使用线程执行框架的一次经历

2021-10-29 20:38:02

场景

一个线程从某个地方接收消息(数据)，可以是其他主机或者消息队列，然后转由另外的一个线程池来执行具体处理消息的逻辑，并且消息的处理速度小于接收消息的速度。这种情景很常见，试想一下，你会怎么设计和实现？

直观想法

很显然采用JUC的线程框架，可以迅速写出代码。

消息接收者：



    

  1. 
public class Receiver { 
    2. 

  2.     private static volatile boolean inited = false; 
    3. 

  3.     private static volatile boolean shutdown = false; 
    4. 

  4.     private static volatile int cnt = 0; 
    5. 

  5.  
    6. 

  6.     private MessageHandler messageHandler; 
    7. 

  7.  
    8. 

  8.     public void start(){ 
    9. 

  9.         Executors.newSingleThreadExecutor().execute(new Runnable() { 
    10. 

  10.             @Override 
    11. 

  11.             public void run() { 
    12. 

  12.                 while(!shutdown){ 
    13. 

  13.                     init(); 
    14. 

  14.                     recv(); 
    15. 

  15.                 } 
    16. 

  16.             } 
    17. 

  17.         }); 
    18. 

  18.     } 
    19. 

  19.  
    20. 

  20.     /** 
    21. 

  21. 
     * 模拟消息接收 
    22. 

  22. 
     */ 
    23. 

  23.     public void recv(){ 
    24. 

  24.             Message msg = new Message("Msg" + System.currentTimeMillis()); System.out.println(String.format("接收到消息(%d): %s", ++cnt, msg)); messageHandler.handle(msg); } public void init(){ if(!inited){ messageHandler = new MessageHandler(); inited = true; } } public static void main(String[] args) { new Receiver().start(); 
    25. 

  25.     } 
    26. 

  26. } 
    27. 



消息处理：




    

  1. 
public class MessageHandler { 
    2. 

  2.  
    3. 

  3.     private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; 
    4. 

  4.  
    5. 

  5.     private ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); 
    6. 

  6.  
    7. 

  7.     public void handle(Message msg) { 
    8. 

  8.         try { 
    9. 

  9.             service.execute(new Runnable() { 
    10. 

  10.                 @Override 
    11. 

  11.                 public void run() { 
    12. 

  12.                     parseMsg(msg); 
    13. 

  13.                 } 
    14. 

  14.             }); 
    15. 

  15.         } catch (Throwable e) { 
    16. 

  16.             System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { while (true) { try { System.out.println("解析消息：" + message); Thread.sleep(5000); System.out.println("============================"); } catch (InterruptedException e) { 
    17. 

  17.                 e.printStackTrace(); 
    18. 

  18.             } 
    19. 

  19.  
    20. 

  20.         } 
    21. 

  21.     } 
    22. 

  22. } 
    23. 





效果：这种方案导致的现象是接收到的消息会迅速堆积，我们从消息队列（或者其他地方）取出了大量消息，但是处理线程的速度又跟不上，所以导致的问题是大量的Task会堆积在线程池底层维护的一个阻塞队列中，这会极大的耗费存储空间，影响系统的性能。


分析：当execute()一个任务的时候，如果有空闲的worker线程，那么投入运行，否则看设置的最大线程个数，没有达到线程个数限制就创建新线程，接新任务，否则就把任务缓冲到一个阻塞队列中，问题就是这个队列，默认的大小是没有限制的，所以就会大量的堆积任务，必然耗费heap空间。




    

  1. 
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { 
    2. 

  2.         return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 
    3. 

  3.                                       0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
    4. 

  4.                                       new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); 
    5. 

  5.     } 
    6. 

  6.  
    7. 

  7. 
public LinkedBlockingQueue() { 
    8. 

  8.         this(Integer.MAX_VALUE); // capacity 
    9. 

  9.     } 
    10. 



使用线程执行框架的一次经历


计数限制


面对上述问题，想到了要限制消息接收的速度，自然就想到了各种线程同步的原语，不过在这里最简单的就是使用一个Volatile的计数器。


消息接收者：




    

  1. 
public class Receiver { 
    2. 

  2.     private static volatile boolean inited = false; 
    3. 

  3.     private static volatile boolean shutdown = false; 
    4. 

  4.     private static volatile int cnt = 0; 
    5. 

  5.     private MessageHandler messageHandler; 
    6. 

  6.     public void start(){ 
    7. 

  7.         Executors.newSingleThreadExecutor().execute(new Runnable() { 
    8. 

  8.             @Override 
    9. 

  9.             public void run() { 
    10. 

  10.                 while(!shutdown){ 
    11. 

  11.                     init(); 
    12. 

  12.                     recv(); 
    13. 

  13.                 } 
    14. 

  14.             } 
    15. 

  15.         }); 
    16. 

  16.     } 
    17. 

  17.  
    18. 

  18.     /** 
    19. 

  19. 
     * 模拟消息接收 
    20. 

