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为什么阿里巴巴要禁用Executors创建线程池?

为什么阿里巴巴要禁用Executors创建线程池?

作者: 何甜甜在吗 | 来源:发表于2019-11-08 09:25 被阅读0次

    看阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条:线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,通过源码分析禁用的原因

    线程池的定义

    管理一组工作线程。通过线程池复用线程有以下几点优点:

    • 减少资源创建 => 减少内存开销,创建线程占用内存
    • 降低系统开销 => 创建线程需要时间,会延迟处理的请求
    • 提高稳定稳定性 => 避免无限创建线程引起的OutOfMemoryError【简称OOM】

    Executors创建线程池的方式

    根据返回的对象类型创建线程池可以分为三类:

    • 创建返回ThreadPoolExecutor对象
    • 创建返回ScheduleThreadPoolExecutor对象
    • 创建返回ForkJoinPool对象

    本文只讨论创建返回ThreadPoolExecutor对象

    ThreadPoolExecutor对象

    在介绍Executors创建线程池方法前先介绍一下ThreadPoolExecutor,因为这些创建线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor对象,和我们手动创建ThreadPoolExecutor对象的区别就是我们不需要自己传构造函数的参数。ThreadPoolExecutor的构造函数共有四个,但最终调用的都是同一个:

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)
    

    构造函数参数说明:

    • corePoolSize => 线程池核心线程数量
    • maximumPoolSize => 线程池最大数量
    • keepAliveTime => 空闲线程存活时间
    • unit => 时间单位
    • workQueue => 线程池所使用的缓冲队列
    • threadFactory => 线程池创建线程使用的工厂
    • handler => 线程池对拒绝任务的处理策略

    线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系


    执行逻辑说明:

    • 判断核心线程数是否已满,核心线程数大小和corePoolSize参数有关,未满则创建线程执行任务
    • 若核心线程池已满,判断队列是否满,队列是否满和workQueue参数有关,若未满则加入队列中
    • 若队列已满,判断线程池是否已满,线程池是否已满和maximumPoolSize参数有关,若未满创建线程执行任务
    • 若线程池已满,则采用拒绝策略处理无法执执行的任务,拒绝策略和handler参数有关

    Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象

    Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种:

    • Executors#newCachedThreadPool => 创建可缓存的线程池
    • Executors#newSingleThreadExecutor => 创建单线程的线程池
    • Executors#newFixedThreadPool => 创建固定长度的线程池

    Executors#newCachedThreadPool方法

    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }
    

    CachedThreadPool是一个根据需要创建新线程的线程池

    • corePoolSize => 0,核心线程池的数量为0
    • maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE,可以认为最大线程数是无限的
    • keepAliveTime => 60L
    • unit => 秒
    • workQueue => SynchronousQueue

    当一个任务提交时,corePoolSize为0不创建核心线程,SynchronousQueue是一个不存储元素的队列,可以理解为队里永远是满的,因此最终会创建非核心线程来执行任务。对于非核心线程空闲60s时将被回收。因为Integer.MAX_VALUE非常大,可以认为是可以无限创建线程的,在资源有限的情况下容易引起OOM异常

    Executors#newSingleThreadExecutor方法

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }
    

    SingleThreadExecutor是单线程线程池,只有一个核心线程

    • corePoolSize => 1,核心线程池的数量为1
    • maximumPoolSize => 1,只可以创建一个非核心线程
    • keepAliveTime => 0L
    • unit => 秒
    • workQueue => LinkedBlockingQueue

    当一个任务提交时,首先会创建一个核心线程来执行任务,如果超过核心线程的数量,将会放入队列中,因为LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列,可以认为是无界队列,因此往队列中可以插入无限多的任务,在资源有限的时候容易引起OOM异常,同时因为无界队列,maximumPoolSizekeepAliveTime参数将无效,压根就不会创建非核心线程

    Executors#newFixedThreadPool方法

    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }
    

    FixedThreadPool是固定核心线程的线程池,固定核心线程数由用户传入

    • corePoolSize => 1,核心线程池的数量为1
    • maximumPoolSize => 1,只可以创建一个非核心线程
    • keepAliveTime => 0L
    • unit => 秒
    • workQueue => LinkedBlockingQueue
      它和SingleThreadExecutor类似,唯一的区别就是核心线程数不同,并且由于使用的是LinkedBlockingQueue,在资源有限的时候容易引起OOM异常

    总结:

    • FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而引起OOM异常
    • CachedThreadPool => 允许创建的线程数为Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而引起OOM异常

    这就是为什么禁止使用Executors去创建线程池,而是推荐自己去创建ThreadPoolExecutor的原因

    OOM异常测试

    理论上会出现OOM异常,必须测试一波验证之前的说法:
    测试类:TaskTest.java

    public class TaskTest {
        public static void main(String[] args) {
            ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
            int i = 0;
            while (true) {
                es.submit(new Task(i++));
            }
        }
    }
    

    使用Executors创建的CachedThreadPool,往线程池中无限添加线程
    在启动测试类之前先将JVM内存调整小一点,不然很容易将电脑跑出问题【别问我为什么知道,是铁憨憨甜没错了!!!】,在idea里:Run -> Edit Configurations

    image.png
    JVM参数说明:
    • -Xms10M => Java Heap内存初始化值
    • -Xmx10M => Java Heap内存最大值

    运行结果:

    Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main"
    Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:60416', transport: 'socket'
    

    创建到3w多个线程的时候开始报OOM错误
    另外两个线程池就不做测试了,测试方法一致,只是创建的线程池不一样

    如何定义线程池参数

    • CPU密集型 => 线程池的大小推荐为CPU数量 + 1,CPU数量可以根据Runtime.availableProcessors方法获取
    • IO密集型 => CPU数量 * CPU利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间)
    • 混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型,然后分别使用不同的线程池去处理,从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整
    • 阻塞队列 => 推荐使用有界队列,有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生
    • 拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略,直接在程序中抛出RejectedExecutionException异常【因为是运行时异常,不强制catch】,这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐:
      • 在程序中捕获RejectedExecutionException异常,在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略
      • 使用CallerRunsPolicy拒绝策略,该策略会将任务交给调用execute的线程执行【一般为主线程】,此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务,从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中,TCP队列满将会影响客户端,这是一种平缓的性能降低
      • 自定义拒绝策略,只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可
      • 如果任务不是特别重要,使用DiscardPolicyDiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是可以的

    如果使用Executors的静态方法创建ThreadPoolExecutor对象,可以通过使用Semaphore对任务的执行进行限流也可以避免出现OOM异常
    由于线程池参数定义经验较少,都是理论知识,欢迎有经验的大佬补充

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