如何设计一个动态线程池？

这篇文章我们来简单聊聊动态线程池，探讨一下如何实现一个简易版动态线程池。

看完这篇文章，你完全可以学以致用，自己动手实践，打造一个属于你的动态线程池。这不光可以让你提升编码能力，这个项目还可以作为自己的项目经验。

什么是动态线程池？为什么需要动态线程池？

动态线程池是一种能够在应用程序运行过程中实时调整其核心配置参数（如核心线程数、最大线程数等）而无需重启服务的线程池。它不仅支持动态修改线程池的参数，还通常内置了监控和告警功能，以帮助开发人员实时掌握线程池的状态。

传统线程池的痛点：

1. 参数不可动态修改：传统线程池的核心配置（如核心线程数、最大线程数和任务队列大小）在创建时是固定的。如果业务负载发生变化，需要调整这些配置时，必须重启服务。这不仅繁琐而且耗时。

2. 监控不足：传统线程池通常缺乏有效的运行时监控和告警机制，开发人员难以及时发现和响应问题，比如任务是否积压、线程池活跃线程数是否接近最大线程数、是否触发拒绝策略等。

3. 问题难定位：当线程池出现问题（如拒绝任务、线程死锁等）时，传统线程池难以及时捕获线程堆栈信息，导致问题的根源难以快速定位。

动态线程池如何解决这些问题：

1. 实时调整参数：动态线程池可以根据实时的业务负载自动调整核心线程数、最大线程数等配置，这样就能有效提高资源利用率和系统吞吐量，适应不同的负载需求。

2. 内置监控和告警功能：动态线程池通常集成了监控和告警功能，可以实时检测线程池的状态，监控线程池的阻塞队列容量、活跃度等指标，并根据这些指标触发告警，及时通知开发人员。这样可以让开发人员提前发现潜在问题，避免系统故障。

3. 线程池运行堆栈：动态线程池支持实时和历史的线程堆栈信息获取。这能帮助开发人员在出现问题时迅速定位根本原因，优化性能并解决问题。

如何动态修改线程池的参数?

要动态修改线程池的参数，首先需要理解线程池的三个核心参数，以及它们在任务处理中的作用。美团技术团队在《Java 线程池实现原理及其在美团业务中的实践》一文中提出了针对这三个核心参数的自定义配置思路：

核心参数：

1. corePoolSize（核心线程数）：定义了线程池中最小可以同时运行的线程数量。当有新的任务来时，线程池会首先确保核心线程数的线程是启动的。如果任务数量超过了核心线程数，线程池会考虑后续的任务队列。

2. maximumPoolSize（最大线程数）：当任务队列已满且线程池中运行的线程数达到核心线程数时，线程池允许创建的最大线程数。超过此数量的线程不能再被创建，任务会被拒绝或进入拒绝策略。

3. workQueue（任务队列）：当线程池中的线程数达到核心线程数时，新的任务会被放入队列中等待执行。如果队列已满，且当前线程池的线程数还未达到最大线程数，那么线程池会创建新的线程执行任务。

这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

动态修改线程池参数的方法：

要实现动态配置线程池参数，可以利用 ThreadPoolExecutor 提供的多个方法。通过这些方法，我们可以在运行时调整线程池的一些关键参数。以下是常用的线程池参数调整方法：

    public void setCorePoolSize(int corePoolSize) {
        if (corePoolSize < 0 || maximumPoolSize < corePoolSize)
            throw new IllegalArgumentException();
        int delta = corePoolSize - this.corePoolSize;
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        if (workerCountOf(ctl.get()) > corePoolSize)
            interruptIdleWorkers();
        else if (delta > 0) {
            // We don't really know how many new threads are "needed".
            // As a heuristic, prestart enough new workers (up to new
            // core size) to handle the current number of tasks in
            // queue, but stop if queue becomes empty while doing so.
            int k = Math.min(delta, workQueue.size());
            while (k-- > 0 && addWorker(null, true)) {
                if (workQueue.isEmpty())
                    break;
            }
        }
    }

