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JAVA ScheduledExecutorService 线程数不足？自定义调度池提高吞吐量
今天我们要讨论的是ScheduledExecutorService，它是Java并发包中一个非常有用的工具，用于执行定时任务和周期性任务。但是，在某些高并发、任务密集型的场景下，默认的ScheduledExecutorService可能会因为线程数不足而导致任务积压，影响系统的吞吐量和响应速度。因此，我们需要深入了解ScheduledExecutorService的工作原理，并学习如何通过自定义调度池来优化其性能。
一、ScheduledExecutorService 简介
ScheduledExecutorService 接口扩展了 ExecutorService 接口，增加了对定时执行和周期性执行任务的支持。它允许我们提交任务，并指定任务在未来的某个时间点执行一次，或者以固定的延迟或固定的速率重复执行。
ScheduledExecutorService 接口的常用方法包括：
schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit): 安排在指定的延迟后执行一次Runnable任务。schedule(Callable<V> callable, long delay, TimeUnit unit): 安排在指定的延迟后执行一次Callable任务，并返回一个Future对象，用于获取任务的执行结果。scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit): 安排以固定的速率重复执行Runnable任务。任务的开始执行时间与上一次任务的开始执行时间之间的时间间隔是固定的。如果任务的执行时间超过了period，则下一次任务将在当前任务执行完成后立即开始。scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay, long delay, TimeUnit unit): 安排以固定的延迟重复执行Runnable任务。任务的开始执行时间与上一次任务的完成执行时间之间的时间间隔是固定的。
Java提供了两种常用的 ScheduledExecutorService 的实现：
ScheduledThreadPoolExecutor: 基于线程池的实现，可以控制并发执行的任务数量。SingleThreadScheduledExecutor: 使用单个线程来执行所有任务，保证任务按照提交的顺序依次执行。
二、ScheduledThreadPoolExecutor 的工作原理
ScheduledThreadPoolExecutor 是最常用的 ScheduledExecutorService 实现，因为它提供了对线程池大小的控制，从而可以更好地管理并发执行的任务数量。
ScheduledThreadPoolExecutor 的核心组件包括：
- DelayedWorkQueue: 一个基于堆的数据结构，用于存储待执行的
ScheduledFutureTask。ScheduledFutureTask实现了Delayed接口，可以根据任务的执行时间进行排序。 - ThreadPoolExecutor: 一个标准的线程池，用于执行从
DelayedWorkQueue中取出的任务。 - ScheduledFutureTask: 继承自
FutureTask并实现了Delayed接口，用于包装待执行的任务，并记录任务的执行时间。
ScheduledThreadPoolExecutor 的工作流程如下：
- 当调用
schedule()或scheduleAtFixedRate()方法提交任务时，ScheduledThreadPoolExecutor会创建一个ScheduledFutureTask对象，并将任务和执行时间封装到该对象中。 ScheduledFutureTask对象被添加到DelayedWorkQueue中。DelayedWorkQueue会根据任务的执行时间对任务进行排序，执行时间最早的任务会被放在队列的头部。- 线程池中的线程会不断地从
DelayedWorkQueue中取出任务进行执行。 - 如果
DelayedWorkQueue中没有任务，线程会阻塞等待，直到有新的任务到达或者到达了队列头部任务的执行时间。 - 对于
scheduleAtFixedRate()和scheduleWithFixedDelay()方法提交的任务，当任务执行完成后，ScheduledThreadPoolExecutor会根据指定的延迟或速率计算下一次任务的执行时间，并将ScheduledFutureTask对象重新添加到DelayedWorkQueue中。
三、线程数不足的问题
默认情况下，创建 ScheduledThreadPoolExecutor 时需要指定线程池的大小。如果线程池的大小设置得太小，在高并发、任务密集型的场景下，可能会出现以下问题：
- 任务积压: 如果提交的任务数量超过了线程池的容量，那么一部分任务会被阻塞在
DelayedWorkQueue中，等待线程池中有空闲线程可用。 - 延迟增加: 任务需要等待更长的时间才能被执行，导致任务的延迟增加。
- 吞吐量下降: 由于任务积压和延迟增加，系统能够处理的任务数量会减少，导致吞吐量下降。
- 资源浪费: 虽然任务积压，但由于线程池已满，无法充分利用CPU资源。
四、自定义调度池提高吞吐量
为了解决 ScheduledThreadPoolExecutor 线程数不足的问题，我们可以通过以下方法来提高吞吐量：
- 增加线程池的大小: 这是最直接的方法，可以增加并发执行的任务数量。但是，线程池的大小也需要根据实际情况进行调整，过大的线程池会增加系统开销，反而可能降低性能。
- 使用更大的 DelayedWorkQueue 容量: 默认的
DelayedWorkQueue的容量是Integer.MAX_VALUE，一般情况下足够使用。但是，在高并发场景下，如果任务提交速度过快，可能会导致DelayedWorkQueue溢出。可以通过自定义DelayedWorkQueue来增加其容量。 - 自定义 RejectedExecutionHandler: 当线程池已满且
DelayedWorkQueue也已满时，新提交的任务会被拒绝执行。可以通过自定义RejectedExecutionHandler来处理被拒绝的任务，例如，将任务重新提交到队列中，或者将任务持久化到数据库中。 - 使用 ForkJoinPool:
ForkJoinPool是 Java 7 引入的一种新的线程池，它采用了工作窃取算法，可以更好地利用 CPU 资源，提高并发性能。可以将ScheduledFutureTask提交到ForkJoinPool中执行。 - 使用异步编程模型: 如果任务的执行时间较长，可以考虑使用异步编程模型，例如，使用
CompletableFuture或Reactive Streams来异步执行任务，从而避免阻塞线程池中的线程。
五、代码示例
下面是一些代码示例，演示如何通过自定义调度池来提高吞吐量。
1. 增加线程池的大小
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ScheduledExecutorExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个线程池大小为 10 的 ScheduledExecutorService
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(10);
// 提交任务
for (int i = 0; i < 100; i++) {
final int taskNumber = i;
executor.schedule(() -> {
System.out.println("Task " + taskNumber + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(100); // 模拟任务执行时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS); // 延迟 1 秒执行
