在上一篇文章中,我们介绍了一种最简单的分工模式——Thread-Per-Message模式,对应到现实世界,其实就是委托代办。这种分工模式如果用Java Thread实现,频繁地创建、销毁线程非常影响性能,同时无限制地创建线程还可能导致OOM,所以在Java领域使用场景就受限了。
要想有效避免线程的频繁创建、销毁以及OOM问题,就不得不提今天我们要细聊的,也是Java领域使用最多的Worker Thread模式。
Worker Thread模式可以类比现实世界里车间的工作模式:车间里的工人,有活儿了,大家一起干,没活儿了就聊聊天等着。你可以参考下面的示意图来理解,Worker Thread模式中Worker Thread对应到现实世界里,其实指的就是车间里的工人。不过这里需要注意的是,车间里的工人数量往往是确定的。
那在编程领域该如何模拟车间的这种工作模式呢?或者说如何去实现Worker Thread模式呢?通过上面的图,你很容易就能想到用阻塞队列做任务池,然后创建固定数量的线程消费阻塞队列中的任务。其实你仔细想会发现,这个方案就是Java语言提供的线程池。
线程池有很多优点,例如能够避免重复创建、销毁线程,同时能够限制创建线程的上限等等。学习完上一篇文章后你已经知道,用Java的Thread实现Thread-Per-Message模式难以应对高并发场景,原因就在于频繁创建、销毁Java线程的成本有点高,而且无限制地创建线程还可能导致应用OOM。线程池,则恰好能解决这些问题。
那我们还是以echo程序为例,看看如何用线程池来实现。
下面的示例代码是用线程池实现的echo服务端,相比于Thread-Per-Message模式的实现,改动非常少,仅仅是创建了一个最多线程数为500的线程池es,然后通过es.execute()方法将请求处理的任务提交给线程池处理。
ExecutorService es = Executors
.newFixedThreadPool(500);
final ServerSocketChannel ssc =
ServerSocketChannel.open().bind(
new InetSocketAddress(8080));
//处理请求
try {
while (true) {
// 接收请求
SocketChannel sc = ssc.accept();
// 将请求处理任务提交给线程池
es.execute(()->{
try {
// 读Socket
ByteBuffer rb = ByteBuffer
.allocateDirect(1024);
sc.read(rb);
//模拟处理请求
Thread.sleep(2000);
// 写Socket
ByteBuffer wb =
(ByteBuffer)rb.flip();
sc.write(wb);
// 关闭Socket
sc.close();
}catch(Exception e){
throw new UncheckedIOException(e);
}
});
}
} finally {
ssc.close();
es.shutdown();
}
Java的线程池既能够避免无限制地创建线程导致OOM,也能避免无限制地接收任务导致OOM。只不过后者经常容易被我们忽略,例如在上面的实现中,就被我们忽略了。所以强烈建议你用创建有界的队列来接收任务。
当请求量大于有界队列的容量时,就需要合理地拒绝请求。如何合理地拒绝呢?这需要你结合具体的业务场景来制定,即便线程池默认的拒绝策略能够满足你的需求,也同样建议你在创建线程池时,清晰地指明拒绝策略。
同时,为了便于调试和诊断问题,我也强烈建议你在实际工作中给线程赋予一个业务相关的名字。
综合以上这三点建议,echo程序中创建线程可以使用下面的示例代码。
ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(
50, 500,
60L, TimeUnit.SECONDS,
//注意要创建有界队列
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(2000),
//建议根据业务需求实现ThreadFactory
r->{
return new Thread(r, "echo-"+ r.hashCode());
},
//建议根据业务需求实现RejectedExecutionHandler
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
使用线程池过程中,还要注意一种线程死锁的场景。如果提交到相同线程池的任务不是相互独立的,而是有依赖关系的,那么就有可能导致线程死锁。实际工作中,我就亲历过这种线程死锁的场景。具体现象是应用每运行一段时间偶尔就会处于无响应的状态,监控数据看上去一切都正常,但是实际上已经不能正常工作了。
这个出问题的应用,相关的逻辑精简之后,如下图所示,该应用将一个大型的计算任务分成两个阶段,第一个阶段的任务会等待第二阶段的子任务完成。在这个应用里,每一个阶段都使用了线程池,而且两个阶段使用的还是同一个线程池。
我们可以用下面的示例代码来模拟该应用,如果你执行下面的这段代码,会发现它永远执行不到最后一行。执行过程中没有任何异常,但是应用已经停止响应了。
//L1、L2阶段共用的线程池
ExecutorService es = Executors.
