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前言

平時(shí)接觸過(guò)多線(xiàn)程開(kāi)發(fā)的童鞋應(yīng)該都或多或少了解過(guò)線(xiàn)程池，之前發(fā)布的《阿里巴巴 Java 手冊(cè)》里也有一條：

可見(jiàn)線(xiàn)程池的重要性。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)使用線(xiàn)程池有以下幾個(gè)目的：

• 線(xiàn)程是稀缺資源，不能頻繁的創(chuàng)建。
• 解耦作用;線(xiàn)程創(chuàng)建于執(zhí)行完全分開(kāi)，方便維護(hù)
• 應(yīng)當(dāng)將其放入一個(gè)池子中，可以給其他任務(wù)進(jìn)行復(fù)用。

線(xiàn)程池原理

談到線(xiàn)程池就會(huì)想到池化技術(shù)，其中最核心的思想就是把寶貴的資源放到一個(gè)池子中;每次使用都從里面獲取，用完之后又放回池子供其他人使用，有點(diǎn)吃大鍋飯的意思。

那在 Java 中又是如何實(shí)現(xiàn)的呢?

在 JDK 1.5 之后推出了相關(guān)的 api，常見(jiàn)的創(chuàng)建線(xiàn)程池方式有以下幾種：

• Executors.newCachedThreadPool()：無(wú)限線(xiàn)程池。
• Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：創(chuàng)建固定大小的線(xiàn)程池。
• Executors.newSingleThreadExecutor()：創(chuàng)建單個(gè)線(xiàn)程的線(xiàn)程池。

其實(shí)看這三種方式創(chuàng)建的源碼就會(huì)發(fā)現(xiàn)：

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

實(shí)際上還是利用 ThreadPoolExecutor 類(lèi)實(shí)現(xiàn)的。

所以我們重點(diǎn)來(lái)看下：ThreadPoolExecutor 是怎么玩的。

首先是創(chuàng)建線(xiàn)程的 api：

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

這幾個(gè)核心參數(shù)的作用：

• corePoolSize 為線(xiàn)程池的基本大小。
• maximumPoolSize 為線(xiàn)程池最大線(xiàn)程大小。
• keepAliveTime 和 unit 則是線(xiàn)程空閑后的存活時(shí)間。
• workQueue 用于存放任務(wù)的阻塞隊(duì)列。
• handler 當(dāng)隊(duì)列和最大線(xiàn)程池都滿(mǎn)了之后的飽和策略。

了解了這幾個(gè)參數(shù)再來(lái)看看實(shí)際的運(yùn)用。

通常我們都是使用:

threadPool.execute(new Job()); 

這樣的方式來(lái)提交一個(gè)任務(wù)到線(xiàn)程池中，所以核心的邏輯就是 execute() 函數(shù)了。

在具體分析之前先了解下線(xiàn)程池中所定義的狀態(tài)，這些狀態(tài)都和線(xiàn)程的執(zhí)行密切相關(guān)：

• RUNNING 自然是運(yùn)行狀態(tài)，指可以接受任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列里的任務(wù)
• SHUTDOWN 指調(diào)用了 shutdown() 方法，不再接受新任務(wù)了，但是隊(duì)列里的任務(wù)得執(zhí)行完畢。
• STOP 指調(diào)用了 shutdownNow() 方法，不再接受新任務(wù)，同時(shí)拋棄阻塞隊(duì)列里的所有任務(wù)并中斷所有正在執(zhí)行任務(wù)。
• TIDYING 所有任務(wù)都執(zhí)行完畢，在調(diào)用 shutdown()/shutdownNow() 中都會(huì)嘗試更新為這個(gè)狀態(tài)。
• TERMINATED 終止?fàn)顟B(tài)，當(dāng)執(zhí)行 terminated() 后會(huì)更新為這個(gè)狀態(tài)。

用圖表示為：

然后看看 execute() 方法是如何處理的：

• 獲取當(dāng)前線(xiàn)程池的狀態(tài)。
• 當(dāng)前線(xiàn)程數(shù)量小于 coreSize 時(shí)創(chuàng)建一個(gè)新的線(xiàn)程運(yùn)行。
• 如果當(dāng)前線(xiàn)程處于運(yùn)行狀態(tài)，并且寫(xiě)入阻塞隊(duì)列成功。
• 雙重檢查，再次獲取線(xiàn)程狀態(tài);如果線(xiàn)程狀態(tài)變了(非運(yùn)行狀態(tài))就需要從阻塞隊(duì)列移除任務(wù)，并嘗試判斷線(xiàn)程是否全部執(zhí)行完畢。同時(shí)執(zhí)行拒絕策略。
• 如果當(dāng)前線(xiàn)程池為空就新創(chuàng)建一個(gè)線(xiàn)程并執(zhí)行。
• 如果在第三步的判斷為非運(yùn)行狀態(tài)，嘗試新建線(xiàn)程，如果失敗則執(zhí)行拒絕策略。

這里借助《聊聊并發(fā)》的一張圖來(lái)描述這個(gè)流程：

如何配置線(xiàn)程?

