ThreadPoolExecutor和CyclicBarrier配合使用可能带来的隐患

本文记录了一次使用Spring的ThreadPoolTaskExecutor遇到的问题及解决过程。由于使用CyclicBarrier导致核心线程被无限期占用,进而引发任务堆积。文章详细分析了ThreadPoolExecutor的工作原理,并提出了两种解决方案。

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今天是很蛋疼的一天,排查一个bug排查了4个多小时。

情形简化之后大概是这样的:

我使用了spring的ThreadPoolTaskExecutor来进行并发时候的异步处理。并且给任务Runnable加上了CyclicBarrier,以达到让所有线程处理完之后再进行主线程的下一步操作的目的。其中executor的配置如下:

	<bean id="coreBlockExecutor"
class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="5" />
<property name="maxPoolSize" value="2000" />
<property name="queueCapacity" value="1000" />
</bean>


结果,bug就这样华丽丽的出现了:我new出来了1000个runnable,但无论如何也只能执行出5个runnable的结果(即corePoolSize),其他runnable就一直呆在blockingqueue里面不动弹了。


[b][color=red]**************************************************** 华丽的分割线——原因 ****************************************************[/color][/b]

花了n久去查看ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor的源码。
发现是这样的,其实ThreadPoolTaskExecutor也就是调用了ThreadPoolExecutor,在后者中,有这样一个方法:

    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
}
}



可以看到,在当前线程池的线程数大于等于corePoolSize时候,会判断

  if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) 


也就是,当前线程池是处于运行状态并且队列是否还能插入runnable。
所以,当队列满的时候,也就是会去执行下面的代码


else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
reject(command); // is shutdown or saturated


即当前线程数如果小于最大线程数,则会调用addThread方法,将runnbale实例化成一个内部类Worker,加入线程池中运行。代码如下:

    private Thread addThread(Runnable firstTask) {
Worker w = new Worker(firstTask);
Thread t = threadFactory.newThread(w);
if (t != null) {
w.thread = t;
workers.add(w);
int nt = ++poolSize;
if (nt > largestPoolSize)
largestPoolSize = nt;
}
return t;
}


而普通情况,即使填入executor的runnable数量不能填满queue,但在核心线程中运行的任务Worker结束之后,过了最大空闲时间(keepAliveTime)之后,即会释放线程,去从queue中获取等待中的任务。

代码如下:


        public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}
}


    Runnable getTask() {
for (;;) {
try {
int state = runState;
if (state > SHUTDOWN)
return null;
Runnable r;
if (state == SHUTDOWN) // Help drain queue
r = workQueue.poll();
else if (poolSize > corePoolSize || allowCoreThreadTimeOut)
r = workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS);
else
r = workQueue.take();
if (r != null)
return r;
if (workerCanExit()) {
if (runState >= SHUTDOWN) // Wake up others
interruptIdleWorkers();
return null;
}
// Else retry
} catch (InterruptedException ie) {
// On interruption, re-check runState
}
}
}


原来Worker中的run方法是通过轮询来获取当前任务是否结束以及从队列里面继续拿任务的。当符合以下其中一个条件时:
可以看到,只有Worker当前的任务已完成的时候,才能去队列里面拿其他任务。否则,就只能keep on waiting了


[color=red][b]所以原因就出来了:使用了CyclicBarrier进行栅栏式的改装之后,所有核心线程中的任务都会一直等待,不会空闲下来。这样核心线程就永远处于尴尬的被hold住的状态了。既不能结束当前的任务,也无法从队列获取新的任务,更无法中止线程了。[/b][/color]


所以,像我这样没有仔细看源码的码农,碰到问题就悲剧了。哎


[b][color=red]**************************************************** 华丽的分割线——解决方法 ****************************************************[/color][/b]