newFixedThreadPool(2);
//L1阶段的闭锁
CountDownLatch l1=new CountDownLatch(2);
for (int i=0; i<2; i++){
System.out.println("L1");
//执行L1阶段任务
es.execute(()->{
//L2阶段的闭锁
CountDownLatch l2=new CountDownLatch(2);
//执行L2阶段子任务
for (int j=0; j<2; j++){
es.execute(()->{
System.out.println("L2");
l2.countDown();
});
}
//等待L2阶段任务执行完
l2.await();
l1.countDown();
});
}
//等着L1阶段任务执行完
l1.await();
System.out.println("end");
当应用出现类似问题时,首选的诊断方法是查看线程栈。下图是上面示例代码停止响应后的线程栈,你会发现线程池中的两个线程全部都阻塞在 l2.await();
这行代码上了,也就是说,线程池里所有的线程都在等待L2阶段的任务执行完,那L2阶段的子任务什么时候能够执行完呢?永远都没那一天了,为什么呢?因为线程池里的线程都阻塞了,没有空闲的线程执行L2阶段的任务了。
原因找到了,那如何解决就简单了,最简单粗暴的办法就是将线程池的最大线程数调大,如果能够确定任务的数量不是非常多的话,这个办法也是可行的,否则这个办法就行不通了。其实这种问题通用的解决方案是为不同的任务创建不同的线程池。对于上面的这个应用,L1阶段的任务和L2阶段的任务如果各自都有自己的线程池,就不会出现这种问题了。
最后再次强调一下:提交到相同线程池中的任务一定是相互独立的,否则就一定要慎重。
我们曾经说过,解决并发编程里的分工问题,最好的办法是和现实世界做对比。对比现实世界构建编程领域的模型,能够让模型更容易理解。上一篇我们介绍的Thread-Per-Message模式,类似于现实世界里的委托他人办理,而今天介绍的Worker Thread模式则类似于车间里工人的工作模式。如果你在设计阶段,发现对业务模型建模之后,模型非常类似于车间的工作模式,那基本上就能确定可以在实现阶段采用Worker Thread模式来实现。
Worker Thread模式和Thread-Per-Message模式的区别有哪些呢?从现实世界的角度看,你委托代办人做事,往往是和代办人直接沟通的;对应到编程领域,其实现也是主线程直接创建了一个子线程,主子线程之间是可以直接通信的。而车间工人的工作方式则是完全围绕任务展开的,一个具体的任务被哪个工人执行,预先是无法知道的;对应到编程领域,则是主线程提交任务到线程池,但主线程并不关心任务被哪个线程执行。
Worker Thread模式能避免线程频繁创建、销毁的问题,而且能够限制线程的最大数量。Java语言里可以直接使用线程池来实现Worker Thread模式,线程池是一个非常基础和优秀的工具类,甚至有些大厂的编码规范都不允许用new Thread()来创建线程的,必须使用线程池。
不过使用线程池还是需要格外谨慎的,除了今天重点讲到的如何正确创建线程池、如何避免线程死锁问题,还需要注意前面我们曾经提到的ThreadLocal内存泄露问题。同时对于提交到线程池的任务,还要做好异常处理,避免异常的任务从眼前溜走,从业务的角度看,有时没有发现异常的任务后果往往都很严重。
小灰同学写了如下的代码,本义是异步地打印字符串“QQ”,请问他的实现是否有问题呢?
ExecutorService pool = Executors
.newSingleThreadExecutor();
pool.submit(() -> {
try {
String qq=pool.submit(()->"QQ").get();
System.out.println(qq);
} catch (Exception e) {
}
});
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