如何优雅的使用和理解线程池

摘要：为线程池最大线程大小。用图表示为然后看看方法是如何处理的获取当前线程池的状态。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。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。

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；线程的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。

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：

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佳配置。

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。

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。

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。

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 {

    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 {

    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。

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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