  20. 
     */ 
    21. 

  21.     public void recv(){ 
    22. 

  22.             Message msg = new Message("Msg" + System.currentTimeMillis()); System.out.println(String.format("接收到消息(%d): %s", ++cnt, msg)); messageHandler.handle(msg); } public void init(){ if(!inited){ messageHandler = new MessageHandler(); inited = true; } } public static void main(String[] args) { new Receiver().start(); 
    23. 

  23.     } 
    24. 

  24. } 
    25. 



消息处理：




    

  1. 
public class MessageHandler { 
    2. 

  2.     private static final int THREAD_POOL_SIZE = 1; 
    3. 

  3.     private ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); 
    4. 

  4.  
    5. 

  5.     public void handle(Message msg){ 
    6. 

  6.         try { 
    7. 

  7.             service.execute(new Runnable() { 
    8. 

  8.  
    9. 

  9.                 @Override 
    10. 

  10.                 public void run() { 
    11. 

  11.                     parseMsg(msg); 
    12. 

  12.                 } 
    13. 

  13.             }); 
    14. 

  14.         } catch (Throwable e) { 
    15. 

  15.             System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message){ try { Thread.sleep(10000); System.out.println("解析消息：" + message); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally { 
    16. 

  16.             Receiver.limit --; 
    17. 

  17.         } 
    18. 

  18.  
    19. 

  19.     } 
    20. 

  20. } 
    21. 





效果：通过控制消息的个数来阻塞消息的接收过程，就不会导致任务的堆积，系统的内存消耗会比较平缓，限制消息的个数本质就和下面限制任务队列大小一样。


使用线程执行框架的一次经历


使用同步队列 SynchronousQueue


SynchronousQueue  
虽名为队列，但是其实不会缓冲任务的对象，只是作为对象传递的控制点，如果有空闲线程或者没有达到最大线程限制，就会交付给worker线程去执行，否则就会拒绝，我们需要自己实现对应的拒绝策略RejectedExecutionHandler，默认的是抛出异常RejectedExecutionException。


消息接收者同上。


消息处理：




    

  1. 
public class MessageHandler { 
    2. 

  2.     private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; 
    3. 

  3.  
    4. 

  4.     ThreadPoolExecutor service = new ThreadPoolExecutor(THREAD_POOL_SIZE, THREAD_POOL_SIZE, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
    5. 

  5.             new SynchronousQueue<Runnable>(), new RejectedExecutionHandler() { 
    6. 

  6.         @Override 
    7. 

  7.         public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { 
    8. 

  8.             System.out.println("自定义拒绝策略"); try { executor.getQueue().put(r); System.out.println("重新放任务回队列"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); public void handle(Message msg) { try { System.out.println(service.getTaskCount()); System.out.println(service.getQueue().size()); System.out.println(service.getCompletedTaskCount()); service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { while (true) { try { System.out.println("线程名:" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println("解析消息：" + message); Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { 
    9. 

  9.                 e.printStackTrace(); 
    10. 

  10.             } 
    11. 

  11.         } 
    12. 

  12.     } 
    13. 

  13. } 
    14. 





效果：能够控制消息的接收速度，但是我们需要在rejectedExecution中实现某种阻塞的操作，但是选择在发生拒绝的时候把任务重新放回队列，带来的问题就是这个Task会发生饥饿现象。


使用线程执行框架的一次经历


使用大小限制的阻塞队列


使用LinkedBlockingQueue作为线程框架底层的任务缓冲区，并且设置大小限制，思想上和上述方案一样，都是有一个阻塞的点，但是通过最后的jvm monitor看到这里的CPU消耗更少，内存使用有所降低，并且波动小（具体原因有待探索）。


消息接收者同上。


消息处理：




    

  1. 
public class MessageHandler { 
    2. 

  2.     private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; 
    3. 

  3.     private static final int BLOCK_QUEUE_CAP = 500; 
    4. 

  4.     ThreadPoolExecutor service = new ThreadPoolExecutor(THREAD_POOL_SIZE, THREAD_POOL_SIZE, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
    5. 

  5.             new LinkedBlockingQueue<Runnable>(BLOCK_QUEUE_CAP), new SimpleThreadFactory(), new RejectedExecutionHandler() { 
    6. 

  6.         @Override 
    7. 

  7.         public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { 
    8. 

  8.             System.out.println("自定义拒绝策略"); try { executor.getQueue().put(r); System.out.println("重新放任务回队列"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); public void handle(Message msg) { try { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { try { Thread.sleep(5000); System.out.println("线程名:" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println("解析消息：" + message); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } static class SimpleThreadFactory implements ThreadFactory { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread thread = new Thread(r); thread.setName("Thread-" + System.currentTimeMillis()); return thread; 
    9. 

  9.         } 
    10. 

  10.     } 
    11. 

  11. } 
    12. 



使用线程执行框架的一次经历


总结


多线程是比较容易出问题的地方，特别当对方法不熟悉的时候





作者：Chown


来源：51CTO






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