Java线程池ThreadPoolExecutor拒绝策略有哪些

发布时间:2021-11-01 14:30:44 作者:iii
来源:亿速云 阅读:142

本篇内容介绍了“Java线程池ThreadPoolExecutor拒绝策略有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

池化设计思想

池话设计应该不是一个新名词。我们常见的如java线程池、jdbc连接池、redis连接池等就是这类设计的代表实现。这种设计会初始预设资源,解决的问题就是抵消每次获取资源的消耗,如创建线程的开销,获取远程连接的开销等。就好比你去食堂打饭,打饭的大妈会先把饭盛好几份放那里,你来了就直接拿着饭盒加菜即可,不用再临时又盛饭又打菜,效率就高了。除了初始化资源,池化设计还包括如下这些特征:池子的初始值、池子的活跃值、池子的最大值等,这些特征可以直接映射到java线程池和数据库连接池的成员属性中。

线程池触发拒绝策略的时机

和数据源连接池不一样,线程池除了初始大小和池子最大值,还多了一个阻塞队列来缓冲。数据源连接池一般请求的连接数超过连接池的最大值的时候就会触发拒绝策略,策略一般是阻塞等待设置的时间或者直接抛异常。而线程池的触发时机如下图:

Java线程池ThreadPoolExecutor拒绝策略有哪些

如图,想要了解线程池什么时候触发拒绝粗略,需要明确上面三个参数的具体含义,是这三个参数总体协调的结果,而不是简单的超过最大线程数就会触发线程拒绝粗略,当提交的任务数大于corePoolSize时,会优先放到队列缓冲区,只有填满了缓冲区后,才会判断当前运行的任务是否大于maxPoolSize,小于时会新建线程处理。大于时就触发了拒绝策略,总结就是:当前提交任务数大于(maxPoolSize  + queueCapacity)时就会触发线程池的拒绝策略了。

JDK内置4种线程池拒绝策略

拒绝策略接口定义

在分析JDK自带的线程池拒绝策略前,先看下JDK定义的 拒绝策略接口,如下:

public interface RejectedExecutionHandler {  void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor); }

接口定义很明确,当触发拒绝策略时,线程池会调用你设置的具体的策略,将当前提交的任务以及线程池实例本身传递给你处理,具体作何处理,不同场景会有不同的考虑,下面看JDK为我们内置了哪些实现:

CallerRunsPolicy(调用者运行策略)

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {  public CallerRunsPolicy() { }  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {  if (!e.isShutdown()) {  r.run();  }  }  }

AbortPolicy(中止策略)

public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {  public AbortPolicy() { }  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {  throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +  " rejected from " +  e.toString());  }  }

DiscardPolicy(丢弃策略)

public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {  public DiscardPolicy() { }  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {  }  }

DiscardOldestPolicy(弃老策略)

public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {  public DiscardOldestPolicy() { }  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {  if (!e.isShutdown()) {  e.getQueue().poll();  e.execute(r);  }  }  }

第三方实现的拒绝策略

dubbo中的线程拒绝策略

public class AbortPolicyWithReport extends ThreadPoolExecutor.AbortPolicy {  protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbortPolicyWithReport.class);  private final String threadName;  private final URL url;  private static volatile long lastPrintTime = 0;  private static Semaphore guard = new Semaphore(1);  public AbortPolicyWithReport(String threadName, URL url) {  this.threadName = threadName;  this.url = url;  }  @Override  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {  String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED!" +  " Thread Name: %s, Pool Size: %d (active: %d, core: %d, max: %d, largest: %d), Task: %d (completed: %d)," +  " Executor status:(isShutdown:%s, isTerminated:%s, isTerminating:%s), in %s://%s:%d!",  threadName, e.getPoolSize(), e.getActiveCount(), e.getCorePoolSize(), e.getMaximumPoolSize(), e.getLargestPoolSize(),  e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount(), e.isShutdown(), e.isTerminated(), e.isTerminating(),  url.getProtocol(), url.getIp(), url.getPort());  logger.warn(msg);  dumpJStack();  throw new RejectedExecutionException(msg);  }  private void dumpJStack() {  //省略实现  } }

可以看到,当dubbo的工作线程触发了线程拒绝后,主要做了三个事情,原则就是尽量让使用者清楚触发线程拒绝策略的真实原因

Netty中的线程池拒绝策略

private static final class NewThreadRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {  NewThreadRunsPolicy() {  super();  }  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {  try {  final Thread t = new Thread(r, "Temporary task executor");  t.start();  } catch (Throwable e) {  throw new RejectedExecutionException(  "Failed to start a new thread", e);  }  }  }

Netty中的实现很像JDK中的CallerRunsPolicy,舍不得丢弃任务。不同的是,CallerRunsPolicy是直接在调用者线程执行的任务。而  Netty是新建了一个线程来处理的。所以,Netty的实现相较于调用者执行策略的使用面就可以扩展到支持高效率高性能的场景了。但是也要注意一点,Netty的实现里,在创建线程时未做任何的判断约束,也就是说只要系统还有资源就会创建新的线程来处理,直到new不出新的线程了,才会抛创建线程失败的异常

activeMq中的线程池拒绝策略

new RejectedExecutionHandler() {  @Override  public void rejectedExecution(final Runnable r, final ThreadPoolExecutor executor) {  try {  executor.getQueue().offer(r, 60, TimeUnit.SECONDS);  } catch (InterruptedException e) {  throw new RejectedExecutionException("Interrupted waiting for BrokerService.worker");  }  throw new RejectedExecutionException("Timed Out while attempting to enqueue Task.");  }  });

activeMq中的策略属于最大努力执行任务型,当触发拒绝策略时,在尝试一分钟的时间重新将任务塞进任务队列,当一分钟超时还没成功时,就抛出异常

pinpoint中的线程池拒绝策略

public class RejectedExecutionHandlerChain implements RejectedExecutionHandler {  private final RejectedExecutionHandler[] handlerChain;  public static RejectedExecutionHandler build(List<RejectedExecutionHandler> chain) {  Objects.requireNonNull(chain, "handlerChain must not be null");  RejectedExecutionHandler[] handlerChain = chain.toArray(new RejectedExecutionHandler[0]);  return new RejectedExecutionHandlerChain(handlerChain);  }  private RejectedExecutionHandlerChain(RejectedExecutionHandler[] handlerChain) {  this.handlerChain = Objects.requireNonNull(handlerChain, "handlerChain must not be null");  }  @Override  public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {  for (RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler : handlerChain) {  rejectedExecutionHandler.rejectedExecution(r, executor);  }  } }

pinpoint的拒绝策略实现很有特点,和其他的实现都不同。他定义了一个拒绝策略链,包装了一个拒绝策略列表,当触发拒绝策略时,会将策略链中的rejectedExecution依次执行一遍

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