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 {
- /**
- * 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(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。
- /**
- * 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：
- 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：
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。