ThreadPoolExecutor 提供的方法不能直接动态调整任务队列的大小。但是，在美团的实践中，他们自定义了一个队列——ResizableCapacityLinkedBlockingQueue。这个队列的主要特点是去掉了 LinkedBlockingQueue 中 capacity 字段的 final 修饰符，使得队列容量可以动态调整。

关键点：

• 动态调整核心线程数：通过 setCorePoolSize() 方法，线程池会根据当前的工作线程数动态回收多余的线程。这确保了系统资源的高效利用。
• 自定义队列：通过创建可调整容量的队列（如 ResizableCapacityLinkedBlockingQueue），可以在运行时动态改变队列的大小，从而满足业务需求。这个队列主要是通过移除 LinkedBlockingQueue 中 capacity 字段的 final 修饰符，使队列容量变得可变。

对于线程池参数的动态配置，我们可以通过以下几种方式来实现，既可以使用中间件（如 Nacos、Apollo、Zookeeper）来集中管理配置，也可以选择不依赖这些中间件，通过文件监听来实现动态更新。

1. 配置中心（如 Nacos、Apollo、Zookeeper）：

   • 可以将线程池的参数（如 corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime 等）配置在配置中心。
   • 应用启动时，程序从配置中心获取这些参数并应用到线程池中。
   • 配置中心可以通过动态推送或者定期拉取配置文件的方式来实现参数的实时更新。
   • 当配置有变动时，应用能够实时响应配置变更，并根据新配置调整线程池的参数。

2. Hutool的 WatchMonitor：

   • 官网：https://doc.hutool.cn/pages/WatchMonitor/
   • Hutool 提供了一个基于 WatchService 的文件监控工具——WatchMonitor，能够监听文件的变化，并且解决了文件修改时触发多次事件的问题。
   • 使用 WatchMonitor 可以监听配置文件的变化，一旦文件被修改，就可以读取新的配置并更新线程池的参数。

3. Apache Commons IO的 FileAlterationListenerAdaptor：

   • 官网：https://commons.apache.org/proper/commons-io/apidocs/org/apache/commons/io/monitor/FileAlterationListenerAdaptor.html
   • 这个类基于观察者模式，用来监听文件的变动。
   • FileAlterationListenerAdaptor 能够在文件发生变化时触发相应的事件，进而获取新的配置，并实时修改线程池参数。

动态修改线程池参数的流程：

1. 配置文件管理：将线程池相关的配置（如 corePoolSize、maximumPoolSize 等）保存在一个独立的配置文件中。
2. 文件监控：通过 WatchMonitor 或 FileAlterationListenerAdaptor 监听该配置文件的变化。
3. 参数更新：当文件发生修改时，程序读取新的配置值，并通过 ThreadPoolExecutor 提供的 API（如 setCorePoolSize()、setMaximumPoolSize() 等）动态更新线程池的参数。
4. 实时生效：新的线程池配置会立刻生效，无需重启应用。

要获取线程池的一些指标数据，ThreadPoolExecutor 提供了多个方法，可以帮助我们监控线程池的状态，以下是常用的几种：

常用线程池指标方法：

1. getCorePoolSize()：获取线程池的核心线程数。
2. getMaximumPoolSize()：获取线程池的最大线程数。
3. getPoolSize()：获取线程池中当前的工作线程数，包括核心线程和非核心线程。
4. getQueue()：获取线程池中的阻塞队列，可以通过队列的大小来了解任务的积压情况。
5. getActiveCount()：获取活跃线程数，即正在执行任务的线程数。
6. getLargestPoolSize()：获取线程池曾经到过的最大工作线程数，这个值有助于判断线程池在负载高峰时的线程扩展情况。
7. getTaskCount()：获取线程池总的任务数量，包括已完成和正在执行的任务数。

