关于php:异步调用如何使用是最好的方式

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一、异步调用形式剖析
明天在写代码的时候，想要调用异步的操作，这里我是用的 java8 的流式异步调用，然而应用过程中呢，发现这个异步形式有两个办法，如下所示：

区别是一个 须要指定线程池，一个不须要。

那么指定线程池有哪些益处呢？直观的说有以下两点益处：

能够依据咱们的服务器性能，通过池的治理更好的布局咱们的线程数。
能够对咱们应用的线程自定义名称，这里也是阿里 java 开发标准所提到的。
1.1 java8 异步调用默认线程池形式
当然惯例应用默认的也没什么问题。咱们通过源码剖析下应用默认线程池的过程。

public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {

    return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
}

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看下这个 asyncPool 是什么？

如下所示，useCommonPool 如果为真，就应用 ForkJoinPool.commonPool()，否则创立一个 new ThreadPerTaskExecutor()：

private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?
    ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();

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看看 useCommonPool 是什么？

private static final boolean useCommonPool =
    (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);

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/**

* 公共池的指标并行度级别
*/
public static int getCommonPoolParallelism() {return commonParallelism;}

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最终这个并行级别并没有给出默认值

static final int commonParallelism;
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通过找到这个常量的调用，咱们看看是如何进行初始化的，在 ForkJoinPool 中有一个动态代码块，启动时会对 commonParallelism 进行初始化，咱们只关注最初一句话就好了，：

// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final int  ABASE;
private static final int  ASHIFT;
private static final long CTL;
private static final long RUNSTATE;
private static final long STEALCOUNTER;
private static final long PARKBLOCKER;
private static final long QTOP;
private static final long QLOCK;
private static final long QSCANSTATE;
private static final long QPARKER;
private static final long QCURRENTSTEAL;
private static final long QCURRENTJOIN;

static {
    // initialize field offsets for CAS etc
    try {U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        Class<?> k = ForkJoinPool.class;
        CTL = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("ctl"));
        RUNSTATE = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("runState"));
        STEALCOUNTER = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("stealCounter"));
        Class<?> tk = Thread.class;
        PARKBLOCKER = U.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("parkBlocker"));
        Class<?> wk = WorkQueue.class;
        QTOP = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("top"));
        QLOCK = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("qlock"));
        QSCANSTATE = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("scanState"));
        QPARKER = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("parker"));
        QCURRENTSTEAL = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("currentSteal"));
        QCURRENTJOIN = U.objectFieldOffset
            (wk.getDeclaredField("currentJoin"));
        Class<?> ak = ForkJoinTask[].class;
        ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
        int scale = U.arrayIndexScale(ak);
        if ((scale & (scale - 1)) != 0)
            throw new Error("data type scale not a power of two");
        ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
    } catch (Exception e) {throw new Error(e);
    }

    commonMaxSpares = DEFAULT_COMMON_MAX_SPARES;
    defaultForkJoinWorkerThreadFactory =
        new DefaultForkJoinWorkerThreadFactory();
    modifyThreadPermission = new RuntimePermission("modifyThread");

    common = java.security.AccessController.doPrivileged
        (new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {public ForkJoinPool run() {return makeCommonPool(); }});
     // 即便线程被禁用也是 1，至多是个 1
    int par = common.config & SMASK;
    commonParallelism = par > 0 ? par : 1;
}

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如下所示，默认是 7：

所以接着上面的代码看：

private static final boolean useCommonPool =
    (ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);

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这里肯定是返回 true，证实以后是并行的。

private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?
    ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();

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下面会返回一个大小是七的的默认线程池

其实这个默认值是以后 cpu 的外围数，我的电脑是八核，在代码中默认会将外围数减一，所以显示是七个线程。

    if (parallelism < 0 && // 默认是 1，小于外围数
        (parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0)
        parallelism = 1;
    if (parallelism > MAX_CAP)
        parallelism = MAX_CAP;

