Spring中ThreadPoolTaskExecutor的线程调度及问题
问题现象
原因分析
任务调度逻辑
汇总分析
解决方案
问题现象
在我们的系统中,使用了这样的配置来开启异步操作:
spring配置
|
客户端开启异步代码
|
获取Future后的处理
|
然而在这种配置下,客户端在标记1处监控到的调用时间普遍在4s以内(平均时间不到1s,个别峰值请求会突破5s,全天超过5s的请求不到10个)。然而,在标记2处捕获到的超时异常却非常多(一天接近700+)。
问题出在哪儿?
原因分析
上述问题相关代码的调用时序如下图所示。
https://www.processon.com/view/link/585d381ee4b02e6c0ac86d66
其中,rest client 与rest server间的交互时间可以明确监控到,用时超过5s的非常少。但是,get方法却经常抛出超时异常。经过初步分析,问题出现在ThreadPoolTaskExecutor的任务调度过程中。
任务调度逻辑
使用<task:executor>注解得到的bean是ThreadPoolTaskExecutor的实例。这个类本身并不做调度,而是将调度工作委托给了ThreadPoolExecutor。后者的任务调度代码如下:
ThreadPoolExecutor任务调度代码
|
通过其中的注释,我们可以知道它的核心调度逻辑如下(省略了一些检查等方法):
如果正在运行的线程数量小于corePoolSize(最小线程数),则尝试启动一个新线程,并将当入参command作为该线程的第一个task。否则进入步骤二。
如果没有按步骤1执行,那么尝试把入参command放入workQueue中。如果能成功入队,做后续处理;否则,进入步骤三。
如果没有按步骤2执行,那么将尝试创建一个新线程,然后做后续处理。
简单的说,当向ThreadPoolExecutor提交一个任务时,它会优先交给线程池中的现有线程;如果暂时没有可用的线程,那么它会将任务放到队列中;一般只有在队列满了的时候(导致无法成功入队),才会创建新线程来处理队列中的任务。
顺带一说,任务入队后,在某些条件下也会创建新线程。但新线程不会立即执行当前任务,而是从队列中获取一个任务并开始执行。
汇总分析
综上所述,我们可以确定以下信息:
根据系统配置,ThreadPoolExecutor中的corePoolSize = 16。
当并发数超过16时,ThreadPoolExecutor会按照步骤二进行任务调度,即把任务放入队列中,但没有及时创建新线程来执行这个任务。
这一点是推测。但同时,通过日志中的线程名称确认的线程池内线程数量没有增长。日志中,异步线程的id从executor-1、executor-2一直到executor-16,但17及以上的都没有出现过。
队列中的任务出现积压、时间累积,导致某一个任务超时后,后续大量任务都超时。但是超时并没有阻止任务执行;任务仍然会继续通过rest client调用rest server,并被监控代码记录下时间。
任务在队列中积压、累积,是引发一天数百次异常、报警的原因。而监控代码并未监控到任务调度的时间,因此都没有出现超时。
解决方案
初步考虑方案有三:
提高初始线程数。
提高步并发的初始线程数(如将16-128调整为32-128)。以此减少新任务进入队列的几率。
但是这个方案只是降低队列积压的风险,并不解决问题。关闭队列。
将队列大小调整为0,以此保证每一个新任务都有一个新线程来执行。
这个方案的问题在于,并发压力大时,可能导致线程不够用。此时的异步调用会根据rejection-policy="CALLER_RUNS"的配置而变为同步调用。更换线程池。
使用优先创建新线程(而非优先入队列)的线程池。
改动最大的方案。
转载于:https://blog.51cto.com/winters1224/1885666
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