张开涛：线程的中断、超时与降级-51CTO.COM

最近一位朋友在公众号留言问一个关于熔断的问题：使用hystrix进行httpclient超时熔断错误，我是顺序操作的(没有并发)，发现hystrix会超时断开，但是会导致hystrix线程池不断增多，直到后面因线程池装不下拒绝?

而该问题跟线程中断、超时与降级等有关，因此本文将详细介绍导致这个问题背后的原因。

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当我们在线程中执行如用户请求任务时，比如HTTP处理线程，最担心的什么?

线程数***增长;
线程执行时间长;
线程不可中断。

对于线程数***增长，我们可以通过使用线程池来控制线程数量，控制线程不是***增长的。

对于线程执行时间长，我们应设置合理的超时时间来保障线程执行时间可控，当超时时要么返回给用户错误页面，要么可以返回降级页面。

对于线程不可中断，我们应想办法将线程设计的可中断，从而在遇到问题可中断线程并降级处理。

接下来的部分将主要讲解线程中断。

线程中断是通过Thread.interrupt()方法来做，一般是在A线程来中断B线程。

首先我们来看下该方法的一些Javadoc描述：

1. 如果线程被Object的wait()、wait(long)、wait(long, int) 或者

Thread的join()、join(long)、join(long, int)、sleep(long)、sleep(long, int)方法阻塞，执行线程中断，且抛出InterruptedException，但中断状态并清空重置，即Thread. isInterrupted()返回false;

2. 如果线程被java.nio.channels.InterruptibleChannel上的一个I/O操作阻塞，执行线程中断，且该

InterruptibleChannel将被关闭，抛出java.nio.channels.ClosedByInterruptException，线程中断状态会设置，即Thread. isInterrupted()返回true;

3. 如果线程被java.nio.channels.Selector阻塞，执行线程中断，该Selector#select()方法将立即返回，相当于调用了java.nio.channels.Selector#wakeup()，不会抛出异常，但会设置中断状态，即Thread. isInterrupted()返回true;

4. 如果不满足以上条件的，那么执行线程中断不会抛出异常，仅设置中断状态，即Thread. isInterrupted()返回true。也就是说我们代码要根据该状态来决定下一步怎么做。

从如上描述可以看出，如果方法异常描述上有抛出

InterruptedException、ClosedByInterruptException异常的，说明该方法可以中断，如“public final native void wait(longtimeout) throws InterruptedException”，但是中断状态会被会被重置要看其Javadoc描述。其他情况基本都是设置中断状态而不会中断掉操作。

BIO(Blocking I/O)操作不可中断

如java.net.Socket读写网络I/O时是阻塞的，除了设置超时时间外，还应该考虑让它可中断或者尽早中断。可以参考《你的Java代码可中断吗》。还有如JDBC驱动mysql-connector-java、HttpClient等大部分都是使用BIO，它们也是不可中断的。

NIO(New I/O)操作可中断

NIO涉及到两部分：

java.nio.channels.Selector和java.nio.channels.InterruptibleChannel，它们是可中断的。如java.nio.channels#SocketChannel实现了InterruptibleChannel，如下方法都是可中断的，并会抛出ClosedByInterruptException异常：

connect(SocketAddress remote)
read(ByteBuffer[] dsts, int offset, int length)
read(ByteBuffer[] dsts)
write(ByteBuffer src)

线程、BIO与中断

我们使用BIO实现的HttpClient来做个实验，如下代码所示：

public class BlockingIOTest { 
  public static void main(String[] args) throws Exception { 
    Thread threadA = new Thread(()-> { 
      try { 
       //该阻塞5s 
      String url = "http://localhost:9090/ajax"; 
      //HttpClient是BIO，不可中断 
      HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url)); 
      System.out.println("http status code : " + response.getStatusLine().getStatusCode()); 
      //虽然在threadB执行了threadA线程中断 
      //但是仅仅是设置了中断状态为true 
      //并没有中断线程A的执行，该线程还是正常的执行完成了 
      System.out.println("threadA is interrupted: " + Thread.currentThread().isInterrupted()); 
     } catch (Exception e) { 
       e.printStackTrace(); 
     } 
    }); 
    Thread threadB = new Thread(()-> { 
      try { 
       Thread.sleep(2000L); 
      //休眠2s后，中断线程A 
      threadA.interrupt(); 
     } catch (Exception e) { 
     } 
    }); 
    threadA.start(); 
    threadB.start(); 
    Thread.sleep(15000L); 
  } 
} 
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如上代码的输出结果为：

http status code : 200 
threadA is interrupted: true 
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如上代码的执行流程是这样的：

线程A通过BIO实现HttpClient远程调用http://localhost:9090/ajax获取数据，而该服务需要5s才能响应;
线程B在线程A执行2s后进行了中断处理，但是线程A调用的HttpClient是阻塞且不可中断的操作，仅仅是设置了线程A的中断状态为true，因此其一直等待网络I/O完成;
当线程A从远程获取到结果后继续执行，Thread.currentThread().isInterrupted()将输出true，表示线程A被设置了中断状态。