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上面咱们写个 main 办法测试一下，10 个线程，每个阻塞 10 秒，看后果：

public static void main(String[] args) {
    // 创立 10 个工作，每个工作阻塞 10 秒
    for (int i = 0; i < 10; i++) {CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {Thread.sleep(10000);
                System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName());
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
        });
    }

    try {Thread.sleep(30000);
    } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
    }
}

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后果如下所示，后面七个工作先实现，另外三个工作被阻塞 10 秒后，才实现：

Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-7
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-3
Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-6

Mon Sep 13 11:20:57 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-1

Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-2
Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-5
Mon Sep 13 11:21:07 CST 2021:ForkJoinPool.commonPool-worker-4
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论断：当咱们应用默认的线程池进行异步调用时，如果异步工作是一个 IO 密集型，简略说解决工夫占用长，将导致其余应用共享线程池的工作阻塞，造成零碎性能降落甚至异样。甚至当一部分调用接口时，如果接口超时，那么也会阻塞与超时时长雷同的工夫；理论在计算密集的场景下应用是能进步性能的。

二、应用自定义的线程池
下面说到如果是 IO 密集型的场景，在异步调用时还是应用自定义线程池比拟好。

针对开篇提到的两个不言而喻的益处，此处新增一条：

能够依据咱们的服务器性能，通过池的治理更好的布局咱们的线程数。
能够对咱们应用的线程自定义名称，这里也是阿里 java 开发标准所提到的。
不会因为阻塞导致应用共享线程池的其余线程阻塞甚至异样。
咱们自定义上面的线程池：

/**

  • @description：全局通用线程池
  • @author：weirx
  • @date：2021/9/9 18:09
  • @version：3.0
    */

@Slf4j
public class GlobalThreadPool {

/**
 * 外围线程数
 */
public final static int CORE_POOL_SIZE = 10;

/**
 * 最大线程数
 */
public final static int MAX_NUM_POOL_SIZE = 20;

/**
 * 工作队列大小
 */
public final static int BLOCKING_QUEUE_SIZE = 30;

/**
 * 线程池实例
 */
private final static ThreadPoolExecutor instance = getInstance();


/**
 * description: 初始化线程池
 *
 * @return: java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
 * @author: weirx
 * @time: 2021/9/10 9:49
 */
private synchronized static ThreadPoolExecutor getInstance() {
    // 生成线程池
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE,
            MAX_NUM_POOL_SIZE,
            60,
            TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(BLOCKING_QUEUE_SIZE),
            new NamedThreadFactory("Thread-wjbgn-", false));
    return executor;
}

private GlobalThreadPool() {}

public static ThreadPoolExecutor getExecutor() {return instance;}

}
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调用：

public static void main(String[] args) {
    // 创立 10 个工作，每个工作阻塞 10 秒
    for (int i = 0; i < 10; i++) {CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {Thread.sleep(10000);
                System.out.println(new Date() + ":" + Thread.currentThread().getName());
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
        },GlobalThreadPool.getExecutor());
    }

    try {Thread.sleep(30000);
    } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
    }
}

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输入咱们指定线程名称的线程：

Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-1
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-10
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-2
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-9
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-5
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-6
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-3
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-7
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-8
Mon Sep 13 11:32:35 CST 2021:Thread-Inbox-Model-4
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三、题外话，动静线程池
3.1 什么是动静线程池？
在咱们应用线程池的时候，是否有的时候很纠结，到底设置多大的线程池参数是最合适的呢？如果不够用了怎么办，要改代码重新部署吗？

其实是不须要的，记得当初看过美团的一篇文章，真的让人茅塞顿开啊，动静线程池。

ThreadPoolExecutor 这个类其实是提供对于线程池的属性进行批改的，反对咱们动静批改以下的属性：

从上至下别离是：

线程工厂（用于指定线程名称）
外围线程数
最大线程数
沉闷工夫
回绝策略。
在美团的文章当中呢，是监控服务器线程的使用率，当达到阈值就进行告警，而后通过配置核心去动静批改这些数值。

