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ZStack源码剖析之核心库鉴赏——ThreadFacade

enali / 1220人阅读

摘要：每个消息都会被一个线程消费，同时最大并发量为。然后提交一个任务到线程池中，这个任务的内容是从等待队列中取出一个，如果等待队列为空，则删除这个等待队列的。小结本文分析了的久经生产考验的核心组件线程池。

本文首发于泊浮目的专栏：https://segmentfault.com/blog...
前言

在ZStack中，最基本的执行单位不仅仅是一个函数，也可以是一个任务（Task。其本质实现了Java的Callable接口）。通过大小合理的线程池调度来并行的消费这些任务，使ZStack这个Iaas软件有条不紊运行在大型的数据中心里。

对线程池不太了解的同学可以先看我的一篇博客：Java多线程笔记（三）：线程池
演示代码

在这里，将以ZStack中ThreadFacade最常用的方法为例进行演示。

syncSubmit

提交同步任务，线程将会等结果完成后才继续下一个任务。

这里先参考ZStack中ApiMediatorImpl ，其中有一段用于API消息调度的逻辑。

    @Override
    public void handleMessage(final Message msg) {
        thdf.syncSubmit(new SyncTask() {
            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return "api.worker";
            }

            @Override
            public int getSyncLevel() {
                return apiWorkerNum;
            }

            @Override
            public String getName() {
                return "api.worker";
            }

            @MessageSafe
            public void handleMessage(Message msg) {
                if (msg instanceof APIIsReadyToGoMsg) {
                    handle((APIIsReadyToGoMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIGetVersionMsg) {
                    handle((APIGetVersionMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIGetCurrentTimeMsg) {
                    handle((APIGetCurrentTimeMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIMessage) {
                    dispatchMessage((APIMessage) msg);
                } else {
                    logger.debug("Not an APIMessage.Message ID is " + msg.getId());
                }
            }

            @Override
            public Object call() throws Exception {
                handleMessage(msg);
                return null;
            }
        });
    }

每个API消息都会被一个线程消费，同时最大并发量为5（apiWorkerNum=5）。每个线程都会等着API消息的回复，等到回复后便给用户。

chainSubmit

提交异步任务，这里的任务执行后将会执行队列中的下一个任务，不会等待结果。


参考VmInstanceBase关于虚拟机启动、重启、暂停相关的代码：


  //暂停虚拟机
    protected void handle(final APIStopVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("stop-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                stopVm(msg, chain);
            }
        });
    }
//重启虚拟机
    protected void handle(final APIRebootVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("reboot-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                rebootVm(msg, chain);
            }
        });
    }
//启动虚拟机
    protected void handle(final APIStartVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("start-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                startVm(msg, chain);
            }
        });
    }

通用特性

getSyncSignature则指定了其队列的key，这个任务队列本质一个Map。根据相同的k，将任务作为v按照顺序放入map执行。单从这里的业务逻辑来看，可以有效避免虚拟机的状态混乱。


chainTask的默认并发度为1，这意味着它是同步的。在稍后的源码解析中我们将会看到。

它的实现

先从接口ThreadFacade了解一下方法签名：


public interface ThreadFacade extends Component {
     Future submit(Task task);//提交一个任务
    
     Future syncSubmit(SyncTask task); //提交一个有返回值的任务
    
    Future chainSubmit(ChainTask task); //提交一个没有返回值的任务
    
    Future submitPeriodicTask(PeriodicTask task, long delay); //提交一个周期性任务，将在一定时间后执行
    
    Future submitPeriodicTask(PeriodicTask task); //提交一个周期性任务
    
    Future submitCancelablePeriodicTask(CancelablePeriodicTask task); //提交一个可以取消的周期性任务
    
