JAVA CompletableFuture并发触发过多导致线程膨胀问题剖析 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

JAVA CompletableFuture 并发触发过多导致线程膨胀问题剖析

大家好，今天我们来聊聊Java CompletableFuture在使用过程中可能遇到的一个比较棘手的问题：并发触发过多导致的线程膨胀。CompletableFuture作为Java并发编程的利器，在异步编程中扮演着重要的角色，但如果不合理地使用，很容易造成线程数量激增，最终导致系统性能下降甚至崩溃。

1. CompletableFuture 的基本原理与线程池

在深入讨论线程膨胀问题之前，我们先简单回顾一下CompletableFuture的基本原理。CompletableFuture代表一个异步计算的结果，它允许我们以非阻塞的方式执行任务，并在任务完成时执行回调函数。

核心概念：

异步执行： CompletableFuture允许任务在独立的线程中执行，不会阻塞调用线程。
链式调用： 通过thenApply、thenAccept、thenCompose等方法，可以将多个CompletableFuture串联起来，形成一个异步处理管道。
异常处理： 提供exceptionally、handle等方法，用于处理异步任务中可能出现的异常。

CompletableFuture 默认使用 ForkJoinPool.commonPool() 作为默认的执行器，这是一个共享的、全局的 ForkJoinPool 实例。当然，我们也可以自定义 Executor 线程池来控制 CompletableFuture 的执行。

2. 线程膨胀：问题描述与产生原因

线程膨胀指的是系统中线程数量超出预期，并且持续增长的现象。在CompletableFuture的上下文中，线程膨胀通常表现为：由于大量的CompletableFuture任务被并发触发，导致线程池中的线程数量不断增加，最终超出系统的承受能力。

产生原因主要有以下几个方面：

无限递归调用： 在CompletableFuture的回调函数中，如果错误地又触发了新的CompletableFuture任务，并且这个过程没有明确的终止条件，就可能导致无限递归调用，不断创建新的线程。
阻塞操作： 如果在CompletableFuture的回调函数中执行了阻塞操作，例如网络IO、数据库查询等，会导致线程长时间处于等待状态，进而促使线程池创建更多的线程来处理新的任务。
任务提交速度过快： 如果任务提交到线程池的速度远远大于线程池的处理速度，会导致任务队列迅速堆积，线程池为了提高处理能力，会不断创建新的线程。
线程池配置不合理： 如果线程池的最大线程数设置过大，或者核心线程数设置过小，都可能导致线程池在负载较高时创建过多的线程。
CompletableFuture 链过长： 链式调用过多的 CompletableFuture 会导致大量的中间状态需要维护，并且每个环节都可能涉及线程切换，增加线程管理的开销。

3. 代码示例：重现线程膨胀

下面我们通过一个简单的代码示例来模拟CompletableFuture的线程膨胀问题。

import java.util.concurrent.*;

public class CompletableFutureThreadExpansion {

    private static final int CORE_POOL_SIZE = 2;
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
    private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 60L;
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;

    private static final ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE,
            MAX_POOL_SIZE,
            KEEP_ALIVE_TIME,
            TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 重要：使用 CallerRunsPolicy
    );

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            int taskId = i;
            CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                // 模拟耗时操作，例如IO或数据库查询
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
                return "Result of task " + taskId;
            }, executor)
            .thenAccept(result -> {
                // 模拟回调操作，处理结果
                System.out.println("Task " + taskId + " processed result: " + result + " by " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }

        // 等待一段时间，观察线程池的变化
        Thread.sleep(5000);

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);

        System.out.println("Main thread finished.");
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个固定大小的线程池，然后提交了1000个CompletableFuture任务。每个任务模拟一个耗时的操作，并且在任务完成后执行一个回调函数。

运行这段代码，你会发现，即使线程池的最大线程数被限制为10，线程池也会不断创建新的线程，甚至超过最大线程数。这是因为在thenAccept中，任务执行的时间可能比较长，导致线程池中的线程长时间处于忙碌状态，无法及时处理新的任务。而 CallerRunsPolicy 策略会在线程池饱和时，将任务交给调用线程执行，防止任务丢失，但也可能导致调用线程变得繁忙。

4. 案例分析：高并发场景下的线程膨胀

假设我们有一个电商系统，需要处理大量的用户请求。每个请求需要经过多个步骤的处理，例如身份验证、商品查询、订单生成、支付处理等。为了提高系统的并发处理能力，我们使用了CompletableFuture来实现异步处理。

public class OrderService {

    private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CompletableFuture<Order> processOrder(User user, Product product, int quantity) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> authenticateUser(user), executor)
                .thenCompose(authenticatedUser -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> checkInventory(product, quantity), executor))
                .thenCompose(inventoryStatus -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> createOrder(user, product, quantity), executor))
                .thenCompose(order -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> processPayment(order), executor));
    }

    private User authenticateUser(User user) {
        // 模拟身份验证
        try {
            Thread.sleep(50);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            e.printStackTrace();
        }
        return user;
    }

    private InventoryStatus checkInventory(Product product, int quantity) {
        // 模拟库存检查
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            e.printStackTrace();
        }
        return new InventoryStatus(product, quantity);
    }

    private Order createOrder(User user, Product product, int quantity) {
        // 模拟订单创建
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            e.printStackTrace();
        }
        return new Order(user, product, quantity);
    }

    private PaymentResult processPayment(Order order) {
        // 模拟支付处理
        try {
            Thread.sleep(300);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            e.printStackTrace();
        }
        return new PaymentResult(order);
    }
}

