源码分析Dubbo网络通讯篇之NettyServer网络事件之线程池

前言

本文主要分析Dubbo线程池的构建过程，主要介绍官方文档中有关于ThreadPool的种类： 
    ● fixed : 固定大小线程池，启动时建立线程，不关闭，一致持有。（缺省） 
    ● cached ：缓存线程池，空闲一分钟，线程会消费，需要时重新创建新线程。 
    ● limited ：可伸缩线程池，但池中的线程数只会增长不会收缩。 
    ● eager ：优先使用线程来执行新提交任务。（渴望立即执行，而不是进入队列排队执行）。 
    配置标签： dubbo:protocol threadpool = “fixed” ../ 
    由于各种类型的线程池，内部就是根据规则创建不同的ThreadPoolExecutor对象，那我们先简单回顾一下线程池的基本知识： 
   ● 构造方法 
       public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 线程池核心线程数、常驻线程数。 
       int maximumPoolSize, // 线程池中最大线程数量 
       long keepAliveTime,  // 线程保持活跃时间,（如果线程创建，并空闲指定值后，线程会被回收，0表示不开启该特性,其范围针对corePoolSize的线程） 
       TimeUnit unit, // keepAliveTime的时间单位。 
       BlockingQueue Runnable workQueue, // 任务队列 
       ThreadFactory threadFactory, // 线程工厂类，一般通过该线程工厂，为线程命名，以便区分线程。 
       RejectedExecutionHandler handler) // 拒绝策略。 
   ● 提交任务流程（线程创建流程） 
   1. 如果线程池中线程数量小于corePoolSize，则创建一个线程来执行该任务。 
   2. 如果线程池中的线程大于等于corePoolSize，则尝试将任务放入队列中。 
   3. 如果成功将任务放入队列，则本次提交任务正常结束，如果放入任务队列失败则继续下一步。 
   4. 如果线程池中的线程数量小于最大线程数，则创建先的线程，否则执行拒绝策略。 

1、fixed 固定大小线程池

public class FixedThreadPool implements ThreadPool {
    @Override
    public Executor getExecutor(URL url) {
        String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);
        int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_THREADS);
        int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);
        return new ThreadPoolExecutor(threads, threads, 0, TimeUnit.MILLISECONDS,
                queues == 0 ? new SynchronousQueueRunnable() :
                        (queues  0 ? new LinkedBlockingQueueRunnable()
                                : new LinkedBlockingQueueRunnable(queues)),
                new NamedThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

实现要点： 
   1、首先获取可配置参数threadname、threads、queues三个参数，分别代表线程池中线程名前缀、线程中最大线程数量、任务队列长度。 
   2、要实现fixed固定大小线程池，故名思议，就是线程池自创建以来，线程数量始终保持一致。其实现要点是，corePoolSize、maximumPoolSize相等，并且其值等于threads(默认200)，并且keepAliveTime=0，表示线程始终活跃。 
   3、任务队列，如果queues 为0，则使用SynchronousQueue，如果小于0，则使用无界队列，如果大于0，则创建容量为LinkedBlockingQueue的队列，超过容量，则拒绝入队。 
   4、线程工厂，NamedThreadFactory，主要设置线程名称，默认为Dubbo-thread-序号。 
   5、拒绝策略AbortPolicyWithReport，其主要是如果拒绝任务，首先会打印出详细日志，包含线程池的核心参数，并且会dump jstack日志，日志文件默认存储在user.home/Dubbo_JStack.log.timestamp，可以通过dump.directory属性配置，可通过 dubbo:protocol dubbo:parameter key =“” value = “”/ /dubbo:protocol。

   这里再简单介绍如果队列长度为0（默认），为什么是选用SynchronousQueue队列。 
   SynchronousQueue的一个简单理解：调用offer、put之前，必须先调用take，也就是先调用take方法的线程阻塞，然后当别的线程调用offer之后，调用take的线程被唤醒，如果没有线程调用take方法，一个线程调用offer方法，则会返回false，并不会将元素添加到SynchronousQueue队列中，因为SynchronousQueue内部的队列长度为0。 
与该线程池相关的配置属性：threadname、theadpool、threads、queues。

  

** 2、cached 缓存线程池，线程空闲后会被回收**

public class CachedThreadPool implements ThreadPool {
    @Override
    public Executor getExecutor(URL url) {
        String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);
        int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);
        int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);
        int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);
        int alive = url.getParameter(Constants.ALIVE_KEY, Constants.DEFAULT_ALIVE);
        return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, alive, TimeUnit.MILLISECONDS,
                queues == 0 ? new SynchronousQueueRunnable() :
                        (queues  0 ? new LinkedBlockingQueueRunnable()
                                : new LinkedBlockingQueueRunnable(queues)),
                new NamedThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