1、允许的情况下,barrier的await设置过期时间
2、仔细考虑queue长度和并发规模

总之,好像也没什么特别好的办法。
<think>好的,我需要解释ThreadPoolTaskExecutorThreadPoolExecutor的区别使用。首先,我要明确两者的来源所属框架。ThreadPoolExecutor是Java标准库中的类,属于java.util.concurrent包,而ThreadPoolTaskExecutorSpring框架对线程池的封装,用于简化配置管理。 接下来,我应该从多个方面比较它们的区别。首先是所属框架,然后是配置方式,比如SpringThreadPoolTaskExecutor是否支持更便捷的XML或注解配置。接着是功能扩展,比如ThreadPoolTaskExecutor是否提供了额外的功能,比如任务跟踪、统计或者与Spring其他组件的集成,比如事务管理。 另外,异常处理也是一个关键点。ThreadPoolTaskExecutor可能集成Spring的异常处理机制,而原生的ThreadPoolExecutor需要自己实现UncaughtExceptionHandler。任务类型的支持方面,ThreadPoolTaskExecutor可能更适合Spring应用中的异步任务,比如@Async注解的使用使用场景方面,需要说明何时选择哪一个。例如,在Spring项目中,尤其是使用Spring Boot时,ThreadPoolTaskExecutor更方便,因为它可以自动配置,并且与Spring的其他功能无缝集成。而在非Spring项目或需要更底层控制时,ThreadPoolExecutor更合适。 然后,我需要给出具体的使用示例。对于ThreadPoolExecutor,可以展示如何直接创建实例,配置核心线程数、最大线程数等。对于ThreadPoolTaskExecutor,可以展示在Spring配置文件中如何定义Bean,或者在Java配置类中使用@Bean注解,以及如何与@Async配合使用可能还需要提到一些配置参数的区别,比如ThreadPoolTaskExecutor可能提供更多的Spring特有的配置选项,或者对队列类型的选择有更高级的封装。同时,注意两者的线程池实现是否基于相同的底层机制,比如都是对Java原生线程池的封装,但ThreadPoolTaskExecutor可能添加了额外的管理功能。 最后,总结两者的主要优缺点,帮助用户根据项目需求做出选择。比如,如果项目已经使用Spring,那么推荐使用ThreadPoolTaskExecutor,因为它简化了配置管理,并且更好地与其他Spring组件协作。如果是纯Java应用,或者需要更精细的控制,那么直接使用ThreadPoolExecutor更合适。 需要确保回答的结构清晰,分点列出区别各自的使用方法,避免混淆。同时,检查是否有遗漏的重要点,比如监控、任务拒绝策略的处理等,确保信息准确全面。</think>ThreadPoolTaskExecutor ThreadPoolExecutor 都是线程池实现,但设计定位使用场景有所不同。以下是二者的核心区别及使用场景分析: --- ### **一、核心区别对比表** | 特性 | ThreadPoolExecutor | ThreadPoolTaskExecutor | |-----------------------|------------------------------------|------------------------------------| | **所属框架** | Java 标准库 (java.util.concurrent) | Spring Framework 封装实现 | | **配置方式** | 代码硬编码配置 | 支持 XML/注解配置,与 Spring 容器集成 | | **功能扩展** | 基础线程池功能 | 集成 Spring 生命周期、任务装饰器、监控统计 | | **异常处理** | 需自定义 UncaughtExceptionHandler | 可通过 Spring 的 AsyncUncaughtExceptionHandler 统一处理 | | **任务类型支持** | 通用 Runnable/Callable | 专为 Spring 异步任务设计(如 @Async 注解) | | **队列灵活性** | 直接使用 BlockingQueue 实现类 | 内置 TaskDecorator 支持任务装饰 | | **资源管理** | 需手动关闭线程池 | 支持 Spring 容器生命周期自动关闭 | --- ### **二、使用场景选择** 1. **ThreadPoolExecutor** - 适用场景:纯 Java 应用、需要精细控制线程池参数、非 Spring 环境 - 示例代码: ```java ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor( 5, // 核心线程数 10, // 最大线程数 60L, TimeUnit.SECONDS, // 空闲线程存活时间 new LinkedBlockingQueue<>(100), // 任务队列 Executors.defaultThreadFactory(), // 线程工厂 new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略 ); executor.submit(() -> System.out.println("Task executed")); executor.shutdown(); ``` 2. **ThreadPoolTaskExecutor** - 适用场景:Spring/Spring Boot 项目、需要与 @Async 注解集成、需要统一监控管理 - Spring Boot 配置示例: ```java @Bean public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("Async-"); executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } ``` - 配合 @Async 使用: ```java @Async("taskExecutor") // 指定线程池Bean名称 public void asyncTask() { // 异步执行的任务逻辑 } ``` --- ### **三、关键差异详解** 1. **队列装饰器** - `ThreadPoolTaskExecutor` 支持 `TaskDecorator` 接口,可在任务执行前后添加装饰逻辑(如复制 MDC 日志上下文) ```java executor.setTaskDecorator(runnable -> { Map<String, String> context = MDC.getCopyOfContextMap(); return () -> { MDC.setContextMap(context); runnable.run(); MDC.clear(); }; }); ``` 2. **监控集成** - Spring Boot Actuator 可通过 `ThreadPoolTaskExecutor` 暴露线程池指标(需配置 management.endpoints.web.exposure.include=metrics) ``` http://localhost:8080/actuator/metrics/executor.pool.size?tag=name:taskExecutor ``` 3. **事务传播** - `ThreadPoolTaskExecutor` 可与 Spring 事务联动,通过 `@Transactional` 注解实现异步任务的事务边界控制 --- ### **四、选型建议** - **优先选择 ThreadPoolTaskExecutor 的情况** - 项目基于 Spring 技术栈 - 需要快速配置异步任务(@Async) - 需要线程池生命周期与 Spring 容器联动 - 需要集成日志上下文传递等横切关注点 - **优先选择 ThreadPoolExecutor 的情况** - 非 Spring 环境的独立 Java 应用 - 需要直接操作底层线程池参数 - 对第三方库无依赖要求的轻量级场景 通过合理选择线程池实现,可提升资源利用率,同时避免"线程耗尽"或"任务堆积"等典型问题。
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