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正在运行的线程池，如何动态修改核心线程数？

下面我们来了解线程池的核心参数都有哪些？
在这里插入图片描述

  • corePoolSize：表示核心线程池的大小。当提交一个任务时，如果当前核心线程池的线程个数没有达到 corePoolSize，则会创建新的线程来执行所提交的任务，即使当前核心线程池有空闲的线程。如果当前核心线程池的线程个数已经达到了 corePoolSize，则不再重新创建线程。如果调用了prestartCoreThread()或者 prestartAllCoreThreads()，线程池创建的时候所有的核心线程都会被创建并且启动。
  • maximumPoolSize：表示线程池能创建线程的最大个数。如果当阻塞队列已满时，并且当前线程池线程个数没有超过 maximumPoolSize 的话，就会创建新的线程来执行任务
  • keepAliveTime：空闲线程存活时间。如果当前线程池的线程个数已经超过了 corePoolSize，并且线程空闲时间超过了 keepAliveTime 的话，就会将这些空闲线程销毁，这样可以尽可能降低系统资源消耗
  • unit：时间单位。为 keepAliveTime 指定时间单位
  • workQueue：阻塞队列。用于保存任务的阻塞队列，可以使用ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, SynchronousQueue, PriorityBlockingQueue
  • threadFactory：创建线程的工程类。可以通过指定线程工厂为每个创建出来的线程设置更有意义的名字，如果出现并发问题，也方便查找问题原因
  • handler：饱和策略。当线程池的阻塞队列已满和指定的线程都已经开启，说明当前线程池已经处于饱和状态了，那么就需要采用一种策略来处理这种情况。采用的策略有这几种：
    • AbortPolicy： 直接拒绝所提交的任务，并抛出RejectedExecutionException异常
    • CallerRunsPolicy：只用调用者所在的线程来执行任务
    • DiscardPolicy：不处理直接丢弃掉任务
    • DiscardOldestPolicy：丢弃掉阻塞队列中存放时间最久的任务，执行当前任务

有兴趣的小伙伴可以看一下我这篇文章： 详述Java线程池实现原理

那么运行当中的线程池可以修改吗？接下来我们就用代码来验证一下是否可以。

		  int cpuSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
	        //创建线程池
	        ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1,cpuSize * 4,30,TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(200),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
	        System.out.println("修改之前的线程数：");
	        System.out.println("核心线程数：" + poolExecutor.getCorePoolSize());
	        poolExecutor.execute(() -> {
	            //这里面修改核心线程数
	            poolExecutor.setCorePoolSize(5);
	        });

	        //先休眠一会看打印的结果
	        Thread.sleep(5000);
	        System.out.println("修改之后线程数：");
	        System.out.println("核心线程数：" + poolExecutor.getCorePoolSize());
	        //关闭线程池
	        poolExecutor.shutdown();

从上面代码的结果可以知道，运行当中的线程可以修改核心线程数。

我们进去看一下 setCorePoolSize 源码是怎么实现的。

/**
     * Sets the core number of threads.  This overrides any value set
     * in the constructor.  If the new value is smaller than the
     * current value, excess existing threads will be terminated when
     * they next become idle.  If larger, new threads will, if needed,
     * be started to execute any queued tasks.
     *
     * @param corePoolSize the new core size
     * @throws IllegalArgumentException if {@code corePoolSize < 0}
     * @see #getCorePoolSize
     */
    public void setCorePoolSize(int corePoolSize) {
        if (corePoolSize < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
         //新的核心线程数减去原核心线程数
        int delta = corePoolSize - this.corePoolSize;
        //新核心线程数赋值
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        //如果当前线程数大于新核心线程数
        if (workerCountOf(ctl.get()) > corePoolSize)
         //中断空闲线程
            interruptIdleWorkers();
              //如果需要新增线程则通过 addWorker 增加工作线程
        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;
            }
        }
    }

在运行期线程池使用方调用此方法设置 corePoolSize 之后，线程池会直接覆盖原来的 corePoolSize 值，并且基于当前值和原始值的比较结果采取不同的处理策略。

这里有个问题是，每次修改必须重新发布才可以生效，那么有没有方法不用发布就可以动态调整线程池参数呢？当然有了。

我们可以使用 Apollo来实现动态配置 线程池参数。

Apollo 是携程框架部门研发的分布式配置中心，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。

安装步骤请看这两篇文章：

https://blog.csdn.net/qq_34707456/article/details/103702828

https://www.cnblogs.com/zhangyjblogs/p/14163702.html#apollo搭建

动态配置线程池

现在我们把线程池和 Apollo 结合起来构建动态线程池，具备了上述知识编写起来并不复杂。首先我们用默认值构建一个线程池，然后线程池会监听 Apollo 关于相关配置项，如果相关配置有变化则刷新相关参数。

第一步我们先添加线程池对应的参数：

在这里插入图片描述

第二步我们编写核心的代码：

引入依赖：

     <dependency>
            <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId>
            <artifactId>apollo-client</artifactId>
            <version>1.7.0</version>
        </dependency>

