源码分析Dubbo网络通讯篇之NettyServer网络事件之线程池

编辑：008 时间：2020-03-21

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" ../>

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,其构造方法如下所示：

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&lt; Runnable&gt; 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）

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。
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。
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。
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。更多有关线程池，请参考作者的另外一篇博文：源码分析JDK线程池

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 SynchronousQueue<runnable>() :
                        (queues &lt; 0 ? new LinkedBlockingQueue<runnable>()
                                : new LinkedBlockingQueue<runnable>(queues)), new NamedThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

实现要点：

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。
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。
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。
线程工厂，NamedThreadFactory，主要设置线程名称，默认为Dubbo-thread-序号。
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 SynchronousQueue<runnable>() :
                        (queues &lt; 0 ? new LinkedBlockingQueue<runnable>()
                                : new LinkedBlockingQueue<runnable>(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 SynchronousQueue<runnable>() :
                        (queues &lt; 0 ? new LinkedBlockingQueue<runnable>()
                                : new LinkedBlockingQueue<runnable>(queues)), new NamedThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

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](https://my.oschina.net/u/1198) // have free worker. put task into queue to let the worker deal with task. if (executor.getSubmittedTaskCount() &lt; currentPoolThreadSize) { // @2 return super.offer(runnable);
        } // return false to let executor create new worker. if (currentPoolThreadSize &lt; executor.getMaximumPoolSize()) { // [@3](https://my.oschina.net/u/2648711) return false;
        } // currentPoolThreadSize &gt;= 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。 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 TaskQueue<runnable> taskQueue = new TaskQueue<runnable>(queues &lt;= 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：

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。

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。

原文链接：https://my.oschina.net/u/4052033/blog/3206664

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