    Future submitCancelablePeriodicTask(CancelablePeriodicTask task, long delay); //提交一个可以取消的周期性任务，将在一定时间后执行
    
    void registerHook(ThreadAroundHook hook);  //注册钩子
    
    void unregisterHook(ThreadAroundHook hook); //取消钩子
    
    ThreadFacadeImpl.TimeoutTaskReceipt submitTimeoutTask(Runnable task, TimeUnit unit, long delay); //提交一个过了一定时间就算超时的任务

    void submitTimerTask(TimerTask task, TimeUnit unit, long delay); //提交一个timer任务
}


以及几个方法逻辑实现类DispatchQueueImpl中的几个成员变量。


    private static final CLogger logger = Utils.getLogger(DispatchQueueImpl.class);

    @Autowired
    ThreadFacade _threadFacade;

    private final HashMap syncTasks = new HashMap();
    private final HashMap chainTasks = new HashMap();
    private static final CLogger _logger = CLoggerImpl.getLogger(DispatchQueueImpl.class);

    public static final String DUMP_TASK_DEBUG_SINGAL = "DumpTaskQueue";


关键就是syncTasks(同步队列)和chainTasks(异步队列) ，用于存储两种类型的任务队列。


因此当我们提交chainTask时,要注意记得显示的调用next方法,避免后面的任务调度不到。


接着，我们从最常用的几个方法开始看它的代码。

chainSubmit方法

从ThreadFacadeImpl作为入口


    @Override
    public Future chainSubmit(ChainTask task) {
        return dpq.chainSubmit(task);
    }


DispatchQueue中的逻辑


    //公有方法，即入口之一
    @Override
    public Future chainSubmit(ChainTask task) {
        return doChainSyncSubmit(task);
    }


    //内部逻辑
    private  Future doChainSyncSubmit(final ChainTask task) {
        assert task.getSyncSignature() != null : "How can you submit a chain task without sync signature ???";
        DebugUtils.Assert(task.getSyncLevel() >= 1, String.format("getSyncLevel() must return 1 at least "));

        synchronized (chainTasks) {
            final String signature = task.getSyncSignature();
            ChainTaskQueueWrapper wrapper = chainTasks.get(signature);
            if (wrapper == null) {
                wrapper = new ChainTaskQueueWrapper();
                chainTasks.put(signature, wrapper);
            }

            ChainFuture cf = new ChainFuture(task);
            wrapper.addTask(cf);
            wrapper.startThreadIfNeeded();
            return cf;
        }
    }


这段逻辑大致为：



断言syncSignature不为空，并且必须并行度必须大于等于1。因为1会被做成队列，由一个线程完成这些任务。而1以上则指定了可以有几个线程来完成同一个signature的任务。


加锁HashMap chainTasks ，尝试取出相同signature的队列。如果没有则新建一个相关signature的队列，并初始化这个队列的线程数量和它的signature。无论如何，要将这个任务放置队列。


接下来就是startThreadIfNeeded。所谓ifNeeded就是指给这个队列的线程数尚有空余。然后提交一个任务到线程池中，这个任务的内容是：从等待队列中取出一个Feture，如果等待队列为空，则删除这个等待队列的Map。



    private class ChainTaskQueueWrapper {
        LinkedList pendingQueue = new LinkedList();
        final LinkedList runningQueue = new LinkedList();
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
        int maxThreadNum = -1;
        String syncSignature;

        void addTask(ChainFuture task) {
            pendingQueue.offer(task);

            if (maxThreadNum == -1) {
                maxThreadNum = task.getSyncLevel();
            }
            if (syncSignature == null) {
                syncSignature = task.getSyncSignature();
            }
        }

        void startThreadIfNeeded() {
            //如果运行线程数量已经大于等于限制，不start
            if (counter.get() >= maxThreadNum) {
                return;
            }

            counter.incrementAndGet();
            _threadFacade.submit(new Task() {
                @Override
                public String getName() {
                    return "sync-chain-thread";
                }

                // start a new thread every time to avoid stack overflow
                @AsyncThread
                private void runQueue() {
                    ChainFuture cf;
                    synchronized (chainTasks) {
                        // remove from pending queue and add to running queue later
                        cf = (ChainFuture) pendingQueue.poll();

