Spring Boot 3.3 虚拟线程应用监控：Micrometer 指标 ThreadStates 与 CarrierThread
大家好，今天我们来深入探讨Spring Boot 3.3中虚拟线程应用监控，重点关注 Micrometer 指标 ThreadStates 和 CarrierThread。随着虚拟线程的引入，传统的线程监控方式已经不足以全面反映应用程序的运行状况。我们需要新的工具和指标来理解虚拟线程的行为，并优化其性能。
一、 虚拟线程的挑战与监控需求
在传统的线程模型中，每个线程都对应一个操作系统的内核线程。创建和管理内核线程的代价很高，限制了并发的数量。虚拟线程（Virtual Threads，也称为纤程或轻量级线程）解决了这个问题。它由 JVM 管理，可以高效地创建和销毁，允许应用程序创建大量的并发任务，而不会耗尽系统资源。
然而，虚拟线程的引入也带来了新的挑战：
- 传统线程监控的局限性： 传统的线程监控工具，例如 JConsole、VisualVM 等，主要关注内核线程。它们无法提供对虚拟线程的细粒度监控，例如虚拟线程的数量、阻塞状态等。
- 理解虚拟线程的行为： 虚拟线程的行为与内核线程不同。例如，虚拟线程可以被挂起并恢复，而内核线程通常不会。我们需要新的指标来理解虚拟线程的行为，例如虚拟线程的执行时间、阻塞原因等。
- 优化虚拟线程的性能： 虚拟线程的性能受到多种因素的影响，例如阻塞操作、CPU 密集型任务等。我们需要监控虚拟线程的性能，并找出瓶颈，以便进行优化。
因此，我们需要一种能够提供虚拟线程细粒度监控的解决方案。Micrometer 提供了一种很好的方式来监控虚拟线程，特别是通过 ThreadStates 和 CarrierThread 这两个指标。
二、 Micrometer 简介
Micrometer 是一个用于度量应用程序的 Java 库。它提供了一个统一的 API，可以与多种监控系统集成，例如 Prometheus、Datadog、InfluxDB 等。Micrometer 提供了多种度量类型，例如计数器、计时器、仪表盘等，可以用于监控应用程序的各个方面。
Micrometer 的核心概念包括：
- MeterRegistry： 注册表，用于存储和管理度量。
- Meter： 度量，表示一个可度量的值。
- Tag： 标签，用于标识度量的属性。
三、 ThreadStates 指标
ThreadStates 指标用于监控线程的状态。它提供了一个计数器，统计了各种线程状态的数量，例如 NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 和 TERMINATED。在虚拟线程的场景下，ThreadStates 指标可以帮助我们了解虚拟线程的活跃程度和阻塞情况。
3.1 如何使用 ThreadStates 指标
Spring Boot 3.3 默认集成了 Micrometer。要使用 ThreadStates 指标，只需要添加 Micrometer 的依赖即可。
<!-- Maven -->
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>// Gradle
implementation 'io.micrometer:micrometer-core'
runtimeOnly 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus'添加依赖后，Micrometer 会自动收集 ThreadStates 指标。你可以通过配置 management.metrics.export.defaults.enabled 属性来启用或禁用默认的指标收集。
management:
metrics:
export:
defaults:
enabled: true # 启用默认指标收集3.2 ThreadStates 指标的解读
ThreadStates 指标的每个状态都代表了线程的不同阶段：
- NEW： 线程刚被创建，尚未启动。
- RUNNABLE： 线程正在运行或准备运行。
- BLOCKED： 线程正在等待获取锁。
- WAITING： 线程正在等待另一个线程的通知。
- TIMED_WAITING： 线程正在等待一段时间，或者等待另一个线程的通知。
- TERMINATED： 线程已经执行完毕。
通过观察 ThreadStates 指标，我们可以了解线程的阻塞情况。如果 BLOCKED、WAITING 或 TIMED_WAITING 的数量很高，可能表示应用程序存在性能瓶颈。
3.3 ThreadStates 指标的示例
假设我们有一个简单的 Spring Boot 应用，其中包含一个模拟阻塞操作的接口。
@RestController
public class BlockingController {
@GetMapping("/block")
public String block() throws InterruptedException {
Thread.sleep(1000); // 模拟阻塞操作
return "Blocked!";
}
}当我们调用 /block 接口时，线程会被阻塞 1 秒钟。我们可以通过 Micrometer 收集 ThreadStates 指标，并观察 BLOCKED 状态的数量。
@SpringBootApplication
public class VirtualThreadMonitorApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(VirtualThreadMonitorApplication.class, args);
}
@Bean
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
return registry -> registry.config().commonTags("application", "virtual-thread-monitor");
