ThreadPoolExecutor几点使用建议

背景

前段时间一个项目中因为涉及大量的线程开发，把jdk cocurrent的代码重新再过了一遍。这篇文章中主要是记录一下学习ThreadPoolExecutor过程中容易被人忽略的点，Doug Lea的整个类设计还是非常nice的

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正文

先看一副图，描述了ThreadPoolExecutor的工作机制:?

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整个ThreadPoolExecutor的任务处理有4步操作：

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第一步，初始的poolSize < corePoolSize，提交的runnable任务，会直接做为new一个Thread的参数，立马执行第二步，当提交的任务数超过了corePoolSize，就进入了第二步操作。会将当前的runable提交到一个block queue中
第三步，如果block queue是个有界队列，当队列满了之后就进入了第三步。如果poolSize < maximumPoolsize时，会尝试new 一个Thread的进行救急处理，立马执行对应的runnable任务第四步，如果第三步救急方案也无法处理了，就会走到第四步执行reject操作。几点说明：(相信这些网上一搜一大把，我这里简单介绍下，为后面做一下铺垫)block queue有以下几种实现：
1. ArrayBlockingQueue : ?有界的数组队列
2.?LinkedBlockingQueue : 可支持有界/无界的队列，使用链表实现
3.?PriorityBlockingQueue : 优先队列，可以针对任务排序
4.?SynchronousQueue : 队列长度为1的队列，和Array有点区别就是：client thread提交到block queue会是一个阻塞过程，直到有一个worker thread连接上来poll task。RejectExecutionHandler是针对任务无法处理时的一些自保护处理：
1. Reject 直接抛出Reject exception
2. Discard 直接忽略该runnable，不可取
3. DiscardOldest 丢弃最早入队列的的任务
4. CallsRun 直接让原先的client thread做为worker线程，进行执行
容易被人忽略的点：1. ?pool threads启动后，以后的任务获取都会通过block queue中，获取堆积的runnable task.
所以建议：?block size >= corePoolSize ，不然线程池就没任何意义2. ?corePoolSize 和?maximumPoolSize的区别， 和大家正常理解的数据库连接池不太一样。??* ?据dbcp pool为例，会有minIdle , maxActive配置。minIdle代表是常驻内存中的threads数量，maxActive代表是工作的最大线程数。??* ?这里的corePoolSize就是连接池的maxActive的概念，它没有minIdle的概念(每个线程可以设置keepAliveTime，超过多少时间多有任务后销毁线程，默认只会针对maximumPoolSize参数的线程生效，可以设置allowCoreThreadTimeOut=true，就可以对corePoolSize进行idle回收)。???* 这里的maximumPoolSize，是一种救急措施的第一层。当threadPoolExecutor的工作threads存在满负荷，并且block queue队列也满了，这时代表接近崩溃边缘。这时允许临时起一批threads，用来处理runnable，处理完后通过keepAliveTime进行调度回收。
所以建议：??maximumPoolSize >=?corePoolSize =期望的最大线程数。 (我曾经配置了corePoolSize=1,?maximumPoolSize=20, blockqueue为无界队列，最后就成了单线程工作的pool。典型的配置错误)
3. 善用blockqueue和reject组合. 这里要重点推荐下CallsRun的Rejected Handler，从字面意思就是让调用者自己来运行。我们经常会在线上使用一些线程池做异步处理，比如我前面做的(业务层)异步并行加载技术分析和设计,?将原本串行的请求都变为了并行操作，但过多的并行会增加系统的负载(比如软中断，上下文切换)。所以肯定需要对线程池做一个size限制。但是为了引入异步操作后，避免因在block queue的等待时间过长，所以需要在队列满的时，执行一个callsRun的策略，并行的操作又转为一个串行处理，这样就可以保证尽量少的延迟影响。
所以建议：??RejectExecutionHandler =?CallsRun , ?blockqueue size = 2 *?poolSize (为啥是2倍poolSize，主要一个考虑就是瞬间高峰处理，允许一个thread等待一个runnable任务)