                        if (cf == null) {
                            if (counter.decrementAndGet() == 0) {
                                //并且线程只有一个（跑完就没了），则将相关的signature队列移除，避免占用内存
                                chainTasks.remove(syncSignature);
                            }
                            //如果为空，则没有任务，返回
                            return;
                        }
                    }

                    synchronized (runningQueue) {
                        // add to running queue
                        runningQueue.offer(cf);
                    }
                    //完成以后将任务挪出运行队列
                    cf.run(new SyncTaskChain() {
                        @Override
                        public void next() {
                            synchronized (runningQueue) {
                                runningQueue.remove(cf);
                            }

                            runQueue();
                        }
                    });
                }
                //这个方法将会被线程池调用，作为入口
                @Override
                public Void call() throws Exception {
                    runQueue();
                    return null;
                }
            });
        }
    }

syncSubmit方法

syncSubmit的内部逻辑与我们之前分析的chainSubmit极为相似，只是放入了不同的队列中。


同样，也是从ThreadFacadeImpl作为入口


    @Override
    public  Future syncSubmit(SyncTask task) {
        return dpq.syncSubmit(task);
    }


然后是DispatchQueue中的实现


    @Override
    public  Future syncSubmit(SyncTask task) {
        if (task.getSyncLevel() <= 0) {
            return _threadFacade.submit(task);
        } else {
            return doSyncSubmit(task);
        }
    }


内部逻辑-私有方法


    private  Future doSyncSubmit(final SyncTask syncTask) {
        assert syncTask.getSyncSignature() != null : "How can you submit a sync task without sync signature ???";

        SyncTaskFuture f;
        synchronized (syncTasks) {
            SyncTaskQueueWrapper wrapper = syncTasks.get(syncTask.getSyncSignature());
            if (wrapper == null) {
                wrapper = new SyncTaskQueueWrapper();
                //放入syncTasks队列。
                syncTasks.put(syncTask.getSyncSignature(), wrapper);
            }
            f = new SyncTaskFuture(syncTask);
            wrapper.addTask(f);
            wrapper.startThreadIfNeeded();
        }

        return f;
    }

submitPeriodicTask

提交一个定时任务本质上是通过了线程池的scheduleAtFixedRate来实现。这个方法用于对任务进行周期性调度，任务调度的频率是一定的，它以上一个任务开始执行时间为起点，之后的period时间后调度下一次任务。如果任务的执行时间大于调度时间，那么任务就会在上一个任务结束后，立即被调用。


调用这个方法时将会把任务放入定时任务队列。当任务出现异常时，将会取消这个Futrue，并且挪出队列。


    public Future submitPeriodicTask(final PeriodicTask task, long delay) {
        assert task.getInterval() != 0;
        assert task.getTimeUnit() != null;

        ScheduledFuture ret = (ScheduledFuture) _pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    task.run();
                } catch (Throwable e) {
                    _logger.warn("An unhandled exception happened during executing periodic task: " + task.getName() + ", cancel it", e);
                    final Map> periodicTasks = getPeriodicTasks();
                    final ScheduledFuture ft = periodicTasks.get(task);
                    if (ft != null) {
                        ft.cancel(true);
                        periodicTasks.remove(task);
                    } else {
                        _logger.warn("Not found feature for task " + task.getName()
                                + ", the exception happened too soon, will try to cancel the task next time the exception happens");
                    }
                }
            }
        }, delay, task.getInterval(), task.getTimeUnit());
        _periodicTasks.put(task, ret);
        return ret;
    }

submitCancelablePeriodicTask

而submitCancelablePeriodicTask则是会在执行时检测ScheduledFuture是否被要求cancel，如果有要求则取消。


   @Override
    public Future submitCancelablePeriodicTask(final CancelablePeriodicTask task, long delay) {
        ScheduledFuture ret = (ScheduledFuture) _pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            private void cancelTask() {
                ScheduledFuture ft = cancelablePeriodicTasks.get(task);
                if (ft != null) {
                    ft.cancel(true);
                    cancelablePeriodicTasks.remove(task);
                } else {
                    _logger.warn("cannot find feature for task " + task.getName()
                            + ", the exception happened too soon, will try to cancel the task next time the exception happens");
                }
            }