创建动态线程池执行器 ThreadExecutor 类：

@Configuration
public class ThreadExecutor {
    @Resource
    private ThreadPoolFactory threadPoolFactory;

    public void execute(String bizName, Runnable job) {
        threadPoolFactory.getExecutor(bizName).execute(job);
    }

    public Future<?> sumbit(String bizName, Runnable job) {
        return threadPoolFactory.getExecutor(bizName).submit(job);
    }
}

配置线程动态类：

@Configuration
public class ThreadPoolFactory {
    private static final String NAME_SPACE = "Apollo-Test";

    /** 线程执行器 **/
    private volatile ThreadPoolExecutor executor;

    /** 核心线程数 **/
    private Integer CORE_SIZE = 10;

    /** 最大值线程数 **/
    private Integer MAX_SIZE = 20;

    /** 等待队列长度 **/
    private Integer QUEUE_SIZE = 2000;

    /** 线程存活时间 **/
    private Long KEEP_ALIVE_TIME = 1000L;

    public ThreadPoolFactory() {
        Config config = ConfigService.getAppConfig();
        init(config);
        listen(config);
    }

    /**
     * 初始化
     */
    private void init(Config config) {
        if (executor == null) {
            synchronized (ThreadPoolFactory.class) {
                if (executor == null) {
                    String coreSize = config.getProperty(KeysEnum.CORE_SIZE.getNodeKey(), CORE_SIZE.toString());
                    String maxSize = config.getProperty(KeysEnum.MAX_SIZE.getNodeKey(), MAX_SIZE.toString());
                    String keepAliveTIme = config.getProperty(KeysEnum.KEEP_ALIVE_TIME.getNodeKey(), KEEP_ALIVE_TIME.toString());
                    BlockingQueue<Runnable> queueToUse = new LinkedBlockingQueue<Runnable>(QUEUE_SIZE);
                    executor = new ThreadPoolExecutor(Integer.valueOf(coreSize), Integer.valueOf(maxSize), Long.valueOf(keepAliveTIme), TimeUnit.MILLISECONDS, queueToUse);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 监听器
     */
    private void listen(Config config) {
        config.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
            @Override
            public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
                System.out.println("命名空间发生变化={}"+changeEvent.getNamespace());
                for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
                    ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
                    String newValue = change.getNewValue();
                    refreshThreadPool(key, newValue);
                    System.out.println("发生变化key:"+ change.getPropertyName()+"oldValue:"+change.getOldValue()+"newValue:"+ change.getNewValue()+"changeType:"+ change.getChangeType());
                }
            }
        });
    }

    /**
     * 刷新线程池
     */
    private void refreshThreadPool(String key, String newValue) {
        if (executor == null) {
            return;
        }
        if (KeysEnum.CORE_SIZE.getNodeKey().equals(key)) {
            executor.setCorePoolSize(Integer.valueOf(newValue));
            System.out.println("修改核心线程数key:"+key+"value:"+newValue);
        }
        if (KeysEnum.MAX_SIZE.getNodeKey().equals(key)) {
            executor.setMaximumPoolSize(Integer.valueOf(newValue));
            System.out.println("修改最大线程数key:"+key+"value:"+newValue);
        }
        if (KeysEnum.KEEP_ALIVE_TIME.getNodeKey().equals(key)) {
            executor.setKeepAliveTime(Integer.valueOf(newValue), TimeUnit.MILLISECONDS);
            System.out.println("修改活跃时间key:"+key+"value:"+newValue);
        }
    }

    public ThreadPoolExecutor getExecutor(String threadName) {
        return executor;
    }

    enum KeysEnum {

        CORE_SIZE("coreSize", "核心线程数"),

        MAX_SIZE("maxSize", "最大线程数"),

        KEEP_ALIVE_TIME("keepAliveTime", "线程活跃时间")
        ;

        private String nodeKey;
        private String desc;

        KeysEnum(String nodeKey, String desc) {
            this.nodeKey = nodeKey;
            this.desc = desc;
        }

        public String getNodeKey() {
            return nodeKey;
        }

        public void setNodeKey(String nodeKey) {
            this.nodeKey = nodeKey;
        }

        public String getDesc() {
            return desc;
        }

        public void setDesc(String desc) {
            this.desc = desc;
        }
    }
}

创建 yml 配置


#服务器配置
server:
  port: 8083

# apollo配置
app:
  id: Apollo-Test
apollo:
  bootstrap:
    enabled: true
    namespaces: application

appid 和 namespaces 如下所示：

在这里插入图片描述

最后启动线程执行

@SpringBootTest
@EnableApolloConfig
class DemoApplicationTests {
    @Resource
    private ThreadExecutor threadExecutor;

    @Test
    void contextLoads() throws InterruptedException {
        while (true) {
            threadExecutor.execute("bizName", new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("线程在执行！");
                }
            });
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        }
    }

}

下面我们启动看一下效果：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
这是没改之前监听到的数据，而且通过 VisualVM 可以观察到线程数如下：

在这里插入图片描述

我们在配置中心修改配置项把核心线程数设置为100，最大线程数设置为500：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

通过 VisualVM 可以观察到线程数在上升。

最后，修改配置信息成功立即显示在控制台，我们需要在以下操作一步，添加 -Dapollo.meta=http://localhost:18080 -Denv=dev，18080 这个对应 apollo-configservice 文件中配置的 端口号，不然就算配置了信息服务也获取不到数据。

在这里插入图片描述

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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