支持生产阻塞的线程池

在各种并发编程模型中,生产者-消费者模式大概是最常用的了。在实际工作中,对于生产消费的速度,通常需要做一下权衡。通常来说,生产任务的速度要大于消费的速度。一个细节问题是,队列长度,以及如何匹配生产和消费的速度。

一个典型的生产者-消费者模型如下:

在并发环境下利用J.U.C提供的Queue实现可以很方便地保证生产和消费过程中的线程安全。这里需要注意的是,Queue必须设置初始容量,防止生产者生产过快导致队列长度暴涨,最终触发OutOfMemory。

对于一般的生产快于消费的情况。当队列已满时,我们并不希望有任何任务被忽略或得不到执行,此时生产者可以等待片刻再提交任务,更好的做法是,把生产者阻塞在提交任务的方法上,待队列未满时继续提交任务,这样就没有浪费的空转时间了。阻塞这一点也很容易,BlockingQueue就是为此打造的,ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue在构造时都可以提供容量做限制,其中LinkedBlockingQueue是在实际操作队列时在每次拿到锁以后判断容量。

更进一步,当队列为空时,消费者拿不到任务,可以等一会儿再拿,更好的做法是,用BlockingQueue的take方法,阻塞等待,当有任务时便可以立即获得执行,建议调用take的带超时参数的重载方法,超时后线程退出。这样当生产者事实上已经停止生产时,不至于让消费者无限等待。

于是一个高效的支持阻塞的生产消费模型就实现了。

等一下,既然J.U.C已经帮我们实现了线程池,为什么还要采用这一套东西?直接用ExecutorService不是更方便?

我们来看一下ThreadPoolExecutor的基本结构:

可以看到,在ThreadPoolExecutor中,BlockingQueue和Consumer部分已经帮我们实现好了,并且直接采用线程池的实现还有很多优势,例如线程数的动态调整等。

但问题在于,即便你在构造ThreadPoolExecutor时手动指定了一个BlockingQueue作为队列实现,事实上当队列满时,execute方法并不会阻塞,原因在于ThreadPoolExecutor调用的是BlockingQueue非阻塞的offer方法:

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
        if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
            if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
                ensureQueuedTaskHandled(command);
        }
        else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
            reject(command); // is shutdown or saturated
    }
}

这时候就需要做一些事情来达成一个结果:当生产者提交任务,而队列已满时,能够让生产者阻塞住,等待任务被消费。

关键在于,在并发环境下,队列满不能由生产者去判断,不能调用ThreadPoolExecutor.getQueue().size()来判断队列是否满。

线程池的实现中,当队列满时会调用构造时传入的RejectedExecutionHandler去拒绝任务的处理。默认的实现是AbortPolicy,直接抛出一个RejectedExecutionException。

几种拒绝策略在这里就不赘述了,这里和我们的需求比较接近的是CallerRunsPolicy,这种策略会在队列满时,让提交任务的线程去执行任务,相当于让生产者临时去干了消费者干的活儿,这样生产者虽然没有被阻塞,但提交任务也会被暂停。

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
     * Creates a <tt>CallerRunsPolicy</tt>.
     */
    public CallerRunsPolicy() { }

    /**
     * Executes task r in the caller's thread, unless the executor
     * has been shut down, in which case the task is discarded.
     * @param r the runnable task requested to be executed
     * @param e the executor attempting to execute this task
     */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            r.run();
        }
    }
}

但这种策略也有隐患,当生产者较少时,生产者消费任务的时间里,消费者可能已经把任务都消费完了,队列处于空状态,当生产者执行完任务后才能再继续生产任务,这个过程中可能导致消费者线程的饥饿。

参考类似的思路,最简单的做法,我们可以直接定义一个RejectedExecutionHandler,当队列满时改为调用BlockingQueue.put来实现生产者的阻塞:

new RejectedExecutionHandler() {
	@Override
	public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
		if (!executor.isShutdown()) {
			try {
				executor.getQueue().put(r);
			} catch (InterruptedException e) {
				// should not be interrupted
			}
		}
	}
};

这样,我们就无需再关心Queue和Consumer的逻辑,只要把精力集中在生产者和消费者线程的实现逻辑上,只管往线程池提交任务就行了。

相比最初的设计,这种方式的代码量能减少不少,而且能避免并发环境的很多问题。当然,你也可以采用另外的手段,例如在提交时采用信号量做入口限制等,但是如果仅仅是要让生产者阻塞,那就显得复杂了。

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王 晨纯

资深Java研发工程师,关注系统稳定性、性能优化、Web系统架构。

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  • Comments (5)
  1. 不错,学习了。

  2. 很不错的解决方案。

    • Tim
    • 05/14. 2013 9:22am

    很不错的解决方案,我们项目还是停留在自己写blockingqueue的阶段 这个做法简单了很多! 谢谢分享

    • 吗啡
    • 05/14. 2013 10:03am

    在生产消费极不平衡的情况下,这个模式是无法正常工作了。
    生产太多时,消费速度根本无法跟上,导致的结果就是用户请求无相应,程序中断。
    之前的项目中遇到这个问题,没法解决,就放弃了。

  3. 生产速度是一直都远大于消费速度吗?

    不过也要看业务场景,也可以选择的方案很多,比如设置大阻塞队列(设置成几十万长度),或抛弃任务,或纪录日志,或持久化任务。

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