异步调用如何使用是最好的方式?
一、异步调用方式分析今天在写代码的时候,想要调用异步的操作,这里我是用的 java8 的流式异步调用,但是使用过程中呢,发现这个异步方式有两个方法,如下所示:
区别是一个 需要指定线程池,一个不需要。
那么指定线程池有哪些好处呢?直观的说有以下两点好处:
可以根据我们的服务器性能,通过池的管理更好的规划我们的线程数。可以对我们使用的线程自定义名称,这里也是阿里 java 开发规范所提到的。1.1 java8 异步调用默认线程池方式当然常规使用默认的也没什么问题。我们通过源码分析下使用默认线程池的过程。
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {return asyncRunStage(asyncPool, runnable);}复制代码看下这个 asyncPool 是什么?
如下所示,useCommonPool 如果为真,就使用 ForkJoinPool.commonPool(),否则创建一个 new ThreadPerTaskExecutor():
复制代码看看 useCommonPool 是什么?
复制代码/*** 公共池的目标并行度级别*/public static int getCommonPoolParallelism() {return commonParallelism;}复制代码最终这个并行级别并没有给出默认值
static final int commonParallelism;复制代码通过找到这个常量的调用,我们看看是如何进行初始化的,在 ForkJoinPool 中有一个静态代码块,启动时会对 commonParallelism 进行初始化,我们只关注最后一句话就好了,:
复制代码如下所示,默认是 7:
所以接着下面的代码看:
复制代码这里一定是返回 true,证明当前是并行的。
复制代码上面会返回一个大小是七的的默认线程池
其实这个默认值是当前 cpu 的核心数,我的电脑是八核,在代码中默认会将核心数减一,所以显示是七个线程。
复制代码下面我们写个 main 方法测试一下,10 个线程,每个阻塞 10 秒,看结果:
复制代码结果如下所示,前面七个任务先完成,另外三个任务被阻塞 10 秒后,才完成:
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-7Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-3Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-6Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-1
Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4 复制代码结论:当我们使用默认的线程池进行异步调用时,如果异步任务是一个 IO 密集型,简单说处理时间占用长,将导致其他使用共享线程池的任务阻塞,造成系统性能下降甚至异常。甚至当一部分调用接口时,如果接口超时,那么也会阻塞与超时时长相同的时间;实际在计算密集的场景下使用是能提高性能的。
二、使用自定义的线程池上面说到如果是 IO 密集型的场景,在异步调用时还是使用自定义线程池比较好。
针对开篇提到的两个显而易见的好处,此处新增一条:
可以根据我们的服务器性能,通过池的管理更好的规划我们的线程数。可以对我们使用的线程自定义名称,这里也是阿里 java 开发规范所提到的。不会因为阻塞导致使用共享线程池的其他线程阻塞甚至异常。我们自定义下面的线程池:
/**
@description: 全局通用线程池
@author:weirx
@date:2021/9/9 18:09
@version:3.0*/@Slf4jpublic class GlobalThreadPool {
/**
核心线程数*/public final static int CORE_POOL_SIZE = 10;
/**
最大线程数*/public final static int MAX_NUM_POOL_SIZE = 20;
/**
任务队列大小*/public final static int BLOCKING_QUEUE_SIZE = 30;
/**
线程池实例*/private final static ThreadPoolExecutor instance = getInstance();
/**
description: 初始化线程池
@return: java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
@author: weirx
@time: 2021/9/10 9:49*/private synchronized static ThreadPoolExecutor getInstance() {// 生成线程池 ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE,MAX_NUM_POOL_SIZE,60,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(BLOCKING_QUEUE_SIZE),new NamedThreadFactory("Thread-wjbgn-", false));return executor;}
private GlobalThreadPool() {}
public static ThreadPoolExecutor getExecutor() {return instance;}}复制代码调用:
public static void main(String[] args) {// 创建 10 个任务,每个任务阻塞 10 秒 for (int i = 0; i < 10; i++) {CompletableFuture.runAsync(() -> {try {Thread.sleep(10000);System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},GlobalThreadPool.getExecutor());}
}复制代码输出我们指定线程名称的线程:
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-1Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-10Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-2Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-9Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-5Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-6Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-3Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-7Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-8Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-4 复制代码三、题外话,动态线程池 3.1 什么是动态线程池?在我们使用线程池的时候,是否有的时候很纠结,到底设置多大的线程池参数是最合适的呢?如果不够用了怎么办,要改代码重新部署吗?