实现要点：既然要实现线程可以被回收，则必然要设置keepAliveTime。 
故对应线程池核心参数设置，对应如下： 
   ● corePoolSize：通过参数corethreads设置，默认为0 
   ● maximumPoolSize：通过参数threads设置，默认200 
   ● keepAliveTime：通过参数alive设置，默认为60 * 1000 
   ● workQueue ：通过queues参数设置，默认为0 
   ● 其他与fixed相同，则不重复介绍

3、limited 可伸缩线程池，其特征：线程数只增不减

public class LimitedThreadPool implements ThreadPool {
    @Override
    public Executor getExecutor(URL url) {
        String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);
        int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);
        int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_THREADS);
        int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);
        return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS,
                queues == 0 ? new SynchronousQueueRunnable() :
                        (queues  0 ? new LinkedBlockingQueueRunnable()
                                : new LinkedBlockingQueueRunnable(queues)),
                new NamedThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

与cached不同的是，limited线程池中线程一旦创建，就不回收，与cached不同的就是keepAliveTime的取值不同，limited取值为：Long.MAX_VALUE,其他与cached相同。

**4、eager **
其核心实现主要由TaskQueue、EagerThreadPoolExecutor共同完成。 
首先，我们关注一下TaskQueued的offer方法。

public boolean offer(Runnable runnable) {
     if (executor == null) {
        throw new RejectedExecutionException("The task queue does not have executor!");
    }
     int currentPoolThreadSize = executor.getPoolSize();     // @1
        // have free worker. put task into queue to let the worker deal with task.
     if (executor.getSubmittedTaskCount()  currentPoolThreadSize) {   // @2
        return super.offer(runnable);
    }
        // return false to let executor create new worker.
     if (currentPoolThreadSize  executor.getMaximumPoolSize()) {    // @3
        return false;
    }
    // currentPoolThreadSize = max     // @4
     return super.offer(runnable); 
}

代码@1：获取当前线程池中线程的数量。 
代码@2：如果当前已提交到线程池中的任务数量小于当前存在在的线程数，则走默认的提交流程。 
代码@3：如果当前已提交到线程中的数量大于当前的线程池，并线程池中数量并未达到线程池允许创建的最大线程数时，则返回false，并不入队，其效果是会创建新的线程来执行。 
代码@4：如果当前线程池中的线程已达到允许创建的最大线程数后，走默认的提交任务逻辑。 
   其次看一下EagerThreadPoolExecutor#execute

public void execute(Runnable command) {
        if (command == null) {
            throw new NullPointerException();
        }
        // do not increment in method beforeExecute!
        submittedTaskCount.incrementAndGet();       // @1 
        try {
            super.execute(command);
        } catch (RejectedExecutionException rx) {
            // retry to offer the task into queue.
            final TaskQueue queue = (TaskQueue) super.getQueue();
            try {
                if (!queue.retryOffer(command, 0, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                    submittedTaskCount.decrementAndGet();
                    throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.");
                }
            } catch (InterruptedException x) {
                submittedTaskCount.decrementAndGet();
                throw new RejectedExecutionException(x);
            }
        } catch (Throwable t) {
            // decrease any way
            submittedTaskCount.decrementAndGet();   // @2
        }
    }

其核心实现逻辑：如果提交任务失败，则再走一次默认的任务提交流程。 
最总后结一下Eager的核心特性。

public class EagerThreadPool implements ThreadPool {
    @Override
    public Executor getExecutor(URL url) {
        String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);
        int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);
        int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);
        int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);
        int alive = url.getParameter(Constants.ALIVE_KEY, Constants.DEFAULT_ALIVE);

        // init queue and executor
        TaskQueueRunnable taskQueue = new TaskQueueRunnable(queues = 0 ? 1 : queues);
        EagerThreadPoolExecutor executor = new EagerThreadPoolExecutor(cores,
                threads,
                alive,
                TimeUnit.MILLISECONDS,
                taskQueue,
                new NamedThreadFactory(name, true),
                new AbortPolicyWithReport(name, url));
        taskQueue.setExecutor(executor);
        return executor;
    }
}

 其核心特性如下： 
   1、首先，其配置参数与cached类型的线程池相同，说明eager也是基于缓存的。 
   2、eager与cached类型线程池不同的一点是，提交任务后，线程优先于队列，默认的提交流程是如果线程数达到核心线程数后，新提交的任务是首先进入队列，但eager是优先创建线程来执行，这有点与公平锁，非公平锁一样的概念了。

文/编辑  by  Justin

原创    by  丁威

原文始发于微信公众号（Justin的后端书架）：