如何解决Java线程池队列过饱问题-优快云博客

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public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器，这个队列是没有限定大小的，可以无限向里面submit任务。当线程池处理的太慢的时候，队列里的内容会积累，积累到一定程度就会内存溢出。即使没有内存溢出，队列的延迟势必会变大，而且如果进程突然遇到退出信号，队列里的消息还没有被处理就被丢弃了，那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响。

那如何解决线程池的过饱问题呢？从队列入手，无外乎两种方法

增加消费者，增加消费者处理效率
限制生产者生产速度

增加消费者就是增加线程池大小，增加消费者处理效率就是优化逻辑处理。但是如果遇到了IO瓶颈，消费者处理的效率完全取决于IO效率，在消费能力上已经优化到了极限还是处理不过来怎么办？或者系统突然遇到用户高峰，我们所配置的线程池大小不够用怎么办？

这时候我们就只能从生产者入手，限制生产者的生产速度。那如何限制呢？

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
        if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.capacity = capacity;
        last = head = new Node<E>(null);
 }

LinkedBlockingQueue提供了capacity参数可以限制队列的大小，当队列元素达到上线的时候，生产者线程会阻塞住，直到队列被消费者消费到有空槽的时候才会继续下去。这里似乎只要给队列设置一个大小就ok了。

但是实际情况并不是我们所想的那样。

public void execute(Runnable command) {
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {  ＃ here
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command); # here
    }

翻开源码可以发现生产者向队列里塞任务用的方法是workQueue.offer()，这个方法在遇到队列满时是不会阻塞的，而是直接返回一个false，表示抛弃了这个任务。然后生产者调用reject方法，进入拒绝处理逻辑。

接下来我们看看这个reject方法到底干了什么

final void reject(Runnable command) {
        handler.rejectedExecution(command, this);
}

我们看到JDK默认提供了4中拒绝策略的实现。

AbortPolicy 默认策略，抛出RejectedExecutionException异常
CallerRunsPolicy 让任务在生产者线程里执行，这样可以降低生产者的生产速度也不会将生产者的线程堵住
DiscardPolicy 直接抛弃任务，不抛异常
DiscardOldestPolicy 直接抛弃旧任务，不抛异常

一般比较常用的是CallerRunPolicy，比较优雅的解决了过饱问题。如果你觉得这种方式不那么优雅的话，还可以使用下面的几种方式。这几种方式都是通过处理RejectExecution来实现生产者的阻塞的目的。

public class BlockWhenQueueFullHandler implements RejectedExecutionHandler {

    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        pool.getQueue().put(new FutureTask(r));
    }

}

这种方案是使用put方法会阻塞生产者线程的原理达到了目的。

public class BlockWhenQueueFull implements RejectedExecutionHandler {

    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        try {
            long waitMs = 10;
            Thread.sleep(waitMs);
        } catch (InterruptedException e) {}
        executor.execute(r);
    }

}

这种方案显而易见，用sleep达到了阻塞的目的。

public class BoundedExecutor {
    private final Executor exec;
    private final Semaphore semaphore;

    public BoundedExecutor(Executor exec, int bound) {
        this.exec = exec;
        this.semaphore = new Semaphore(bound);
    }

    public void submitTask(final Runnable command)
            throws InterruptedException, RejectedExecutionException {
        semaphore.acquire();
        try {
            exec.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    try {
                        command.run();
                    } finally {
                        semaphore.release();
                    }
                }
            });
        } catch (RejectedExecutionException e) {
            semaphore.release();
            throw e;
        }
    }}

这种方案是通过信号量的大小都限制队列的大小，也不需要特别限定executor队列大小了

同样的原理还可以使用wait/notifyAll机制来达到一样的目的。