流程聊完了再來(lái)看看上文提到了幾個(gè)核心參數(shù)應(yīng)該如何配置呢?

有一點(diǎn)是肯定的，線(xiàn)程池肯定是不是越大越好。

通常我們是需要根據(jù)這批任務(wù)執(zhí)行的性質(zhì)來(lái)確定的。

• IO 密集型任務(wù)：由于線(xiàn)程并不是一直在運(yùn)行，所以可以盡可能的多配置線(xiàn)程，比如 CPU 個(gè)數(shù) * 2
• CPU 密集型任務(wù)(大量復(fù)雜的運(yùn)算)應(yīng)當(dāng)分配較少的線(xiàn)程，比如 CPU 個(gè)數(shù)相當(dāng)?shù)拇笮　?/li>

當(dāng)然這些都是經(jīng)驗(yàn)值，最好的方式還是根據(jù)實(shí)際情況測(cè)試得出最適合配置。

優(yōu)雅的關(guān)閉線(xiàn)程池

有運(yùn)行任務(wù)自然也有關(guān)閉任務(wù)，從上文提到的 5 個(gè)狀態(tài)就能看出如何來(lái)關(guān)閉線(xiàn)程池。

其實(shí)無(wú)非就是兩個(gè)方法：

shutdown()/shutdownNow()。

但他們有著重要的區(qū)別：

• shutdown() 執(zhí)行后停止接受新任務(wù)，會(huì)把隊(duì)列的任務(wù)執(zhí)行完畢。
• shutdownNow() 也是停止接受新任務(wù)，但會(huì)中斷所有的任務(wù)，將線(xiàn)程池狀態(tài)變?yōu)?stop。

兩個(gè)方法都會(huì)中斷線(xiàn)程，用戶(hù)可自行判斷是否需要響應(yīng)中斷。

shutdownNow() 要更簡(jiǎn)單粗暴，可以根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景選擇不同的方法。

我通常是按照以下方式關(guān)閉線(xiàn)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(xiàn)程還在執(zhí)行。。。"); 
 } 
 long end = System.currentTimeMillis(); 
 LOGGER.info("一共處理了【{}】", (end - start)); 

pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS) 會(huì)每隔一秒鐘檢查一次是否執(zhí)行完畢(狀態(tài)為 TERMINATED)，當(dāng)從 while 循環(huán)退出時(shí)就表明線(xiàn)程池已經(jīng)完全終止了。

SpringBoot 使用線(xiàn)程池

2018 年了，SpringBoot 盛行;來(lái)看看在 SpringBoot 中應(yīng)當(dāng)怎么配置和使用線(xiàn)程池。

既然用了 SpringBoot ，那自然得發(fā)揮 Spring 的特性，所以需要 Spring 來(lái)幫我們管理線(xiàn)程池：

@Configuration 
public class TreadPoolConfig { 
 /** 
 * 消費(fèi)隊(duì)列線(xiàn)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(5),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); 
 return pool ; 
 } 
} 

使用時(shí)：

@Resource(name = "consumerQueueThreadPool") 
 private ExecutorService consumerQueueThreadPool; 
 @Override 
 public void execute() { 
 //消費(fèi)隊(duì)列 
 for (int i = 0; i < 5; i++) { 
 consumerQueueThreadPool.execute(new ConsumerQueueThread()); 
 } 
 } 

其實(shí)也挺簡(jiǎn)單，就是創(chuàng)建了一個(gè)線(xiàn)程池的 bean，在使用時(shí)直接從 Spring 中取出即可。

監(jiān)控線(xiàn)程池

談到了 SpringBoot，也可利用它 actuator 組件來(lái)做線(xiàn)程池的監(jiān)控。

線(xiàn)程怎么說(shuō)都是稀缺資源，對(duì)線(xiàn)程池的監(jiān)控可以知道自己任務(wù)執(zhí)行的狀況、效率等。

關(guān)于 actuator 就不再細(xì)說(shuō)了，感興趣的可以看看這篇，有詳細(xì)整理過(guò)如何暴露監(jiān)控端點(diǎn)。