ThreadPoolExecutor 还提供了几个钩子方法，可以用来在任务执行前后、线程池终止时扩展一些自定义逻辑：

1. beforeExecute(Thread t, Runnable r)：在每个任务执行之前调用。可以用来记录任务的开始执行时间，或者进行其他任务前的处理。

2. afterExecute(Runnable r, Throwable t)：在每个任务执行后调用。不论任务是否成功完成，都能触发此方法，可以用来记录任务的执行结束时间，或者进行异常处理和日志记录。

3. terminated()：当线程池进入 TERMINATED 状态时调用。可以在此时进行资源清理、统计汇总等操作。

如何监控线程池？

我们已经了解了如何获取线程池的各项指标数据，利用这些数据，我们可以轻松地编写一个线程池监控功能。

下面是一个简化的示例。在这个例子中，printThreadPoolStatus() 方法会每秒钟打印线程池的状态，包括线程池的线程数量、活跃线程数、已完成的任务数和队列中等待的任务数。这使得我们能够实时监控线程池的运行情况。

public class ThreadPoolMonitor {

    private static final Logger log = Logger.getLogger(ThreadPoolMonitor.class.getName());

    /**
     * 打印线程池的状态
     *
     * @param threadPool 线程池对象
     */
    public static void printThreadPoolStatus(ThreadPoolExecutor threadPool) {
        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
        // 每秒钟打印一次线程池的状态
        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
            log.info("===============================");
            log.info("ThreadPool Size: " + threadPool.getPoolSize());
            log.info("Active Threads: " + threadPool.getActiveCount());
            log.info("Number of Tasks Completed: " + threadPool.getCompletedTaskCount());
            log.info("Number of Tasks in Queue: " + threadPool.getQueue().size());
            log.info("===============================");
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

不过，这样实现的话，过于简陋。如果想要实现一个支持可视化和告警的线程池监控，会比较麻烦，需要自己去写可视化界面和告警功能。

Spring Boot 提供了 Actuator 模块来监控应用程序的运行状态，包括线程池的使用情况。

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

不过，我们一般不会直接使用 SpringBoot Actuator 内置的实现，而是通过定义自定义一个 Endpoint类，手动暴露线程池相关指标信息，这样可以更加灵活和可控。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Component
@Endpoint(id = "threadPoolStatus")
public class ThreadPoolMetricsEndpoint {

    @Autowired
    private ThreadPoolManager poolManager;

    @ReadOperation
    public Map<String, Object> getThreadPoolMetrics() {
        Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
        Map<String, Map<String, Object>> poolDetails = new HashMap<>();

        poolManager.getThreadPoolExecutorMap().forEach((poolName, executor) -> {
            MonitorThreadPool monitorPool = (MonitorThreadPool) executor;
            Map<String, Object> poolStats = new HashMap<>();
            poolStats.put("coreThreads", monitorPool.getCorePoolSize());
            poolStats.put("maxThreads", monitorPool.getMaximumPoolSize());
            poolStats.put("activeThreads", monitorPool.getActiveCount());
            poolStats.put("completedTasks", monitorPool.getCompletedTaskCount());

            poolDetails.put(poolName, poolStats);
        });

        resultMap.put("threadPools", poolDetails);
        return resultMap;
    }
}

暴露接口之后，我们就可以在 /actuator/threadPoolStatus端点获取线程池的相关信息。线程池信息如下：

{
  "threadPoolStatus": {
    "pool1": {
      "coreThreads": 10,
      "maxThreads": 20,
      "activeThreads": 5,
      "completedTasks": 100
    },
    "pool2": {
      "coreThreads": 5,
      "maxThreads": 10,
      "activeThreads": 2,
      "completedTasks": 50
    }
  }
}

线程池信息有了，可视化监控和告警如何实现呢?

