSingleThreadExecutor():創建單個執行緒的執行緒池。

 

其實看這三種方式創建的原始碼就會發現:

 

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue());
    }

 

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。

 

首先是創建執行緒的 api:

 

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue 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。
  • keepAliveTimeunit 則是執行緒空閑後的存活時間。
  • 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() 函式了。

 

在具體分析之前先瞭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 自然是運行狀態,指可以接受任務執行佇列里的任務
  • SHUTDOWN 指呼叫了 shutdown() 方法,不再接受新任務了,但是佇列里的任務得執行完畢。
  • STOP 指呼叫了 shutdownNow() 方法,不再接受新任務,同時拋棄阻塞佇列里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 時創建一個新的執行緒運行。
  • 如果當前執行緒處於運行狀態,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(非運行狀態)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創建一個執行緒並執行。
  • 如果在第三步的判斷為非運行狀態,嘗試新建執行緒,如果失敗則執行拒絕策略。

 

這裡借助《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運行,所以可以盡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,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(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,就是創建了一個執行緒池的 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 組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執行緒池狀態了。

 

甚至我們可以繼承執行緒池擴展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。

 

可以在執行緒執行前、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。

 

下麵來看看 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、處理用戶。

 

/**
 * Function:訂單服務
 *
 * @author crossoverJie
 *         Date: 2018/7/28 16:43
 * @since JDK 1.8
 */
public class CommandOrder extends HystrixCommand {

    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:用戶服務
 *
 * @author crossoverJie
 *         Date: 2018/7/28 16:43
 * @since JDK 1.8
 */
public class CommandUser extends HystrixCommand {

    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,具體詳情請查看官方文件。

 

然後模擬運行:

 

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);

        //異步非阻塞方式
        Future 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);
    }

 

運行結果:

 

 

可以看到兩個任務分成了兩個執行緒池運行,他們之間互不干擾。

 

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執行緒池。

 

通過剛纔的建構式也能證明:

 

 

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 一個實體,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

已同步到看一看
赞(0)

分享創造快樂