其實(shí) ThreadPool 本身已經(jīng)提供了不少 api 可以獲取線(xiàn)程狀態(tài)：

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(jiān)控端點(diǎn)中，我們就可以在可視化頁(yè)面查看當(dāng)前的線(xiàn)程池狀態(tài)了。

甚至我們可以繼承線(xiàn)程池?cái)U(kuò)展其中的幾個(gè)函數(shù)來(lái)自定義監(jiān)控邏輯：

看這些名稱(chēng)和定義都知道，這是讓子類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

可以在線(xiàn)程執(zhí)行前、后、終止?fàn)顟B(tài)執(zhí)行自定義邏輯。

線(xiàn)程池隔離

線(xiàn)程池看似很美好，但也會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題。

如果我們很多業(yè)務(wù)都依賴(lài)于同一個(gè)線(xiàn)程池,當(dāng)其中一個(gè)業(yè)務(wù)因?yàn)楦鞣N不可控的原因消耗了所有的線(xiàn)程，導(dǎo)致線(xiàn)程池全部占滿(mǎn)。

這樣其他的業(yè)務(wù)也就不能正常運(yùn)轉(zhuǎn)了，這對(duì)系統(tǒng)的打擊是巨大的。

比如我們 Tomcat 接受請(qǐng)求的線(xiàn)程池，假設(shè)其中一些響應(yīng)特別慢，線(xiàn)程資源得不到回收釋放;線(xiàn)程池慢慢被占滿(mǎn)，最壞的情況就是整個(gè)應(yīng)用都不能提供服務(wù)。

所以我們需要將線(xiàn)程池進(jìn)行隔離。

通常的做法是按照業(yè)務(wù)進(jìn)行劃分：

比如下單的任務(wù)用一個(gè)線(xiàn)程池，獲取數(shù)據(jù)的任務(wù)用另一個(gè)線(xiàn)程池。這樣即使其中一個(gè)出現(xiàn)問(wèn)題把線(xiàn)程池耗盡，那也不會(huì)影響其他的任務(wù)運(yùn)行。

hystrix 隔離

這樣的需求 Hystrix 已經(jīng)幫我們實(shí)現(xiàn)了。

Hystrix 是一款開(kāi)源的容錯(cuò)插件，具有依賴(lài)隔離、系統(tǒng)容錯(cuò)降級(jí)等功能。

下面來(lái)看看 Hystrix 簡(jiǎn)單的應(yīng)用：

首先需要定義兩個(gè)線(xiàn)程池，分別用于執(zhí)行訂單、處理用戶(hù)。

/** 
 * Function:訂單服務(wù) 
 * 
 * @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(wù)分組 
 HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OrderGroup")) 
 //線(xiàn)程分組 
 .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool")) 
 //線(xiàn)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(hù)服務(wù) 
 * 
 * @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(wù)分組 
 HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("UserGroup")) 
 //線(xiàn)程分組 
 .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool")) 
 //線(xiàn)程池配置 
 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter() 
 .withCoreSize(10) 
 .withKeepAliveTimeMinutes(5) 
 .withMaxQueueSize(10) 
 .withQueueSizeRejectionThreshold(10000)) 
 //線(xiàn)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(jiǎn)潔易懂，具體詳情請(qǐng)查看官方文檔。

然后模擬運(yùn)行：

public static void main(String[] args) throws Exception { 
 CommandOrder commandPhone = new CommandOrder("手機(jī)"); 
 CommandOrder command = new CommandOrder("電視"); 
 //阻塞方式執(zhí)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(yùn)行結(jié)果：

可以看到兩個(gè)任務(wù)分成了兩個(gè)線(xiàn)程池運(yùn)行，他們之間互不干擾。

獲取任務(wù)任務(wù)結(jié)果支持同步阻塞和異步非阻塞方式，可自行選擇。

它的實(shí)現(xiàn)原理其實(shí)容易猜到：

利用一個(gè) Map 來(lái)存放不同業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的線(xiàn)程池。

通過(guò)剛才的構(gòu)造函數(shù)也能證明：

還要注意的一點(diǎn)是：

自定義的 Command 并不是一個(gè)單例，每次執(zhí)行需要 new 一個(gè)實(shí)例，不然會(huì)報(bào) This instance can only be executed once. Please instantiate a new instance. 異常。

總結(jié)

池化技術(shù)確實(shí)在平時(shí)應(yīng)用廣泛，熟練掌握能提高不少效率。