如何優雅的使用和理解線程池----轉
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:
1public 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
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。keepAliveTime
和unit
則是線程空閑後的存活時間。workQueue
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。
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:
然後看看 execute()
方法是如何處理的:
- 獲取當前線程池的狀態。
- 當前線程數量小於 coreSize 時創建一個新的線程運行。
- 如果當前線程處於運行狀態,並且寫入阻塞隊列成功。
- 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。
- 如果當前線程池為空就新創建一個線程並執行。
- 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:
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:
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:
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:
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