好的，我们开始今天的讲座，主题是“Dubbo异步执行线程池饱和？ExecutorRepository隔离与AbortPolicyWithReport策略”。
在分布式系统中，异步调用是一种常见的优化手段，可以显著提高系统的吞吐量和响应速度。Dubbo作为一款优秀的RPC框架，自然也提供了强大的异步调用支持。然而，不恰当的异步调用配置和处理，很容易导致线程池饱和，进而影响整个系统的稳定性。今天，我们将深入探讨Dubbo异步执行线程池饱和问题，并重点介绍ExecutorRepository隔离机制和AbortPolicyWithReport策略，帮助大家更好地应对这类问题。
1. Dubbo异步调用及线程池模型
首先，我们需要理解Dubbo异步调用的工作原理以及相关的线程池模型。
Dubbo的异步调用主要基于Future模式实现。客户端发起调用后，立即返回一个Future对象，后续可以通过该Future对象获取调用结果。服务端在接收到请求后，会将请求放入一个线程池中执行，执行完毕后将结果返回给客户端。
具体来说，涉及到的线程池包括：
- Dispatcher线程池： 负责接收客户端的请求，并将请求分发到相应的服务提供者。这个线程池通常由Dubbo框架自身管理，一般不需要我们过多关注。
- 服务提供者线程池： 负责执行具体的服务逻辑。这是我们今天讨论的重点，也是最容易出现问题的线程池。
服务提供者线程池的配置直接影响到异步调用的性能和稳定性。如果线程池配置过小，容易出现线程池饱和，导致请求阻塞；如果线程池配置过大，则会浪费系统资源，甚至引发其他问题。
2. 线程池饱和的常见原因
线程池饱和是指线程池中的线程全部处于忙碌状态，新的任务无法被执行，只能进入等待队列。如果等待队列也满了，则会触发线程池的拒绝策略。
以下是Dubbo异步调用中线程池饱和的常见原因：
- 业务逻辑执行时间过长： 如果服务提供者的业务逻辑执行时间过长，会导致线程长时间被占用，降低线程的利用率，最终导致线程池饱和。
- 并发请求量过大： 如果客户端的并发请求量超过了服务提供者线程池的处理能力，也会导致线程池饱和。
- 线程池配置不合理： 线程池的核心线程数、最大线程数、队列长度等参数配置不合理，无法满足实际的业务需求。
- 资源竞争： 服务提供者的业务逻辑可能存在资源竞争，例如数据库锁、IO阻塞等，导致线程长时间等待，降低线程的利用率。
- 下游服务依赖瓶颈： 服务提供者的业务逻辑依赖于下游服务，如果下游服务出现性能瓶颈，会导致服务提供者线程池中的线程长时间等待下游服务的响应，最终导致线程池饱和。
3. ExecutorRepository隔离机制
为了解决上述问题，Dubbo引入了ExecutorRepository隔离机制。该机制允许为不同的服务接口或方法配置独立的线程池，从而避免了不同服务之间的相互影响。
ExecutorRepository的核心思想是将线程池的管理权交给框架，而不是由用户自行创建和管理。通过配置，我们可以将不同的服务接口或方法绑定到不同的线程池上，实现线程池的隔离。
具体来说，可以通过以下步骤实现ExecutorRepository隔离：
-
定义ExecutorService： 在Spring配置文件中，定义多个ExecutorService Bean，每个Bean对应一个独立的线程池。
<bean id="demoServiceExecutor" class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor"> <constructor-arg value="10" index="0"/> <!-- corePoolSize --> <constructor-arg value="20" index="1"/> <!-- maximumPoolSize --> <constructor-arg value="60" index="2"/> <!-- keepAliveTime --> <constructor-arg value="java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS" index="3"/> <constructor-arg value="new java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue(100)" index="4"/> <!-- workQueue --> <constructor-arg value="#{T(org.apache.dubbo.common.threadpool.AbortPolicyWithReport).getInstance('demoServiceExecutor', 'demoService')}" index="5"/> <!-- rejectedExecutionHandler --> </bean> <bean id="userServiceExecutor" class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor"> <constructor-arg value="5" index="0"/> <!-- corePoolSize --> <constructor-arg value="10" index="1"/> <!-- maximumPoolSize --> <constructor-arg value="60" index="2"/> <!-- keepAliveTime --> <constructor-arg value="java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS" index="3"/> <constructor-arg value="new java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue(50)" index="4"/> <!-- workQueue --> <constructor-arg value="#{T(org.apache.dubbo.common.threadpool.AbortPolicyWithReport).getInstance('userServiceExecutor', 'userService')}" index="5"/> <!-- rejectedExecutionHandler --> </bean> -
