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线程池遇到父子任务,有大坑,要注意!

  • 2024-07-16
    福建
  • 本文字数:3237 字

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最近在使用线程池的时候踩了一个坑,给你分享一下。


在实际业务场景下,涉及到业务代码和不同的微服务,导致问题有点难以定位,但是最终分析出原因之后,发现可以用一个很简单的例子来演示。


所以这次先用 Demo 说问题,再说场景,方便吸收。


Demo


老规矩,还是先上个代码:



这个代码的逻辑非常简单,首先我们搞了一个线程池,然后起一个 for 循环往线程池里面仍了 5 个任务,这是核心逻辑。


对于这几个任务,我们的这个自定义线程池处理起来,不能说得心应手吧,至少也是手拿把掐。


其他的 StopWatch 是为了统计运行时间用的。 至于 CountDownLatch,你可以理解为在业务流程中,需要这五个任务都执行完成之后才能往下走,所以我搞了一个 CountDownLatch。


这个代码运行起来是没有任何问题的,我们在日志中搜索“执行完成”,也能搜到 5 个,这个结果也能证明程序是正常结束的:



同时,可以看到运行时间是 4s。


示意图大概是这样的:



然后看着这个代码,发现了一个可以优化的地方:



这个地方从数据库捞出来的数据,它们之间是没有依赖关系的,也就是说它们之间也是可以并行执行的。


所以把代码改成了这样:



在异步线程里面去处理这部分从数据库中捞出来的数据,并行处理加快响应速度。


对应到图片,大概就是这个意思:



把程序运行起来之后,日志变成了这样:



我们搜索“执行完成”,也能搜到 5 个对应输出。


而且我们就拿“任务 2”来说:



当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】开始执行---当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】执行完成---当前线程pool-1-thread-1,【任务2】开始处理数据=1当前线程pool-1-thread-2,【任务2】开始处理数据=2
复制代码


从日志输出来看,任务 2 需要处理的两个数据,确实是在不同的异步线程中处理数据,也实现了我的需求。


但是,程序运行直接就是到了 9.9ms:



这个优化这么牛逼的吗?


从 4s 到了 9.9ms?


稍加分析,你会发现这里面是有问题的。


那么问题就来了,到底是啥问题呢?


问题就是由于转异步了,所以 for 循环里面的任务中的 countDownLatch 很快就减到 0 了。


于是 await 继续执行,所以很快就输出了程序运行时间。


然而实际上子任务还在继续执行,程序并没有真正完成。


9.9ms 只是任务提交到线程池的时间,每个任务的数据处理时间还没算呢:



从日志输出上也可以看出,在输出了 StopWatch 的日志后,各个任务还在处理数据。


这样时间就显得不够真实。


那么我们应该怎么办呢?


很简单嘛,需要子任务真正执行完成后,父任务的 countDownLatch 才能进行 countDown 的动作。


具体实现上就是给子任务再加一个 countDownLatch 栅栏:



我们希望的运行结果应该是这样的:

当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】开始执行---当前线程pool-1-thread-1,【任务2】开始处理数据=1当前线程pool-1-thread-2,【任务2】开始处理数据=2当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】执行完成---
复制代码


即子任务全部完成之后,父任务才能算执行完成,这样统计出来的时间才是准确的。


思路清晰,非常完美,再次运行,观察日志我们会发现:



呃,怎么回事,日志怎么不输出了?


是的,就是不输出了。


不输出了,就是踩到这个坑了。


不论你重启多少次,都是这样:日志不输出了,程序就像是卡着了一样。


坑在哪儿


上面这个 Demo 已经是我基于遇到的生产问题,极力简化后的版本了。


现在,这个坑也已经呈现在你眼前了。


我们一起来分析一波。


首先,我问你:真的在线上遇到这种程序“假死”的问题,你会怎么办?


早几年,歪师傅的习惯是抱着代码慢慢啃,试图从代码中找到端倪。


这样确实是可以,但是通常来说效率不高。


现在我的习惯是直接把现场 dump 下来,分析现场。


比如在这个场景下,我们直观上的感受是“卡住了”,那就 dump 一把线程,管它有枣没枣,打一杆子再说:



通过 Dump 文件,可以发现线程池的线程都在 MainTest 的第 30 行上 parking ,处于等待状态:



那么第 30 行是啥玩意?