在高并发的场景下，如果大量的用户请求同时到达，每个请求都会创建一个CompletableFuture链，并且每个环节都会提交到线程池中执行。由于每个环节都需要执行一些耗时的操作，例如数据库查询、网络IO等，导致线程池中的线程长时间处于忙碌状态。线程池为了提高处理能力，会不断创建新的线程，最终导致线程膨胀。

5. 解决方案：如何避免线程膨胀

要避免CompletableFuture的线程膨胀问题，我们需要从多个方面入手，综合考虑系统的负载情况、资源限制以及业务需求。

合理配置线程池：

核心线程数： 根据系统的负载情况和任务的类型，设置一个合适的核心线程数。核心线程数应该足够处理大部分的并发请求，避免线程池频繁创建和销毁线程。
最大线程数： 设置一个最大线程数，防止线程池无限制地创建线程，超出系统的承受能力。最大线程数应该根据系统的硬件资源和任务的复杂度来确定。
队列容量： 设置一个合适的队列容量，用于缓存等待执行的任务。队列容量应该足够大，能够容纳短时间内积压的任务，避免任务被拒绝执行。但是，队列容量也不能设置过大，否则会导致任务的响应时间过长。
拒绝策略： 选择合适的拒绝策略，用于处理当任务队列已满时，新提交的任务。常见的拒绝策略有 AbortPolicy (抛出异常)、CallerRunsPolicy (由调用线程执行)、DiscardPolicy (丢弃任务) 和 DiscardOldestPolicy (丢弃队列中最老的任务)。根据业务需求选择合适的策略。

下面是一个配置合理的线程池的示例：

private static final int CORE_POOL_SIZE = 10;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 50;
private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 60L;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 200;

private static final ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
        CORE_POOL_SIZE,
        MAX_POOL_SIZE,
        KEEP_ALIVE_TIME,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

参数	说明
CORE_POOL_SIZE	核心线程数，线程池初始化时创建的线程数量。
MAX_POOL_SIZE	最大线程数，线程池允许创建的最大线程数量。当任务队列已满，并且核心线程都在忙碌时，线程池会尝试创建新的线程来处理任务，直到达到最大线程数。
KEEP_ALIVE_TIME	线程空闲时间，当线程池中的线程空闲时间超过这个值时，会被销毁，直到线程数量等于核心线程数。
QUEUE_CAPACITY	任务队列容量，用于缓存等待执行的任务。当所有线程都在忙碌时，新提交的任务会被放入任务队列中等待执行。
拒绝策略	当任务队列已满时，新提交的任务会被拒绝执行。`CallerRunsPolicy` 策略会将任务交给调用线程执行，防止任务丢失，但也可能导致调用线程变得繁忙。其他策略包括 `AbortPolicy` (抛出异常)、`DiscardPolicy` (丢弃任务) 和 `DiscardOldestPolicy` (丢弃队列中最老的任务)。

避免阻塞操作：
- 尽量避免在CompletableFuture的回调函数中执行阻塞操作。如果必须执行阻塞操作，可以考虑使用异步IO或者将阻塞操作提交到单独的线程池中执行。
控制任务提交速度：
- 可以使用流量控制机制，例如令牌桶算法或者漏桶算法，来限制任务提交到线程池的速度。这样可以避免任务队列迅速堆积，导致线程池不断创建新的线程。
减少CompletableFuture链的长度：
- 尽量避免创建过长的CompletableFuture链。可以将长的链分解成多个短的链，或者使用其他的并发编程模型，例如响应式编程，来简化异步处理流程。
使用异步IO：
- 如果涉及到IO操作，尽量使用异步IO，例如NIO或者AIO。异步IO可以避免线程阻塞，提高系统的并发处理能力。
监控线程池状态：
- 监控线程池的状态，例如活跃线程数、队列长度、已完成任务数等。通过监控线程池的状态，可以及时发现线程膨胀问题，并采取相应的措施。可以使用 ThreadPoolExecutor 提供的 getActiveCount(), getQueue().size(), getCompletedTaskCount() 等方法来获取线程池的状态。
使用合适的调度器：
- 对于 CPU 密集型任务，使用 ForkJoinPool.commonPool() 或自定义的 ForkJoinPool 通常能获得更好的性能。
- 对于 IO 密集型任务，创建足够大的线程池，并设置合理的线程空闲时间，可以更好地利用系统资源。
避免无限递归：
- 在CompletableFuture的回调函数中，要避免无限递归调用。如果需要递归调用，一定要设置明确的终止条件，防止无限递归导致线程栈溢出。

6. 结论：合理使用 CompletableFuture 才能发挥其优势

CompletableFuture 是 Java 并发编程中强大的工具，但必须谨慎使用。线程膨胀是使用 CompletableFuture 时需要特别注意的问题。通过合理配置线程池、避免阻塞操作、控制任务提交速度、减少CompletableFuture链的长度、使用异步IO、监控线程池状态以及避免无限递归，我们可以有效地避免线程膨胀问题，充分发挥CompletableFuture的优势，构建高性能、高并发的应用程序。

对异步任务精雕细琢，才能构筑稳定高效的系统

CompletableFuture 的强大之处在于其异步和链式操作，但过度或不当的使用会导致线程膨胀。我们需要深入理解其原理，并结合实际场景，采取适当的策略来避免线程膨胀，确保系统的稳定性和性能。

JAVA CompletableFuture 并发触发过多导致线程膨胀问题剖析

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