}
}配置Prometheus来收集metrics。
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true启动应用程序并访问 /actuator/prometheus 端点，可以查看 Micrometer 收集的指标。其中，ThreadStates 指标的输出如下所示：
# HELP jvm_threads_states_threads JVM thread states
# TYPE jvm_threads_states_threads gauge
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="NEW",} 0.0
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="RUNNABLE",} 9.0
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="BLOCKED",} 0.0
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="WAITING",} 17.0
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="TIMED_WAITING",} 78.0
jvm_threads_states_threads{application="virtual-thread-monitor",state="TERMINATED",} 0.0在这个例子中，我们可以看到 BLOCKED 的数量为 0。这是因为我们使用了虚拟线程，虚拟线程的阻塞不会导致内核线程的阻塞。
四、 CarrierThread 指标
CarrierThread 指标用于监控虚拟线程的载体线程（Carrier Thread）。载体线程是执行虚拟线程的内核线程。每个虚拟线程都需要在一个载体线程上运行。CarrierThread 指标可以帮助我们了解载体线程的利用率和负载情况。
4.1 如何使用 CarrierThread 指标
Spring Boot 3.3 提供了对 CarrierThread 指标的支持。要使用 CarrierThread 指标，需要在 application.properties 或 application.yml 文件中启用。
spring:
threads:
virtual:
enabled: true # 启用虚拟线程
metrics: true # 启用载体线程指标收集启用 CarrierThread 指标后，Micrometer 会自动收集载体线程的指标。
4.2 CarrierThread 指标的解读
CarrierThread 指标包括以下几个方面：
- 当前载体线程的数量： 表示当前正在使用的载体线程的数量。
- 最大载体线程的数量： 表示允许使用的最大载体线程的数量。
- 载体线程的利用率： 表示载体线程的繁忙程度。
通过观察 CarrierThread 指标，我们可以了解载体线程的利用率是否过高。如果载体线程的利用率过高，可能表示应用程序的并发度不够，或者载体线程的数量不足。
4.3 CarrierThread 指标的示例
假设我们有一个 Spring Boot 应用，其中包含一个使用虚拟线程执行并发任务的接口。
@RestController
public class VirtualThreadController {
@GetMapping("/virtual")
public String virtual() throws InterruptedException, ExecutionException {
ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
List<Future<String>> futures = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int taskNumber = i;
Future<String> future = executor.submit(() -> {
Thread.sleep(100); // 模拟耗时操作
return "Task " + taskNumber + " completed!";
});
futures.add(future);
}
StringBuilder result = new StringBuilder();
for (Future<String> future : futures) {
result.append(future.get()).append("n");
}
executor.shutdown();
return result.toString();
}
}在这个例子中，我们使用 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() 创建了一个虚拟线程池，并提交了 10 个并发任务。每个任务都会休眠 100 毫秒。
启动应用程序并访问 /virtual 接口，可以触发虚拟线程的执行。我们可以通过 Micrometer 收集 CarrierThread 指标，并观察载体线程的利用率。
访问 /actuator/prometheus 端点，可以查看 Micrometer 收集的指标。其中，CarrierThread 指标的输出如下所示：
# HELP virtual_threads_current current virtual thread count
# TYPE virtual_threads_current gauge
virtual_threads_current{application="virtual-thread-monitor",} 10.0