这行代码在干啥?


countDownLatchSub.await();


是父任务在等待子任务执行结束,运行 finally 代码,把 countDownLatchSub 的计数 countDown 到 0,才会继续执行:



所以现在的现象就是子任务的 countDownLatchSub 把父任务的拦住了。


换句话说就是父任务被拦住是因为子任务的 finally 代码中的 countDownLatchSub.countDown() 方法没有被执行。


好,那么最关键的问题就来了:为什么没有执行?


你先别往下看,闭上眼睛在你的小脑瓜子里面推演一下,琢磨一下:finally 为什么没有执行?



或者再换个更加接近真实的问题:子任务为什么没有执行?


这个点,非常简单,可以说一点就破。


琢磨明白了,这个坑的原理摸摸清楚了。

...

...

...

琢磨明白了吗?你就刷刷往下看?


没明白我再给你一个信息:需要结合线程池的参数和运行原理来分析。


好,不管你“恍然大悟”了没有,再给你讲一下。


让你知道“一点就破”这四个是怎么回事儿。


首先,我们把目光聚焦在线程池这里:



这个线程池核心线程数是 3,但是我们要提交 5 个任务到线程池去。


父任务哐哐哐,就把核心线程数占满了。


接下来子任务也要往这个线程池提交任务怎么办?


当然是进队列等着了。


一进队列,就完犊子。


到这里,我觉得你应该能想明白问题了。


应该给到我一个恍然大悟的表情,并配上“哦哦哦~”这样的内心 OS。



你想想,父任务这个时候干啥?


是不是等在 countDownLatchSub.await() 这里。


而 countDownLatchSub.await() 什么时候能继续执行?


是不是要所有子任务都执行 finally 后?


那么子任务现在在干啥?


是不是都在线程池里面的队列等着被执行呢?


那线程池队列里面的任务什么时候才执行?


是不是等着有空闲线程的时候?


那现在有没有空闲线程?


没有,所有的线程都去执行父任务去了。


那你想想,父任务这个时候干啥?


是不是等在 countDownLatchSub.await() 这里。


...


父任务在等子任务执行。


子任务在等线程池调度。


线程池在等父任务释放线程。


闭环了,相互等待了,家人们。


这,就是坑。


现在把坑的原理摸清楚了,我在给你说一下真实的线上场景踩到这个坑是怎么样的呢?



上游发起请求到微服务 A 的接口 1,该接口需要调用微服务 B 的接口 2。


但是微服务 B 的接口 2,需要从微服务 A 接口 3 获取数据。


然而在微服务 A 内部,全局使用的是同一个自定义线程池。


更巧的是接口 1 和接口 3 内部都使用了这个自定义线程池做异步并行处理,想着是加快响应速度。


整个情况就变成了这样:

  1. 接口 1 收到请求之后,把请求转到自定义线程池中,然后等接口 2 返回。

  2. 接口 2 调用接口 3,并等待返回。

  3. 接口 3 里面把请求转到了自定义线程池中,被放入了队列。

  4. 线程池的线程都被接口 1 给占住了,没有资源去执行队列里面的接口 3 任务。

  5. 相互等待,一直僵持。


我们的 Demo 还是能比较清晰的看到父子任务之间的关系。


但是在这个微服务的场景下,在无形之间,就形成了不易察觉的父子任务关系。


所以就踩到了这个坑。


怎么避免


找到了坑的原因,解决方案就随之而出了。


父子任务不要共用一个线程池,给子任务也搞一个自定义线程池就可以了:



运行起来看看日志:



首先整体运行时间只需要 2s 了,达到了我想要的效果。


另外,我们观察一个具体的任务:

当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】开始执行---当前线程pool-2-thread-1,【任务2】开始处理数据=1当前线程pool-2-thread-4,【任务2】开始处理数据=2当前线程pool-1-thread-3,---【任务2】执行完成---
复制代码


日志输出符合我们前面分析的,所有子任务执行完成后,父任务才打印执行完成,且子任务在不同的线程中执行。


而使用不同的线程池,换一个高大上的说法就叫做:线程池隔离。


而且在一个项目中,公用一个线程池,也是一个埋坑的逻辑。


至少给你觉得关键的逻辑,单独分配一个线程池吧。


避免出现线程池的线程都在执行非核心逻辑了,反而重要的任务在队列里面排队去了。


这就有点不合理了。


最后,一句话总结这个问题:


如果线程池的任务之间存在父子关系,那么请不要使用同一个线程池。如果使用了同一个线程池,可能会因为子任务进了队列,导致父任务一直等待,出现假死现象。


文章转载自:why技术

原文链接:https://www.cnblogs.com/thisiswhy/p/18302939

体验地址:http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq

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