Btrace容量规划

再提供一个btrace脚本，分析线上的thread pool容量规划是否合理，可以运行时输出poolSize等一些数据。

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import static com.sun.btrace.BTraceUtils.addToAggregation;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.field;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.get;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.newAggregation;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.newAggregationKey;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.printAggregation;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.println;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.str;import static com.sun.btrace.BTraceUtils.strcat;import java.lang.reflect.Field;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;import com.sun.btrace.BTraceUtils;import com.sun.btrace.aggregation.Aggregation;import com.sun.btrace.aggregation.AggregationFunction;import com.sun.btrace.aggregation.AggregationKey;import com.sun.btrace.annotations.BTrace;import com.sun.btrace.annotations.Kind;import com.sun.btrace.annotations.Location;import com.sun.btrace.annotations.OnEvent;import com.sun.btrace.annotations.OnMethod;import com.sun.btrace.annotations.OnTimer;import com.sun.btrace.annotations.Self;/** * 并行加载监控 *  * @author jianghang 2011-4-7 下午10:59:53 */@BTracepublic class AsyncLoadTracer {    private static AtomicInteger rejecctCount = BTraceUtils.newAtomicInteger(0);    private static Aggregation   histogram    = newAggregation(AggregationFunction.QUANTIZE);    private static Aggregation   average      = newAggregation(AggregationFunction.AVERAGE);    private static Aggregation   max          = newAggregation(AggregationFunction.MAXIMUM);    private static Aggregation   min          = newAggregation(AggregationFunction.MINIMUM);    private static Aggregation   sum          = newAggregation(AggregationFunction.SUM);    private static Aggregation   count        = newAggregation(AggregationFunction.COUNT);    @OnMethod(clazz = "java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor", method = "execute", location = @Location(value = Kind.ENTRY))    public static void executeMonitor(@Self Object self) {        Field poolSizeField = field("java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor", "poolSize");        Field largestPoolSizeField = field("java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor", "largestPoolSize");        Field workQueueField = field("java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor", "workQueue");        Field countField = field("java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue", "count");        int poolSize = (Integer) get(poolSizeField, self);        int largestPoolSize = (Integer) get(largestPoolSizeField, self);        int queueSize = (Integer) get(countField, get(workQueueField, self));        println(strcat(strcat(strcat(strcat(strcat("poolSize : ", str(poolSize)), " largestPoolSize : "),                                     str(largestPoolSize)), " queueSize : "), str(queueSize)));    }    @OnMethod(clazz = "java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor", method = "reject", location = @Location(value = Kind.ENTRY))    public static void rejectMonitor(@Self Object self) {        String name = str(self);        if (BTraceUtils.startsWith(name, "com.alibaba.pivot.common.asyncload.impl.pool.AsyncLoadThreadPool")) {            BTraceUtils.incrementAndGet(rejecctCount);        }    }    @OnTimer(1000)    public static void rejectPrintln() {        int reject = BTraceUtils.getAndSet(rejecctCount, 0);        println(strcat("reject count in 1000 msec: ", str(reject)));        AggregationKey key = newAggregationKey("rejectCount");        addToAggregation(histogram, key, reject);        addToAggregation(average, key, reject);        addToAggregation(max, key, reject);        addToAggregation(min, key, reject);        addToAggregation(sum, key, reject);        addToAggregation(count, key, reject);    }    @OnEvent    public static void onEvent() {        BTraceUtils.truncateAggregation(histogram, 10);        println("---------------------------------------------");        printAggregation("Count", count);        printAggregation("Min", min);        printAggregation("Max", max);        printAggregation("Average", average);        printAggregation("Sum", sum);        printAggregation("Histogram", histogram);        println("---------------------------------------------");    }}

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运行结果：

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poolSize : 1 , largestPoolSize = 10 , queueSize = 10reject count in 1000 msec: 0

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说明：

1. poolSize 代表为当前的线程数

2. largestPoolSize 代表为历史最大的线程数

3. queueSize 代表blockqueue的当前堆积的size

4. reject count 代表在1000ms内的被reject的数量

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最后

??这是我对ThreadPoolExecutor使用过程中的一些经验总结，希望能对大家有所帮助，如有描述不对的地方欢迎拍砖。

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