配置线程池绑定： 在Dubbo的配置中，使用
executor属性将服务接口或方法绑定到对应的ExecutorService Bean。<dubbo:service interface="com.example.DemoService" ref="demoService" executor="demoServiceExecutor"/> <dubbo:service interface="com.example.UserService" ref="userService" executor="userServiceExecutor"/>
通过以上配置，DemoService接口的服务调用将使用demoServiceExecutor线程池，而UserService接口的服务调用将使用userServiceExecutor线程池。这样就实现了线程池的隔离，避免了不同服务之间的相互影响。
4. AbortPolicyWithReport策略
当线程池饱和时，需要一种合适的拒绝策略来处理新的任务。Dubbo提供了多种拒绝策略，其中AbortPolicyWithReport策略是一种比较常用的策略。
AbortPolicyWithReport策略的特点是：
- 抛出异常： 当线程池饱和时，直接抛出
java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常，拒绝执行新的任务。 - 记录日志： 在抛出异常的同时，会记录详细的日志信息，包括线程池的名称、服务接口的名称、方法名称等，方便我们排查问题。
AbortPolicyWithReport策略的优点是：
- 快速失败： 可以快速地拒绝新的任务，避免请求堆积，防止系统雪崩。
- 方便排查问题： 详细的日志信息可以帮助我们快速定位问题，找出导致线程池饱和的原因。
AbortPolicyWithReport策略的缺点是：
- 可能会丢失请求： 由于直接拒绝新的任务，可能会导致部分请求丢失。
因此，在使用AbortPolicyWithReport策略时，需要结合实际的业务场景进行考虑。如果对请求的可靠性要求较高，可以考虑使用其他的拒绝策略，例如CallerRunsPolicy或DiscardOldestPolicy。
AbortPolicyWithReport的代码实现:
package org.apache.dubbo.common.threadpool;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
public class AbortPolicyWithReport implements RejectedExecutionHandler {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbortPolicyWithReport.class);
private final String threadPoolName;
private final String serviceName;
private AbortPolicyWithReport(String threadPoolName, String serviceName) {
this.threadPoolName = threadPoolName;
this.serviceName = serviceName;
}
public static AbortPolicyWithReport getInstance(String threadPoolName, String serviceName) {
return new AbortPolicyWithReport(threadPoolName, serviceName);
}
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED!" +
" Thread Pool: %s, Service: %s, " +
"active: %d, pool size: %d, core: %d, queue size: %d, " +
"taskcount: %d, completed: %d",
threadPoolName, serviceName,
e.getActiveCount(), e.getPoolSize(), e.getCorePoolSize(), e.getQueue().size(),
e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount());
logger.warn(msg);
throw new RejectedExecutionException(msg);
}
}5. 如何排查线程池饱和问题
当出现线程池饱和问题时，我们需要及时排查问题，找出导致线程池饱和的原因。以下是一些常用的排查方法：
- 查看日志： 查看Dubbo的日志，特别是
AbortPolicyWithReport策略输出的日志信息，可以帮助我们快速定位问题。 - 监控线程池状态： 使用监控工具，例如JConsole、VisualVM等，监控线程池的各项指标，例如活跃线程数、队列长度、任务总数、已完成任务数等，可以帮助我们了解线程池的运行状态。
- 分析线程Dump： 使用JStack等工具，生成线程Dump文件，分析线程的堆栈信息，可以帮助我们找出线程长时间等待的原因，例如数据库锁、IO阻塞等。