从而需要注意设置了中断状态与中断执行不是一回事。因此对于使用BIO，一定要设置好连接和读写的超时时间，另外可以参考《你的Java代码可中断吗》进行可中断设计。

线程池、Future与中断

我们往线程池提交一个HttpClient任务，并通过Future来等待执行结果，如下代码所示：

public class ThreadPoolTest { 
  private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); 
  public static void main(String[] args) throws Exception { 
   Future<Integer> futureA = executorService.submit((Callable) () -> { 
    //该url会阻塞5s 
   String url = "http://localhost:9090/ajax"; 
   //HttpClient是BIO，不可中断 
   HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url)); 
   Integer result = response.getStatusLine().getStatusCode(); 
   System.out.println("thread a result : " + result); 
   return response.getStatusLine().getStatusCode(); 
   }); 
   Future<Integer> futureB = executorService.submit((Callable) () -> { 
     //该url会阻塞5s 
    String url = "http://localhost:9090/ajax"; 
    //HttpClient是BIO，不可中断 
    HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url)); 
    Integer result = response.getStatusLine().getStatusCode(); 
    System.out.println("thread b result : " + result); 
    return result; 
    }); 
    try { 
   Integer resultA = futureA.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS); 
   } catch (TimeoutException e) { 
    System.out.println("future a timeout"); 
  } 
  try { 
    Integer resultB = futureB.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS); 
  } catch (TimeoutException e) { 
    System.out.println("future b timeout"); 
   } 
  executorService.awaitTermination(10000L, TimeUnit.MILLISECONDS); 
  } 
} 
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如上代码的输出结果为：

future a timeout 
future b timeout 
thread a result : 200 
thread b result : 200 
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如上代码的执行流程是这样的：

主线程往线程池提交了两个HttpClient阻塞调用任务，该任务响应时间为5s;
主线程阻塞在两个带超时的Future等待上，Future在等待线程池任务执行结束，Future的超时时间设置为100ms，所以很快就超时并返回了，主线程继续执行，在《亿级流量》中我们用到了很多这种方法进行并发获取数据和降级或熔断处理;
线程池中的两个任务其实并没有被中断，还是占用着线程池中的线程，在后台继续执行，直到完成。

从如上可以看出，使用Future时只是在主线程解除了阻塞，并没有连带把线程池任务取消掉，还是占用着线程并阻塞执行。

之前有位同学在公众号后台留言咨询：

使用hystrix进行httpclient超时熔断错误，我是顺序操作的(没有并发)，发现hystrix会超时断开，但是会导致hystrix线程池不断增多，直到后面因线程池装不下拒绝?

看完如上示例，应该能解决该读者的疑惑。虽然熔断了，但是线程中的操作并没有真正的中断，而是还占着线程资源。

接下来我们可以简单看下Future其中的一个实现FutureTask：

超时等待方法get(long timeout, TimeUnit unit)伪代码：

while(true) { 
  if (Thread.interrupted()) {//如果当前线程中断了，处理现场，并抛出中断异常 
    //some code 
   throw new InterruptedException(); 
  } 
  //判断剩余休眠时间 
  nanos = deadline - System.nanoTime(); 
  if (nanos <= 0L) {//如果没有休眠时间了，则处理线程，并终止执行 
    //some code  
    return state; 
  } 
  //休眠一段时间，内部实现为UNSAFE.park(false, nanos) 
  LockSupport.parkNanos(this, nanos); 
} 
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取消方法cancel(boolean mayInterruptIfRunning)伪代码：

if (mayInterruptIfRunning) {//中断当前线程 
  Thread t = runner; 
  if (t != null) 
    t.interrupt(); 
} 
//执行UNSAFE.unpark(thread)唤醒休眠的当前线程 
LockSupport.unpark(t); 
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即当我们调用Future#cancel时，是通过唤醒Future所在线程实现，当然实际是比这个要复杂的。

回填结果方法set(V v)伪代码：

//修改Future状态为完成 
//保持v的值，从而Future#get能获取到 
//通过LockSupport.unpark(t)唤醒休眠的线程 
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当线程池中的线程执行完成后，是通过Future#set把值设置回Future，从而唤醒休眠的线程，即阻塞在Future#get的等待，然后获取到该结果。

锁与中断

synchronized和ReentrantLock#lock()在获取锁的过程中是不可中断的，假设出现了死锁将一直僵持在那，无法终止阻塞。但我们可以使用可中断的

ReentrantLock#lockInterruptibly()方法或者ReentrantLock#tryLock(long timeout, TimeUnit unit)实现可中断。

总结

在设计高可用系统时，尽量使用线程池，而不是通过每个请求创建一个线程来实现，通过线程池的拒绝策略来优雅的拒绝无法处理的请求。

检查整个请求链路设置合理的超时时间，跟调用方协商合理的SLA、降级限流方案。更长的超时时间意味着出现问题时请求堆积的越多，越可能产生雪崩。

明确知道自己的服务是否可中断，如果不可中断，应该使用线程池和Future实现伪可中断，通过Future配置合理的超时时间，当超时时执行相应的降级策略。也要清楚的知道通过Future只是伪中断，线程池中的任务还是在后台执行，当Future超时后进行重试时，会对调用的服务产生更多的请求，从而造成一种DDos，一定要注意相应的处理策略。

池大小、超时时间和中断没有***的配置策略，要根据自己的场景来动态调整，在系统遇到高并发或者异常时，我们要保护什么，放弃什么，要有权衡。

【本文是51CTO专栏作者“张开涛”的原创文章，作者微信公众号：开涛的博客( kaitao-1234567)】

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