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如何进行关于线程池的分析

2023-06-16 21:06:27 648人浏览独家记忆

摘要

今天就跟大家聊聊有关如何进行关于线程池的分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。前言平时接触过多线程开发的童鞋应该都或多或少了解过线程池，之前发布的《阿里巴巴 Java 手

今天就跟大家聊聊有关如何进行关于线程池的分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

前言

平时接触过多线程开发的童鞋应该都或多或少了解过线程池，之前发布的《阿里巴巴 Java 手册》里也有一条：

可见线程池的重要性。

简单来说使用线程池有以下几个目的：

线程是稀缺资源，不能频繁的创建。
解耦作用;线程创建于执行完全分开，方便维护
应当将其放入一个池子中，可以给其他任务进行复用。

线程池原理

谈到线程池就会想到池化技术，其中最核心的思想就是把宝贵的资源放到一个池子中;每次使用都从里面获取，用完之后又放回池子供其他人使用，有点吃大锅饭的意思。

那在 Java 中又是如何实现的呢?

在 jdk 1.5 之后推出了相关的 api，常见的创建线程池方式有以下几种：

Executors.newCachedThreadPool()：无限线程池。
Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：创建固定大小的线程池。
Executors.newSingleThreadExecutor()：创建单个线程的线程池。

其实看这三种方式创建的源码就会发现：

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

实际上还是利用 ThreadPoolExecutor 类实现的。

所以我们重点来看下：ThreadPoolExecutor 是怎么玩的。

首先是创建线程的 api：

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

这几个核心参数的作用：

corePoolSize 为线程池的基本大小。
maximumPoolSize 为线程池最大线程大小。
keepAliveTime 和 unit 则是线程空闲后的存活时间。
workQueue 用于存放任务的阻塞队列。
handler 当队列和最大线程池都满了之后的饱和策略。

了解了这几个参数再来看看实际的运用。

通常我们都是使用:

threadPool.execute(new Job());

这样的方式来提交一个任务到线程池中，所以核心的逻辑就是 execute() 函数了。

在具体分析之前先了解下线程池中所定义的状态，这些状态都和线程的执行密切相关：

RUNNING 自然是运行状态，指可以接受任务执行队列里的任务
SHUTDOWN 指调用了 shutdown() 方法，不再接受新任务了，但是队列里的任务得执行完毕。
STOP 指调用了 shutdownNow() 方法，不再接受新任务，同时抛弃阻塞队列里的所有任务并中断所有正在执行任务。
TIDYING 所有任务都执行完毕，在调用 shutdown()/shutdownNow() 中都会尝试更新为这个状态。
TERMINATED 终止状态，当执行 terminated() 后会更新为这个状态。

用图表示为：

然后看看 execute() 方法是如何处理的：

获取当前线程池的状态。
当前线程数量小于 coreSize 时创建一个新的线程运行。
如果当前线程处于运行状态，并且写入阻塞队列成功。
双重检查，再次获取线程状态;如果线程状态变了(非运行状态)就需要从阻塞队列移除任务，并尝试判断线程是否全部执行完毕。同时执行拒绝策略。
如果当前线程池为空就新创建一个线程并执行。
如果在第三步的判断为非运行状态，尝试新建线程，如果失败则执行拒绝策略。

这里借助《聊聊并发》的一张图来描述这个流程：

如何配置线程?

流程聊完了再来看看上文提到了几个核心参数应该如何配置呢?

有一点是肯定的，线程池肯定是不是越大越好。

通常我们是需要根据这批任务执行的性质来确定的。

IO 密集型任务：由于线程并不是一直在运行，所以可以尽可能的多配置线程，比如 CPU 个数 * 2
CPU 密集型任务(大量复杂的运算)应当分配较少的线程，比如 CPU 个数相当的大小。

当然这些都是经验值，最好的方式还是根据实际情况测试得出最适合配置。

优雅的关闭线程池

有运行任务自然也有关闭任务，从上文提到的 5 个状态就能看出如何来关闭线程池。

其实无非就是两个方法：

shutdown()/shutdownNow()。

但他们有着重要的区别：

shutdown() 执行后停止接受新任务，会把队列的任务执行完毕。
shutdownNow() 也是停止接受新任务，但会中断所有的任务，将线程池状态变为 stop。