- 性能测试： 通过性能测试，模拟高并发场景，可以帮助我们发现潜在的性能瓶颈，例如业务逻辑执行时间过长、资源竞争等。
- 链路追踪： 使用链路追踪工具，例如SkyWalking、Zipkin等，跟踪请求的调用链，可以帮助我们找出下游服务的性能瓶颈。
6. 优化建议
针对Dubbo异步执行线程池饱和问题，以下是一些优化建议：
- 合理配置线程池： 根据实际的业务需求，合理配置线程池的核心线程数、最大线程数、队列长度等参数。
- 优化业务逻辑： 优化服务提供者的业务逻辑，减少执行时间，提高线程的利用率。
- 避免资源竞争： 避免服务提供者的业务逻辑出现资源竞争，例如数据库锁、IO阻塞等。
- 优化下游服务： 如果服务提供者的业务逻辑依赖于下游服务，需要优化下游服务的性能，减少服务提供者线程池的等待时间。
- 使用ExecutorRepository隔离： 使用ExecutorRepository隔离机制，为不同的服务接口或方法配置独立的线程池，避免不同服务之间的相互影响。
- 选择合适的拒绝策略： 根据实际的业务场景，选择合适的拒绝策略，例如
AbortPolicyWithReport、CallerRunsPolicy、DiscardOldestPolicy等。 - 熔断降级： 当下游服务出现故障时，可以使用熔断降级机制，避免服务提供者线程池被耗尽。
以下是一个表格，总结了上述优化建议：
| 优化方向 | 具体措施 | 效果 |
|---|---|---|
| 线程池配置 | 合理设置核心线程数、最大线程数、队列长度等参数 | 提高线程池的利用率，避免线程池饱和 |
| 业务逻辑优化 | 减少业务逻辑执行时间，避免资源竞争（锁、IO阻塞） | 缩短线程占用时间，提高线程池吞吐量 |
| 下游服务优化 | 优化下游服务性能，减少上游服务的等待时间 | 减少上游服务线程池的等待时间，提高整体性能 |
| 线程池隔离 | 使用ExecutorRepository为不同服务接口/方法配置独立线程池 | 避免不同服务互相影响，提高系统稳定性 |
| 拒绝策略选择 | 根据业务场景选择合适的拒绝策略 (AbortPolicyWithReport, CallerRunsPolicy, DiscardOldestPolicy) | 不同的拒绝策略适用于不同的场景。AbortPolicyWithReport快速失败，方便排查问题；CallerRunsPolicy由调用线程执行任务，避免丢失请求；DiscardOldestPolicy丢弃队列中最老的任务，保证新任务的执行。 |
| 熔断降级 | 当下游服务故障时，进行熔断或降级 | 避免上游服务因下游服务故障而导致线程池耗尽 |
7. 代码示例：动态调整线程池大小
除了静态配置线程池大小之外，我们还可以根据系统的负载情况动态调整线程池的大小。以下是一个简单的代码示例，演示如何动态调整线程池的大小：
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
public class DynamicThreadPool {
private ThreadPoolExecutor executor;
private int corePoolSize;
private int maxPoolSize;
public DynamicThreadPool(ThreadPoolExecutor executor, int corePoolSize, int maxPoolSize) {
this.executor = executor;
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maxPoolSize = maxPoolSize;
}
public void adjustPoolSize(int newCorePoolSize, int newMaxPoolSize) {
if (newCorePoolSize < 0 || newMaxPoolSize < newCorePoolSize) {
throw new IllegalArgumentException("Invalid core pool size or max pool size");
}
this.corePoolSize = newCorePoolSize;
this.maxPoolSize = newMaxPoolSize;
executor.setCorePoolSize(newCorePoolSize);
executor.setMaximumPoolSize(newMaxPoolSize);
}
public int getCorePoolSize() {
return corePoolSize;
}
public int getMaxPoolSize() {
return maxPoolSize;
}
// ... 其他方法
}在这个示例中，我们定义了一个DynamicThreadPool类，该类封装了一个ThreadPoolExecutor对象，并提供了adjustPoolSize方法，用于动态调整线程池的核心线程数和最大线程数。
需要注意的是，动态调整线程池的大小需要谨慎操作，避免频繁调整导致系统不稳定。建议结合监控数据和性能测试结果，制定合理的调整策略。
线程池配置和优化策略的总结
线程池饱和是Dubbo异步调用中常见的问题，通过ExecutorRepository隔离和AbortPolicyWithReport策略，可以有效地解决这类问题。ExecutorRepository隔离机制允许为不同的服务接口或方法配置独立的线程池，避免不同服务之间的相互影响。AbortPolicyWithReport策略可以在线程池饱和时快速失败，并记录详细的日志信息，方便我们排查问题。同时，我们还需要结合实际的业务场景，合理配置线程池参数，优化业务逻辑，避免资源竞争，才能更好地应对线程池饱和问题。 记住，监控，日志，和性能测试是定位问题的关键。