其实是不需要的,记得当初看过美团的一篇文章,真的让人茅塞顿开啊,动态线程池。
ThreadPoolExecutor 这个类其实是提供对于线程池的属性进行修改的,支持我们动态修改以下的属性:
从上至下分别是:
线程工厂(用于指定线程名称)核心线程数最大线程数活跃时间拒绝策略。在美团的文章当中呢,是监控服务器线程的使用率,当达到阈值就进行告警,然后通过配置中心去动态修改这些数值。
我们也可以这么做,使用 @RefreshScope 加 nacos 就可以实现了。
3.2 实践我写了一个定时任务,监控当前服务的线程使用率,小了就扩容,一段时间后占用率下降,就恢复初始值。
其实还有很多地方需要改进的,请大家多提意见,监控的是文章前面的线程池 GlobalThreadPool,下面调度任务的代码:
/**
@description: 全局线程池守护进程
@author:weirx
@date:2021/9/10 16:32
@version:3.0*/@Slf4j@Componentpublic class DaemonThreadTask {
/**
服务支持最大线程数*/public final static int SERVER_MAX_SIZE = 50;
/**
最大阈值 Maximum threshold,百分比*/private final static int MAXIMUM_THRESHOLD = 8;
/**
每次递增最大线程数*/private final static int INCREMENTAL_MAX_NUM = 10;
/**
每次递增核心线程数*/private final static int INCREMENTAL_CORE_NUM = 5;
/**
当前线程数*/private static int currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;
/**
当前核心线程数*/private static int currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;
@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")public static void execute() {threadMonitor();}
/**
description: 动态监控并设置线程参数
@return: void
@author: weirx
@time: 2021/9/10 13:20*/private static void threadMonitor() {ThreadPoolExecutor instance = GlobalThreadPool.getExecutor();int activeCount = instance.getActiveCount();int size = instance.getQueue().size();log.info("GlobalThreadPool: the active thread count is {}", activeCount);// 线程数不足,增加线程 if (activeCount > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE % MAXIMUM_THRESHOLD&& size >= GlobalThreadPool.BLOCKING_QUEUE_SIZE) {currentSize = currentSize + INCREMENTAL_MAX_NUM;currentCoreSize = currentCoreSize + INCREMENTAL_CORE_NUM;//当前设置最大线程数小于服务最大支持线程数才可以继续增加线程 if (currentSize <= SERVER_MAX_SIZE) {instance.setMaximumPoolSize(currentSize);instance.setCorePoolSize(currentCoreSize);log.info("this max thread size is {}", currentSize);} else {log.info("current size is more than server max size, can not add");}}// 线程数足够,降低线程数,当前活跃数小于默认核心线程数 if (activeCount < GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE&& size == 0&& currentSize > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE) {currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;instance.setMaximumPoolSize(currentSize);instance.setCorePoolSize(currentCoreSize);}}}复制代码 3.3 动态线程池有什么意义?有的朋友其实问过我,我直接把线程池设置大一点不就好了,这种动态线程池有什么意义呢?
其实这是一个好问题。在以前的传统软件当中,单机部署,硬件部署,确实,我们能使用的线程数取决于服务器的核心线程数,而且基本没有其他服务来争抢这些线程。
但是现在是容器的时代,云原生的时代。
多个容器部署在一个宿主机上,那么当高峰期的时候,某个容器就需要占用大量的 cpu 资源,如果所有的容器都将大部分资源占据,那么这个容器必然面临阻塞甚至瘫痪的风险。
当高峰期过了,释放这部分资源可以被释放掉,用于其他需要的容器。。
再结合到目前的云服务器节点扩容,都是需要动态扩缩容的的,和线程相似,在满足高可用的情况下,尽量的节约成本。
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