如何優雅的使用和理解線程池

来源:https://www.cnblogs.com/crossoverJie/archive/2018/08/08/9440456.html
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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？ ...


前言

平時接觸過多線程開發的童鞋應該都或多或少瞭解過線程池，之前發佈的《阿裡巴巴 Java 手冊》里也有一條：

可見線程池的重要性。

簡單來說使用線程池有以下幾個目的：

  • 線程是稀缺資源，不能頻繁的創建。
  • 解耦作用；線程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。

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：

    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。

首先是創建線程的 api：

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

這幾個核心參數的作用：

  • corePoolSize 為線程池的基本大小。
  • maximumPoolSize 為線程池最大線程大小。
  • keepAliveTime 和 unit 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。

瞭解了這幾個參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線程池中，所以核心的邏輯就是 execute() 函數了。

在具體分析之前先瞭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：

  • RUNNING 自然是運行狀態，指可以接受任務執行隊列里的任務
  • SHUTDOWN 指調用了 shutdown() 方法，不再接受新任務了，但是隊列里的任務得執行完畢。
  • 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：

然後看看 execute() 方法是如何處理的：

  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。

這裡藉助《聊聊併發》的一張圖來描述這個流程：

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，所以可以儘可能的多配置線程，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：

        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("線程還在執行。。。");
        }
        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 中應當怎麼配置和使用線程池。

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：

@Configuration
public class TreadPoolConfig {


    /**
     * 消費隊列線程
     * @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() {

        //消費隊列
        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。

線程怎麼說都是稀缺資源，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：

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：

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。

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。

下麵來看看 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。

/**
 * 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"))
                //線程分組
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool"))

                //線程池配置
                .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<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"))
                //線程分組
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool"))

                //線程池配置
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                        .withCoreSize(10)
                        .withKeepAliveTimeMinutes(5)
                        .withMaxQueueSize(10)
                        .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))

                //線程池隔離
                .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檔。

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);

        //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);
    }

運行結果：

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線程池。

通過剛纔的構造函數也能證明：

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。

文末的 hystrix 源碼：

https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/tree/master/src/main/java/com/crossoverjie/hystrix

最後插播個小廣告：

Java-Interview 截止目前將近 8K star。

這次定個小目標：爭取衝擊 1W star。

感謝各位老鐵的支持與點贊。

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