关于线程池:动态调整线程池参数

实现动静调整线程池参数
对线程池运行状况进行监控

一，线程池可调整的参数

外围线程数
超时工夫
最大线程数
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～

指标

实现