# HELP virtual_threads_max max virtual thread count
# TYPE virtual_threads_max gauge
virtual_threads_max{application="virtual-thread-monitor",} 2147483647.0
# HELP platform_threads_current current platform thread count
# TYPE platform_threads_current gauge
platform_threads_current{application="virtual-thread-monitor",} 26.0
# HELP platform_threads_max max platform thread count
# TYPE platform_threads_max gauge
platform_threads_max{application="virtual-thread-monitor",} 26.0在这个例子中，virtual_threads_current 表示当前虚拟线程的数量，platform_threads_current 表示当前平台线程(载体线程)的数量。我们可以看到，虽然我们创建了 10 个虚拟线程，但是平台线程的数量并没有显著增加。这是虚拟线程的优势之一，它可以高效地利用系统资源，而不会创建大量的内核线程。
五、 结合 ThreadStates 和 CarrierThread 进行分析
ThreadStates 和 CarrierThread 指标可以结合起来使用，以便更全面地了解虚拟线程的运行状况。
- 高并发场景： 在高并发场景下，我们可以观察
ThreadStates指标，了解虚拟线程的阻塞情况。如果BLOCKED、WAITING或TIMED_WAITING的数量很高，可能表示应用程序存在性能瓶颈。同时，我们可以观察CarrierThread指标，了解载体线程的利用率是否过高。如果载体线程的利用率过高，可能需要增加载体线程的数量，或者优化应用程序的并发模型。 - IO 密集型应用： 在 IO 密集型应用中，虚拟线程可以显著提高并发性能。我们可以观察
ThreadStates指标，了解虚拟线程的阻塞情况。由于虚拟线程的阻塞不会导致内核线程的阻塞，因此可以显著提高吞吐量。同时，我们可以观察CarrierThread指标，了解载体线程的利用率。如果载体线程的利用率不高，可能表示应用程序的 IO 瓶颈不在线程层面。 - CPU 密集型应用： 在 CPU 密集型应用中，虚拟线程的优势不明显。由于 CPU 资源是有限的，虚拟线程的并发性能受到 CPU 核心数的限制。我们可以观察
ThreadStates指标，了解虚拟线程的运行情况。如果RUNNABLE的数量很高，可能表示应用程序的 CPU 瓶颈。同时，我们可以观察CarrierThread指标，了解载体线程的利用率。如果载体线程的利用率很高，可能需要优化应用程序的 CPU 密集型任务，或者增加 CPU 核心数。
六、 案例分析：解决虚拟线程阻塞问题
假设我们有一个 Spring Boot 应用，使用虚拟线程处理大量的并发请求。在生产环境中，我们发现应用程序的响应时间变长，并且 ThreadStates 指标中 BLOCKED 的数量很高。
通过分析代码，我们发现应用程序中存在一个共享资源，多个虚拟线程需要竞争这个资源。由于虚拟线程的调度是由 JVM 管理的，如果一个虚拟线程阻塞在获取锁上，可能会导致其他虚拟线程也无法运行，从而降低并发性能。
为了解决这个问题，我们可以尝试以下几种方法：
- 使用非阻塞数据结构： 避免使用
synchronized关键字或ReentrantLock等锁机制。可以使用非阻塞数据结构，例如ConcurrentHashMap、AtomicInteger等。 - 使用异步编程模型： 将阻塞操作转换为异步操作，避免虚拟线程阻塞。可以使用
CompletableFuture、Reactor或RxJava等异步编程框架。 - 优化锁的粒度： 尽量减小锁的范围，避免长时间持有锁。可以使用细粒度的锁，或者使用读写锁。
通过以上优化，我们可以减少虚拟线程的阻塞，提高应用程序的并发性能。
七、代码示例：使用非阻塞数据结构
下面是一个使用 ConcurrentHashMap 替代 synchronized 代码块的例子。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class NonBlockingCounter {
private final ConcurrentHashMap<String, Integer> counts = new ConcurrentHashMap<>();
public void increment(String key) {
counts.compute(key, (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);
}
public int getCount(String key) {
return counts.getOrDefault(key, 0);
}
}在这个例子中，我们使用 ConcurrentHashMap 的 compute 方法来实现原子性的计数增加操作。compute 方法接受一个键和一个函数，该函数根据键和旧值计算新值。如果键不存在，则旧值为 null。compute 方法保证只有一个线程可以同时更新同一个键的值，从而避免了竞争条件。
八、总结：监控虚拟线程，优化应用性能
虚拟线程是 Java 并发编程的一个重要进展，它允许应用程序创建大量的并发任务，而不会耗尽系统资源。通过使用 Micrometer 的 ThreadStates 和 CarrierThread 指标，我们可以全面地了解虚拟线程的运行状况，并优化其性能。通过结合这两个指标，我们可以识别应用程序的性能瓶颈，并采取相应的措施来解决问题。