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。

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

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

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threadPool.execute(new Job());

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？

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。

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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));

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。

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@Configuration
public class TreadPoolConfig {


    /**
     * 消费队列线程
     * @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 ;
    }



}

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@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());
    }

}

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。

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。

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/** * Function:订单服务 * * @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; } } /** * Function:用户服务 * * @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：

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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<String> 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：

可以看到两个任务分成了两个线程池运行，他们之间互不干扰。

获取任务任务结果支持同步阻塞和异步非阻塞方式，可自行选择。

它的实现原理其实容易猜到：

利用一个 Map 来存放不同业务对应的线程池。

通过刚才的构造函数也能证明：

还要注意的一点是：

自定义的 Command 并不是一个单例，每次执行需要 new 一个实例，不然会报 This instance can only be executed once. Please instantiate a new instance. 异常。

总结

池化技术确实在平时应用广泛，熟练掌握能提高不少效率。

文末的 hystrix 源码：

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

最后插播个小广告：

Java-Interview 截止目前将近 8K star。

这次定个小目标：争取冲击 1W star 。

感谢各位老铁的支持与点赞。

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