支持生產(chǎn)阻塞的Java線程池

更新時(shí)間：2014年04月17日 09:11:44 作者：

在各種并發(fā)編程模型中，生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式大概是最常用的了。在實(shí)際工作中，對(duì)于生產(chǎn)消費(fèi)的速度，通常需要做一下權(quán)衡

通常來(lái)說(shuō)，生產(chǎn)任務(wù)的速度要大于消費(fèi)的速度。一個(gè)細(xì)節(jié)問(wèn)題是，隊(duì)列長(zhǎng)度，以及如何匹配生產(chǎn)和消費(fèi)的速度。

一個(gè)典型的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型如下：

在并發(fā)環(huán)境下利用J.U.C提供的Queue實(shí)現(xiàn)可以很方便地保證生產(chǎn)和消費(fèi)過(guò)程中的線程安全。這里需要注意的是，Queue必須設(shè)置初始容量，防止生產(chǎn)者生產(chǎn)過(guò)快導(dǎo)致隊(duì)列長(zhǎng)度暴漲，最終觸發(fā)OutOfMemory。

對(duì)于一般的生產(chǎn)快于消費(fèi)的情況。當(dāng)隊(duì)列已滿時(shí)，我們并不希望有任何任務(wù)被忽略或得不到執(zhí)行，此時(shí)生產(chǎn)者可以等待片刻再提交任務(wù)，更好的做法是，把生產(chǎn)者阻塞在提交任務(wù)的方法上，待隊(duì)列未滿時(shí)繼續(xù)提交任務(wù)，這樣就沒(méi)有浪費(fèi)的空轉(zhuǎn)時(shí)間了。阻塞這一點(diǎn)也很容易，BlockingQueue就是為此打造的，ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue在構(gòu)造時(shí)都可以提供容量做限制，其中LinkedBlockingQueue是在實(shí)際操作隊(duì)列時(shí)在每次拿到鎖以后判斷容量。

更進(jìn)一步，當(dāng)隊(duì)列為空時(shí)，消費(fèi)者拿不到任務(wù)，可以等一會(huì)兒再拿，更好的做法是，用BlockingQueue的take方法，阻塞等待，當(dāng)有任務(wù)時(shí)便可以立即獲得執(zhí)行，建議調(diào)用take的帶超時(shí)參數(shù)的重載方法，超時(shí)后線程退出。這樣當(dāng)生產(chǎn)者事實(shí)上已經(jīng)停止生產(chǎn)時(shí)，不至于讓消費(fèi)者無(wú)限等待。

于是一個(gè)高效的支持阻塞的生產(chǎn)消費(fèi)模型就實(shí)現(xiàn)了。

等一下，既然J.U.C已經(jīng)幫我們實(shí)現(xiàn)了線程池，為什么還要采用這一套東西？直接用ExecutorService不是更方便？

我們來(lái)看一下ThreadPoolExecutor的基本結(jié)構(gòu)：

可以看到，在ThreadPoolExecutor中，BlockingQueue和Consumer部分已經(jīng)幫我們實(shí)現(xiàn)好了，并且直接采用線程池的實(shí)現(xiàn)還有很多優(yōu)勢(shì)，例如線程數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整等。

但問(wèn)題在于，即便你在構(gòu)造ThreadPoolExecutor時(shí)手動(dòng)指定了一個(gè)BlockingQueue作為隊(duì)列實(shí)現(xiàn)，事實(shí)上當(dāng)隊(duì)列滿時(shí)，execute方法并不會(huì)阻塞，原因在于ThreadPoolExecutor調(diào)用的是BlockingQueue非阻塞的offer方法：

復(fù)制代碼代碼如下:

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
    }
}

這時(shí)候就需要做一些事情來(lái)達(dá)成一個(gè)結(jié)果：當(dāng)生產(chǎn)者提交任務(wù)，而隊(duì)列已滿時(shí)，能夠讓生產(chǎn)者阻塞住，等待任務(wù)被消費(fèi)。

關(guān)鍵在于，在并發(fā)環(huán)境下，隊(duì)列滿不能由生產(chǎn)者去判斷，不能調(diào)用ThreadPoolExecutor.getQueue().size()來(lái)判斷隊(duì)列是否滿。

線程池的實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)隊(duì)列滿時(shí)會(huì)調(diào)用構(gòu)造時(shí)傳入的RejectedExecutionHandler去拒絕任務(wù)的處理。默認(rèn)的實(shí)現(xiàn)是AbortPolicy，直接拋出一個(gè)RejectedExecutionException。

幾種拒絕策略在這里就不贅述了，這里和我們的需求比較接近的是CallerRunsPolicy，這種策略會(huì)在隊(duì)列滿時(shí)，讓提交任務(wù)的線程去執(zhí)行任務(wù)，相當(dāng)于讓生產(chǎn)者臨時(shí)去干了消費(fèi)者干的活兒，這樣生產(chǎn)者雖然沒(méi)有被阻塞，但提交任務(wù)也會(huì)被暫停。

復(fù)制代碼代碼如下:

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();
        }
    }
}

但這種策略也有隱患，當(dāng)生產(chǎn)者較少時(shí)，生產(chǎn)者消費(fèi)任務(wù)的時(shí)間里，消費(fèi)者可能已經(jīng)把任務(wù)都消費(fèi)完了，隊(duì)列處于空狀態(tài)，當(dāng)生產(chǎn)者執(zhí)行完任務(wù)后才能再繼續(xù)生產(chǎn)任務(wù)，這個(gè)過(guò)程中可能導(dǎo)致消費(fèi)者線程的饑餓。

參考類似的思路，最簡(jiǎn)單的做法，我們可以直接定義一個(gè)RejectedExecutionHandler，當(dāng)隊(duì)列滿時(shí)改為調(diào)用BlockingQueue.put來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者的阻塞：

復(fù)制代碼代碼如下:

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
                        }
                }
        }
};

這樣，我們就無(wú)需再關(guān)心Queue和Consumer的邏輯，只要把精力集中在生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程的實(shí)現(xiàn)邏輯上，只管往線程池提交任務(wù)就行了。

相比最初的設(shè)計(jì)，這種方式的代碼量能減少不少，而且能避免并發(fā)環(huán)境的很多問(wèn)題。當(dāng)然，你也可以采用另外的手段，例如在提交時(shí)采用信號(hào)量做入口限制等，但是如果僅僅是要讓生產(chǎn)者阻塞，那就顯得復(fù)雜了。

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