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
try {
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在这个例子中，我们将线程池的大小增加到了 10，可以并发执行更多的任务，从而提高吞吐量。
2. 自定义 RejectedExecutionHandler
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class CustomRejectedExecutionHandlerExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个线程池大小为 5 的 ScheduledExecutorService
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 设置自定义的 RejectedExecutionHandler
((ThreadPoolExecutor) executor).setRejectedExecutionHandler(new RejectedExecutionHandler() {
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println("Task rejected: " + r.toString());
// 可以选择重新提交任务，或者将任务持久化到数据库
// 例如： executor.execute(r);
}
});
// 提交任务
for (int i = 0; i < 20; i++) {
final int taskNumber = i;
executor.schedule(() -> {
System.out.println("Task " + taskNumber + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(100); // 模拟任务执行时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS); // 延迟 1 秒执行
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
try {
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在这个例子中，我们自定义了一个 RejectedExecutionHandler，当线程池已满时，被拒绝的任务会打印到控制台。可以根据实际情况选择重新提交任务，或者将任务持久化到数据库。
3. 使用 ForkJoinPool
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ForkJoinPoolExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 ForkJoinPool
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
// 提交任务
for (int i = 0; i < 100; i++) {
final int taskNumber = i;
forkJoinPool.submit(() -> {
System.out.println("Task " + taskNumber + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(100); // 模拟任务执行时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
// 关闭线程池
forkJoinPool.shutdown();
try {
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在这个例子中，我们将 ScheduledFutureTask 提交到 ForkJoinPool 中执行，ForkJoinPool 可以更好地利用 CPU 资源，提高并发性能。
六、选择合适的策略
选择哪种策略来提高 ScheduledExecutorService 的吞吐量取决于具体的应用场景和任务特性。
| 策略 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 增加线程池的大小 | 简单直接，可以并发执行更多的任务。 | 过大的线程池会增加系统开销，反而可能降低性能。 | 任务数量较多，且任务执行时间较短。 |
| 自定义 RejectedExecutionHandler | 可以处理被拒绝的任务，例如，将任务重新提交到队列中，或者将任务持久化到数据库中。 | 需要额外的代码来处理被拒绝的任务。 | 任务不能丢失，需要保证所有任务都被执行。 |
| 使用 ForkJoinPool | 采用了工作窃取算法，可以更好地利用 CPU 资源，提高并发性能。 | ForkJoinPool 更适合于计算密集型的任务。 |
任务可以分解成更小的子任务，并且子任务之间没有依赖关系。 |
| 使用异步编程模型 | 可以避免阻塞线程池中的线程，提高系统的响应速度。 | 需要使用异步编程相关的 API，例如，CompletableFuture 或 Reactive Streams。 |
任务的执行时间较长，并且不需要立即返回结果。 |
在实际应用中，可以结合多种策略来提高 ScheduledExecutorService 的吞吐量。例如，可以先增加线程池的大小，如果仍然出现任务积压，可以考虑自定义 RejectedExecutionHandler 或使用 ForkJoinPool。
七、监控与调优
在优化 ScheduledExecutorService 的性能时，需要进行监控和调优。可以使用以下工具来监控 ScheduledExecutorService 的性能：
- JConsole: Java 自带的监控工具，可以监控线程池的状态、任务队列的大小、任务的执行时间等。
- VisualVM: 一款功能强大的 Java 虚拟机监控工具，可以监控线程池的各种指标，并进行性能分析。
- Micrometer: 一款通用的度量工具库，可以收集
ScheduledExecutorService的各种指标，并将其导出到不同的监控系统，例如，Prometheus、Graphite 等。
根据监控结果，可以调整线程池的大小、DelayedWorkQueue 的容量、RejectedExecutionHandler 的策略等，以达到最佳的性能。
八、注意事项
- 避免长时间运行的任务: 长时间运行的任务会阻塞线程池中的线程，影响其他任务的执行。应该尽量将任务分解成更小的子任务，或者使用异步编程模型。
- 避免死锁: 在使用多线程时，需要注意避免死锁。例如，不要在一个任务中等待另一个任务的执行结果，可以使用
CompletableFuture的thenCombine()方法来组合多个异步任务的结果。 - 处理异常: 在任务执行过程中，可能会发生异常。应该捕获并处理这些异常，避免导致线程池崩溃。
- 合理设置 initialDelay 和 period/delay:
initialDelay设置不当可能导致任务启动延迟过长,period/delay设置不当可能导致任务过于频繁执行或执行间隔过长.
九、总结与思考
今天我们深入探讨了ScheduledExecutorService，特别是ScheduledThreadPoolExecutor，以及在高并发场景下可能遇到的线程数不足的问题。我们学习了如何通过增加线程池大小、自定义RejectedExecutionHandler、使用ForkJoinPool等多种策略来提高吞吐量。选择哪种策略取决于具体的应用场景和任务特性，需要根据实际情况进行监控和调优。理解ScheduledExecutorService的工作原理，并掌握合适的优化方法，对于构建高性能、高可靠性的Java应用至关重要。希望今天的讲解能帮助大家更好地理解和使用ScheduledExecutorService。