咱们也能够这么做，应用 @RefreshScope 加 nacos 就能够实现了。

3.2 实际
我写了一个定时工作，监控以后服务的线程使用率，小了就扩容，一段时间后占用率降落，就复原初始值。

其实还有很多中央须要改良的，请大家多提意见，监控的是文章后面的线程池 GlobalThreadPool, 上面调度工作的代码：

/**

  • @description：全局线程池守护过程
  • @author：weirx
  • @date：2021/9/10 16:32
  • @version：3.0
    */

@Slf4j
@Component
public class DaemonThreadTask {

/**
 * 服务反对最大线程数
 */
public final static int SERVER_MAX_SIZE = 50;

/**
 * 最大阈值 Maximum threshold，百分比
 */
private final static int MAXIMUM_THRESHOLD = 8;

/**
 * 每次递增最大线程数
 */
private final static int INCREMENTAL_MAX_NUM = 10;

/**
 * 每次递增外围线程数
 */
private final static int INCREMENTAL_CORE_NUM = 5;

/**
 * 以后线程数
 */
private static int currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;

/**
 * 以后外围线程数
 */
private static int currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;

@Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
public static void execute() {threadMonitor();
}


/**
 * description: 动静监控并设置线程参数
 *
 * @return: void
 * @author: weirx
 * @time: 2021/9/10 13:20
 */
private static void threadMonitor() {ThreadPoolExecutor instance = GlobalThreadPool.getExecutor();
    int activeCount = instance.getActiveCount();
    int size = instance.getQueue().size();
    log.info("GlobalThreadPool: the active thread count is {}", activeCount);
    // 线程数有余，减少线程
    if (activeCount > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE % MAXIMUM_THRESHOLD
            && size >= GlobalThreadPool.BLOCKING_QUEUE_SIZE) {
        currentSize = currentSize + INCREMENTAL_MAX_NUM;
        currentCoreSize = currentCoreSize + INCREMENTAL_CORE_NUM;
        // 以后设置最大线程数小于服务最大反对线程数才能够持续减少线程
        if (currentSize <= SERVER_MAX_SIZE) {instance.setMaximumPoolSize(currentSize);
            instance.setCorePoolSize(currentCoreSize);
            log.info("this max thread size is {}", currentSize);
        } else {log.info("current size is more than server max size, can not add");
        }
    }
    // 线程数足够，升高线程数，以后沉闷数小于默认外围线程数
    if (activeCount < GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE
            && size == 0
            && currentSize > GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE) {
        currentSize = GlobalThreadPool.MAX_NUM_POOL_SIZE;
        currentCoreSize = GlobalThreadPool.CORE_POOL_SIZE;
        instance.setMaximumPoolSize(currentSize);
        instance.setCorePoolSize(currentCoreSize);
    }
}

}
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3.3 动静线程池有什么意义？
有的敌人其实问过我，我间接把线程池设置大一点不就好了，这种动静线程池有什么意义呢？

其实这是一个好问题。在以前的传统软件当中，单机部署，硬件部署，的确，咱们能应用的线程数取决于服务器的外围线程数，而且根本没有其余服务来争抢这些线程。

然而当初是容器的时代，云原生的时代。

多个容器部署在一个宿主机上，那么当高峰期的时候，某个容器就须要占用大量的 cpu 资源，如果所有的容器都将大部分资源占据，那么这个容器必然面临阻塞甚至瘫痪的危险。

当高峰期过了，开释这部分资源能够被开释掉，用于其余须要的容器。。

再联合到目前的云服务器节点扩容，都是须要动静扩缩容的的，和线程类似，在满足高可用的状况下，尽量的节约老本。

最初
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正文完
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发表至： php
2022-01-26
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