            public void run() {
                try {
                    boolean cancel = task.run();
                    if (cancel) {
                        cancelTask();
                    }
                } catch (Throwable e) {
                    _logger.warn("An unhandled exception happened during executing periodic task: " + task.getName() + ", cancel it", e);
                    cancelTask();
                }
            }
        }, delay, task.getInterval(), task.getTimeUnit());
        cancelablePeriodicTasks.put(task, ret);
        return ret;
    }

初始化操作

不同与通常的ZStack组件，它虽然实现了Component接口。但是其start中的逻辑并不全面，初始化逻辑是基于spring bean的生命周期来做的。见ThreadFacade。





    
        
        
    

    




再让回头看看ThreadFacadeImpl的init与destory操作。


//init 操作
    public void init() {
          //根据全局配置读入线程池最大线程数量
        totalThreadNum = ThreadGlobalProperty.MAX_THREAD_NUM;
        if (totalThreadNum < 10) {
            _logger.warn(String.format("ThreadFacade.maxThreadNum is configured to %s, which is too small for running zstack. Change it to 10", ThreadGlobalProperty.MAX_THREAD_NUM));
            totalThreadNum = 10;
        }
         // 构建一个支持延时任务的线程池
        _pool = new ScheduledThreadPoolExecutorExt(totalThreadNum, this, this);
        _logger.debug(String.format("create ThreadFacade with max thread number:%s", totalThreadNum));
        //构建一个DispatchQueue
        dpq = new DispatchQueueImpl();

        jmxf.registerBean("ThreadFacade", this);
    }


//destory
   public void destroy() {
        _pool.shutdownNow();
    }


看了这里可能大家会有疑问，这种关闭方式未免关于暴力（执行任务的线程会全部被中断）。在此之前，我们曾提到过，它实现了Component接口。这个接口分别有一个start和stop方法，使一个组件的生命周期能够方便的在ZStack中注册相应的钩子。


//stop 方法
    @Override
    public boolean stop() {
        _pool.shutdown();
        timerPool.stop();
        return true;
    }

线程工厂

ThreadFacadeImpl同时也实现了ThreadFactory，可以让线程在创建时做一些操作。


    @Override
    public Thread newThread(Runnable arg0) {
        return new Thread(arg0, "zs-thread-" + String.valueOf(seqNum.getAndIncrement()));
    }


在这里可以看到ZStack为每一个新的线程赋予了一个名字。

线程池

ZStack对JDK中的线程池进行了一定的扩展，对一个任务执行前后都有相应的钩子函数，同时也开放注册钩子。


package org.zstack.core.thread;

import org.apache.logging.log4j.ThreadContext;
import org.zstack.utils.logging.CLogger;
import org.zstack.utils.logging.CLoggerImpl;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;


public class ScheduledThreadPoolExecutorExt extends ScheduledThreadPoolExecutor {
    private static final CLogger _logger =CLoggerImpl.getLogger(ScheduledThreadPoolExecutorExt.class);
    
    List _hooks = new ArrayList(8);

    public ScheduledThreadPoolExecutorExt(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, threadFactory, handler);
        this.setMaximumPoolSize(corePoolSize);
    }
    
    public void registerHook(ThreadAroundHook hook) {
        synchronized (_hooks) {
            _hooks.add(hook);
        }
    }
    
    public void unregisterHook(ThreadAroundHook hook) {
        synchronized (_hooks) {
            _hooks.remove(hook);
        }
    }
    
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        ThreadContext.clearMap();
        ThreadContext.clearStack();

        ThreadAroundHook debugHook = null;
        List tmpHooks;       
        synchronized (_hooks) {
            tmpHooks = new ArrayList(_hooks);
        }
        
        for (ThreadAroundHook hook : tmpHooks) {
            debugHook = hook;
            try {
                hook.beforeExecute(t, r);
            } catch (Exception e) {
                _logger.warn("Unhandle exception happend during executing ThreadAroundHook: " + debugHook.getClass().getCanonicalName(), e);
            }
        }
    }
    