两个方法都会中断线程，用户可自行判断是否需要响应中断。

shutdownNow() 要更简单粗暴，可以根据实际场景选择不同的方法。

我通常是按照以下方式关闭线程池的：

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("线程还在执行。。。");  }  long end = System.currentTimeMillis();  LOGGER.info("一共处理了【{}】", (end - start));

pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS) 会每隔一秒钟检查一次是否执行完毕(状态为 TERMINATED)，当从 while 循环退出时就表明线程池已经完全终止了。

SpringBoot 使用线程池

2018 年了，SpringBoot 盛行;来看看在 springBoot 中应当怎么配置和使用线程池。

既然用了 SpringBoot ，那自然得发挥 Spring 的特性，所以需要 Spring 来帮我们管理线程池：

@Configuration public class TreadPoolConfig {    @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 ;  } }

使用时：

@Resource(name = "consumerQueueThreadPool")  private ExecutorService consumerQueueThreadPool;  @Override  public void execute() {  //消费队列  for (int i = 0; i < 5; i++) {  consumerQueueThreadPool.execute(new ConsumerQueueThread());  }  }

其实也挺简单，就是创建了一个线程池的 bean，在使用时直接从 Spring 中取出即可。

监控线程池

谈到了 SpringBoot，也可利用它 actuator 组件来做线程池的监控。

线程怎么说都是稀缺资源，对线程池的监控可以知道自己任务执行的状况、效率等。

关于 actuator 就不再细说了，感兴趣的可以看看这篇，有详细整理过如何暴露监控端点。

其实 ThreadPool 本身已经提供了不少 api 可以获取线程状态：

很多方法看名字就知道其含义，只需要将这些信息暴露到 SpringBoot 的监控端点中，我们就可以在可视化页面查看当前的线程池状态了。

甚至我们可以继承线程池扩展其中的几个函数来自定义监控逻辑：

看这些名称和定义都知道，这是让子类来实现的。

可以在线程执行前、后、终止状态执行自定义逻辑。

线程池隔离

线程池看似很美好，但也会带来一些问题。

如果我们很多业务都依赖于同一个线程池,当其中一个业务因为各种不可控的原因消耗了所有的线程，导致线程池全部占满。

这样其他的业务也就不能正常运转了，这对系统的打击是巨大的。

比如我们 Tomcat 接受请求的线程池，假设其中一些响应特别慢，线程资源得不到回收释放;线程池慢慢被占满，最坏的情况就是整个应用都不能提供服务。

所以我们需要将线程池进行隔离。

通常的做法是按照业务进行划分：

比如下单的任务用一个线程池，获取数据的任务用另一个线程池。这样即使其中一个出现问题把线程池耗尽，那也不会影响其他的任务运行。

hystrix 隔离

这样的需求 Hystrix 已经帮我们实现了。

Hystrix 是一款开源的容错插件，具有依赖隔离、系统容错降级等功能。

下面来看看 Hystrix 简单的应用：

首先需要定义两个线程池，分别用于执行订单、处理用户。

 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(  //服务分组  HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OrderGroup"))  //线程分组  .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool"))  //线程池配置  .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;  } }  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(  //服务分组  HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("UserGroup"))  //线程分组  .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool"))  //线程池配置  .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()  .withCoreSize(10)  .withKeepAliveTimeMinutes(5)  .withMaxQueueSize(10)  .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))  //线程池隔离  .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 特别简洁易懂，具体详情请查看官方文档。

然后模拟运行：

public static void main(String[] args) throws Exception {  CommandOrder commandPhone = new CommandOrder("手机");  CommandOrder command = new CommandOrder("电视");  //阻塞方式执行  String execute = commandPhone.execute();  LOGGER.info("execute=[{}]", execute);  //异步非阻塞方式  Future queue = command.queue();  String value = queue.get(200, TimeUnit.MILLISECONDS);  LOGGER.info("value=[{}]", value);  CommandUser commandUser = new CommandUser("张三");  String name = commandUser.execute();  LOGGER.info("name=[{}]", name);  }

运行结果：