要实现线程池的可视化监控和告警，使用 Prometheus + Grafana 是最常见的方案，但也可以选择其他监控系统。以下是几种实现方法：

1. Prometheus + Grafana：

• Prometheus 是一个开源的监控系统，可以通过 HTTP 访问应用暴露的指标数据 Endpoint，定期拉取线程池的性能指标（如活跃线程数、队列长度、线程池状态等）。
• Grafana 则用于将这些数据以图表形式展示，提供实时的可视化界面。
• 告警功能：Grafana 提供强大的告警功能，当线程池达到某些阈值时（例如线程池已满、任务队列溢出等），可以触发告警，通知相关人员（通过邮件、短信等方式）。

2. HertzBeat：

• HertzBeat 是一款高性能的开源实时监控和告警系统，它与 Prometheus 兼容，但无需在应用中部署 Agent，提供了更为简便的集成方式。
• 它支持强大的自定义监控，可以根据应用需求灵活配置监控指标。
• 可以用 HertzBeat 来监控线程池的各项指标，并根据配置的规则触发告警，帮助及时发现潜在问题。

3. Cubic：

• 官网： https://gitee.com/dromara/cubic
• Cubic 是另一种可以集成的监控系统，专注于性能数据的采集和可视化展示，可以与 Prometheus 配合使用，提供实时的数据监控和告警功能。

动态线程池的开源实现

以下是两个比较常见的开源项目：

1. Hippo4j：

• 功能：Hippo4j 是一个异步线程池框架，支持线程池的动态变更、监控和告警。它无需修改代码，可以轻松引入，特别适合需要动态调整线程池配置的系统。
• 优势：支持多种使用模式，适用于不同场景，旨在提升系统的运行保障能力，减少线程池配置对业务的影响。

2. Dynamic TP：

• 功能：Dynamic TP 是一个轻量级的动态线程池，内置了监控和告警功能。它支持多种配置中心的集成（如 Nacos、Apollo、Zookeeper、Consul、Etcd），并且支持通过 SPI 自定义线程池管理实现。
• 优势：能够在不重启应用的情况下实时调整线程池参数，特别适合分布式环境中的应用。它能够与主流配置中心配合使用，确保线程池配置的灵活性和高效性。

个人建议实际项目优先考虑使用这些成熟稳定的动态线程池开源实现，可以降低开发成本，提高开发效率。

总结

本文全面讨论了动态线程池的实现原理、优点以及如何构建一个简易的动态线程池。首先，文章分析了传统线程池的痛点，并介绍了动态线程池的优势：

• 传统线程池的痛点：无法动态调整参数、缺乏监控、问题定位困难。
• 动态线程池的优势：支持实时调整线程池参数，内置监控和告警功能，能够获取线程池的运行堆栈信息。

接着，文章详细讲解了如何设计和实现动态线程池：

• 动态修改线程池参数：通过 ThreadPoolExecutor 提供的 setCorePoolSize() 和 setMaximumPoolSize() 方法，结合配置中心（如 Nacos、Apollo、Zookeeper）或文件监听机制实现线程池参数的实时更新。
• 获取线程池指标数据：使用 ThreadPoolExecutor 的方法（如 getCorePoolSize()、getMaximumPoolSize()、getPoolSize() 等），并通过 beforeExecute()、afterExecute() 和 terminated() 钩子方法扩展功能。
• 线程池监控：可以定期打印线程池状态，使用 Spring Boot Actuator 或自定义 Endpoint 暴露指标数据，或者集成 Prometheus + Grafana、HertzBeat、Cubic 等监控系统实现可视化监控和告警。

最后，文章推荐了两个优秀的动态线程池开源项目：

• Hippo4j：一个异步线程池框架，支持动态调整和监控，方便集成。
• Dynamic TP：一个轻量级的动态线程池，提供内置的监控和告警功能，支持与多种配置中心集成，适合分布式系统。

通过这些开源项目，开发者可以快速集成动态线程池，降低开发成本，提高系统的可靠性和性能。

参考

JavaGuide《系统设计&场景题》