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        ThreadContext.clearMap();
        ThreadContext.clearStack();

        ThreadAroundHook debugHook = null;
        List tmpHooks;
        synchronized (_hooks) {
            tmpHooks = new ArrayList(_hooks);
        }
        
        for (ThreadAroundHook hook : tmpHooks) {
            debugHook = hook;
            try {
                hook.afterExecute(r, t);
            } catch (Exception e) {
                _logger.warn("Unhandle exception happend during executing ThreadAroundHook: " + debugHook.getClass().getCanonicalName(), e);
            }
        }
    }
}


另外，ScheduledThreadPoolExecutorExt是继承自ScheduledThreadPoolExecutor。本质上是一个任务调度线程池，用的工作队列也是一个延时工作队列。

小结

本文分析了ZStack的久经生产考验的核心组件——线程池。通过线程池，使并行编程变得不再那么复杂。


当然，其中也有一些可以改进的地方：



一些加锁的地方（synchronized），可以通过使用并发容器解决。这样可以有效提升吞吐量，节省因为竞争锁而导致的开销。



在提交大量任务的情况下，HashMap会因为扩容而导致性能耗损。可以考虑换一种Map或在不同的策略下使HashMap的初始大小有个较为合理的设置。



队列是无界的。在大量任务请求时，会对内存造成极大的负担。



任务队列无超时逻辑判断。ZStack中的调用绝大多数都是由MQ完成，每一个msg有着对应的超时时间。但是每一个任务却没有超时判定，这意味着一个任务执行时间过长时，后面的任务有可能进入了超时状态，而却没有挪出队列，配合之前提到的无界队列，就是一场潜在的灾难。

           
               
                                           
                       
                 
            
                     

                 

                                                                                                                    
                         云服务器
                                             
                         GPU云服务器
                                                                                                                                                 
                                      
                     
                    
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    ZStack源码剖析之模块鉴赏——LongJob
    
                                                     
    摘要：因为这个状态下，是交给一个线程在执行的，见源码剖析之核心库鉴赏中的分析。并且允许等行为。上面提到过，允许运行暂停取消等行为。维护和相应的之间的关系。则停止执行并触发之前的所有。

本文首发于泊浮目的专栏：https://segmentfault.com/blog...

前言
在ZStack中，当用户在UI上发起操作时，前端会调用后端的API对实际的资源发起操作请求。但在一个分布式系统中...
    
                                                   
                          
    
                                
    
                                    cheukyin
                                    
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    ZStack源码剖析之二次开发——可扩展框架
    
                                                     
    摘要：但在实际的二次开发中，这些做法未必能够完全满足需求。在源码剖析之核心库鉴赏一文中，我们了解到是的基础设施之一，同时也允许通过显示声明的方式来声明。同理，一些也可以使用继承进行扩展。

本文首发于泊浮目的专栏：https://segmentfault.com/blog...

前言
在ZStack博文-5.通用插件系统中，官方提出了几个较为经典的扩展方式。但在实际的二次开发中，这些做法未必...
    
                                                   
                          
    
                                
    
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    ZStack源码剖析之核心库鉴赏——FlowChain
    
                                                     
    摘要：下面将开始分析它的源码。仅仅定义了一个最小应有的行为。更好的选择由于该库是为定制而生，故此有一些防御性判断，源码显得略为。

本文首发于泊浮目的专栏：https://segmentfault.com/blog...

前言
在ZStack（或者说产品化的IaaS软件）中的任务通常有很长的执行路径，错误可能发生在路径的任意一处。为了保证系统的正确性，需提供一种较为完善的回滚机制——在ZSt...
    
                                                   
                          
    
                                
    
                                    yintaolaowanzi
                                    
                                    评论0 
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enali

                    
男|高级讲师

                    

                     
                                                                      
      
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