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异步调用如何使用是最好的方式?-永久免费的源码丞旭猿

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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。

publicstaticCompletableFuturerunAsync(Runnable runnable){returnasyncRunStage(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()

privatestaticfinalExecutor asyncPool = useCommonPool ?
        ForkJoinPool.commonPool() :newThreadPerTaskExecutor();
复制代码

看看useCommonPool 是什么?

privatestaticfinalbooleanuseCommonPool =
        (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() >1);
复制代码
/**
    * 公共池的目标并行度级别
    */publicstaticintgetCommonPoolParallelism(){returncommonParallelism;
    }
复制代码

最终这个并行级别并没有给出默认值

staticfinalintcommonParallelism;
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,:

// Unsafe mechanicsprivatestaticfinalsun.misc.Unsafe U;privatestaticfinalintABASE;privatestaticfinalintASHIFT;privatestaticfinallongCTL;privatestaticfinallongRUNSTATE;privatestaticfinallongSTEALCOUNTER;privatestaticfinallongPARKBLOCKER;privatestaticfinallongQTOP;privatestaticfinallongQLOCK;privatestaticfinallongQSCANSTATE;privatestaticfinallongQPARKER;privatestaticfinallongQCURRENTSTEAL;privatestaticfinallongQCURRENTJOIN;static{// initialize field offsets for CAS etctry{
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class k = ForkJoinPool.class;
            CTL = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("ctl"));
            RUNSTATE = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("runState"));
            STEALCOUNTER = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("stealCounter"));
            Class tk = Thread.class;
            PARKBLOCKER = U.objectFieldOffset
                (tk.getDeclaredField("parkBlocker"));
            Class wk = WorkQueue.class;
            QTOP = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("top"));
            QLOCK = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("qlock"));
            QSCANSTATE = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("scanState"));
            QPARKER = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("parker"));
            QCURRENTSTEAL = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("currentSteal"));
            QCURRENTJOIN = U.objectFieldOffset
                (wk.getDeclaredField("currentJoin"));
            Class ak = ForkJoinTask[].class;
            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);intscale = U.arrayIndexScale(ak);if((scale & (scale -1)) !=0)thrownewError("data type scale not a power of two");
            ASHIFT =31- Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
        }catch(Exception e) {thrownewError(e);
        }

        commonMaxSpares = DEFAULT_COMMON_MAX_SPARES;
        defaultForkJoinWorkerThreadFactory =newDefaultForkJoinWorkerThreadFactory();
        modifyThreadPermission =newRuntimePermission("modifyThread");

        common = java.security.AccessController.doPrivileged
            (newjava.security.PrivilegedAction() {publicForkJoinPoolrun(){returnmakeCommonPool(); }});// 即使线程被禁用也是1,至少是个1intpar = common.config & SMASK;
        commonParallelism = par >0? par :1;
    }
复制代码

如下所示,默认是7:

所以接着下面的代码看:

privatestaticfinalbooleanuseCommonPool =
        (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() >1);
复制代码

这里一定是返回true,证明当前是并行的。

privatestaticfinalExecutor asyncPool = useCommonPool ?
        ForkJoinPool.commonPool() :newThreadPerTaskExecutor();
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。

if(parallelism < 0 && //默认是1,小于核心数(parallelism=Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0)parallelism=1;if(parallelism > MAX_CAP)parallelism=MAX_CAP;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:

publicstaticvoidmain(String[] args){// 创建10个任务,每个任务阻塞10秒for(inti =0; i <10; i++) {
            CompletableFuture.runAsync(() -> {try{
                    Thread.sleep(10000);
                    System.out.println(newDate() +":"+ Thread.currentThread().getName());
                }catch(InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }try{
            Thread.sleep(30000);
        }catch(InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
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:

MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-7MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-3MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-6MonSep13 11:20:57CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-1-----------------------------------------------------------MonSep13 11:21:07CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2MonSep13 11:21:07CST2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5MonSep13 11:21:07CST2021: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
 */@Slf4jpublicclassGlobalThreadPool{/**
     * 核心线程数
     */publicfinalstaticintCORE_POOL_SIZE =10;/**
     * 最大线程数
     */publicfinalstaticintMAX_NUM_POOL_SIZE =20;/**
     * 任务队列大小
     */publicfinalstaticintBLOCKING_QUEUE_SIZE =30;/**
     * 线程池实例
     */privatefinalstaticThreadPoolExecutor instance = getInstance();/**
     * description: 初始化线程池
     *
     *@return: java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
     *@author: weirx
     *@time: 2021/9/10 9:49
     */privatesynchronizedstaticThreadPoolExecutorgetInstance(){// 生成线程池ThreadPoolExecutor executor =newThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_NUM_POOL_SIZE,60,
                TimeUnit.SECONDS,newLinkedBlockingQueue<>(BLOCKING_QUEUE_SIZE),newNamedThreadFactory("Thread-wjbgn-",false));returnexecutor;
    }privateGlobalThreadPool(){
    }publicstaticThreadPoolExecutorgetExecutor(){returninstance;
    }
}
复制代码

调用:

publicstaticvoidmain(String[] args){// 创建10个任务,每个任务阻塞10秒for(inti =0; i <10; i++) {
            CompletableFuture.runAsync(() -> {try{
                    Thread.sleep(10000);
                    System.out.println(newDate() +":"+ Thread.currentThread().getName());
                }catch(InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            },GlobalThreadPool.getExecutor());
        }try{
            Thread.sleep(30000);
        }catch(InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
复制代码

输出我们指定线程名称的线程:

Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-1Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-10Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-2Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-9Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-5Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-6Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-3Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-7Mon Sep1311:32:35CST2021:Thread-Inbox-Model-8Mon Sep1311:32:35CST2021: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@RefreshScopenacos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
@ComponentpublicclassDaemonThreadTask{/**
     * 服务支持最大线程数
     */publicfinalstaticintSERVER_MAX_SIZE =50;/**
     * 最大阈值Maximum threshold,百分比
     */privatefinalstaticintMAXIMUM_THRESHOLD =8;/**
     * 每次递增最大线程数
     */privatefinalstaticintINCREMENTAL_MAX_NUM =10;/**
     * 每次递增核心线程数
     */privatefinalstaticintINCREMENTAL_CORE_NUM =5;/**
     * 当前线程数
     */privatestaticintcurrentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;/**
     * 当前核心线程数
     */privatestaticintcurrentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;

    @Scheduled(cron ="0 */5 * * * ?")publicstaticvoidexecute(){
        threadMonitor();
    }/**
     * description: 动态监控并设置线程参数
     *
     * @return: void
     * @author: weirx
     * @time: 2021/9/10 13:20
     */privatestaticvoidthreadMonitor(){
        ThreadPoolExecutor instance = GlobalThreadPool.getExecutor();intactiveCount = instance.getActiveCount();intsize = 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。

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