关于线程池:动态调整线程池参数

指标

1. 实现动静调整线程池参数
2. 对线程池运行状况进行监控

实现

一，线程池可调整的参数

1. 外围线程数
2. 超时工夫
3. 最大线程数
4. 回绝策略

而队列BlockingQueue因为是final类型，所以没有对外批改入口。但能够通过重写LinkedBlockingQueue并把capacity设置为非final。

二，联合配置核心实现动静调整

这里的配置核心应用Apollo, 通过监听配置核心变动，而后更新线程池配置。示例代码如下：

@Slf4j
@Component
public class DynamicThreadPoolConfig {
    /** 线程执行器 **/
    private volatile ThreadPoolExecutor executor;

    /** 外围线程数 **/
    private Integer corePoolSize = 10;

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

    /** 待执行工作的队列的长度 **/
    private Integer workQueueSize = 1000;

    /** 线程闲暇工夫 **/
    private Long keepAliveTime = 1000L;

    /** 线程名 **/
    private String threadName;

    private Config config = ConfigService.getConfig("lepu-activity-center");;

    public DynamicThreadPoolConfig() {
        init(config);
    }

    /** * 初始化 */
    private void init(Config config) {
        log.info("线程池初始化中..........");
        if (executor == null) {
            synchronized (DynamicThreadPoolConfig.class) {
                if (executor == null) {
                    String corePoolSizeProperty = config.getProperty("corePoolSize", corePoolSize.toString());
                    log.info("批改前的外围线程池:{}",corePoolSizeProperty);
                    String maximumPoolSizeProperty = config.getProperty("maximumPoolSize", maximumPoolSize.toString());
                    String keepAliveTImeProperty = config.getProperty("keepAliveTime", keepAliveTime.toString());
                    BlockingQueue<Runnable> workQueueProperty = new LinkedBlockingQueue<>(workQueueSize);
                    executor = new ThreadPoolExecutor(Integer.valueOf(corePoolSizeProperty), Integer.valueOf(maximumPoolSizeProperty),
                            Long.valueOf(keepAliveTImeProperty), TimeUnit.MILLISECONDS, workQueueProperty);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 监听到配置核心发生变化后，更新线程池配置
     * @param changeEvent
     */
    @ApolloConfigChangeListener
    public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent){
        log.info("线程池参数配置发生变化,namespace:{}",changeEvent.getNamespace());
            for(String key : changeEvent.changedKeys()){
                ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
                String newValue = change.getNewValue();
                refreshThreadPool(key,newValue);
            }
    }

    /**
     * 更新线程池配置
     * @param key
     * @param newValue
     */
    private void refreshThreadPool(String key, String newValue) {
        if (executor == null) {
            return;
        }
        if (ParamsEnum.CORE_POOL_SIZE.getParam().equals(key)) {
            executor.setCorePoolSize(Integer.valueOf(newValue));
            log.info("批改外围线程数key={},value={}",key,newValue);
        }
        if (ParamsEnum.MAXIMUM_POOL_SIZE.getParam().equals(key)) {
            executor.setMaximumPoolSize(Integer.valueOf(newValue));
            log.info("批改最大线程数key={},value={}", key, newValue);
        }
        if (ParamsEnum.KEEP_ALIVE_TIME.getParam().equals(key)) {
            executor.setKeepAliveTime(Integer.valueOf(newValue), TimeUnit.MILLISECONDS);
            log.info("批改线程闲暇工夫key={},value={}", key, newValue);
        }
    }

    public ThreadPoolExecutor getExecutor() {
        return executor;
    }
}

三，监控形式

批改线程池无关参数重要，但晓得何时批改同样重要，能够思考距离一段时间进行采集，通过日志输入，达到临界点后告警。
同样，ThreadPoolExecutor也提供获取线程池相干信息的API：

具体实现再看～