征服 Kestrel + XMemcached + Spring TaskExecutor
程序员文章站
2022-06-22 15:56:17
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上一篇征服 Kestrel + XMemcached只是对Kestrel操作做了简要的整理,如果要在实际工作用应用,还需要对接收端继续改造,这里需要用到Spring的Executor以线程池的方式,作为Kestrel的Worker,完成具体的业务操作。
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如何理解Executor?
现学现卖,简单说下Executor。
Executor,即JDK 5.0才有的java.util.concurrent.Executor接口,主要目的是将“任务提交”与“任务执行”分离解耦。
这个接口只有 void execute(Runnable command)这个方法,用于执行任务。
Spring提供了与之等同的TaskExecutor接口(org.springframework.core.task.TaskExecutor),拥有统一个方法。但提供多种实现类。
SimpleAsyncTaskExecutor类
这个实现不重用任何线程,或者说它每次调用都启动一个新线程。但是,它还是支持对并发总数设限,当超过线程并发总数限制时,阻塞新的调用,直到有位置被释放。如果你需要真正的池,请继续往下看。
SyncTaskExecutor类
这个实现不会异步执行。相反,每次调用都在发起调用的线程中执行。它的主要用处是在不需要多线程的时候,比如简单的test case。
ConcurrentTaskExecutor类
这个实现是对Java 5 java.util.concurrent.Executor类的包装。有另一个备选, ThreadPoolTaskExecutor类,它暴露了Executor的配置参数作为bean属性。很少需要使用ConcurrentTaskExecutor, 但是如果ThreadPoolTaskExecutor不敷所需,ConcurrentTaskExecutor是另外一个备选。
SimpleThreadPoolTaskExecutor类
这个实现实际上是Quartz的SimpleThreadPool类的子类,它会监听Spring的生命周期回调。当你有线程池,需要在Quartz和非Quartz组件*用时,这是它的典型用处。
ThreadPoolTaskExecutor类
它不支持任何对java.util.concurrent包的替换或者下行移植。Doug Lea和Dawid Kurzyniec对java.util.concurrent的实现都采用了不同的包结构,导致它们无法正确运行。
这个实现只能在Java 5环境中使用,但是却是这个环境中最常用的。它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,把它包装到一个TaskExecutor中。如果你需要更加先进的类,比如ScheduledThreadPoolExecutor,我们建议你使用ConcurrentTaskExecutor来替代。
TimerTaskExecutor类
这个实现使用一个TimerTask作为其背后的实现。它和SyncTaskExecutor的不同在于,方法调用是在一个独立的线程中进行的,虽然在那个线程中是同步的。
WorkManagerTaskExecutor类
CommonJ 是BEA和IBM联合开发的一套规范。这些规范并非Java EE的标准,但它是BEA和IBM的应用服务器实现的共同标准
这个实现使用了CommonJ WorkManager作为其底层实现,是在Spring context中配置CommonJ WorkManager应用的最重要的类。和SimpleThreadPoolTaskExecutor类似,这个类实现了WorkManager接口,因此可以直接作为WorkManager使用。
我们可以先不关注这么一堆具体的实现类,回到本帖问题本身——实现一个多线程式的Worker实现。
先配置一个TaskExecutor的是执行者,这里控制线程池活跃线程数为1,最大线程数为5;任务队列长度为10。
这段配置的具体实现类是org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor,其含义是:提供1~5个线程,用于任务处理,当这些线程都在工作时,新来的任务就存放到队列中,如果新进任务数超过了队列长度,就会抛出异常(org.springframework.core.task.TaskRejectedException)。意思就是说Worker数不够,需要增加pool-size数量!
建议捕获该异常,日志监控/邮件告警。
注意Active数量,如果是数据库操作,这里的Active一定要小于等于数据库可用连接数量。
实现类就就极为简单了:
在上一篇代码的基础上修改,做一个测试用例:
这时,Main线程会一直跑下去,等待任务分配,或者任务后,进行业务处理。这里是将获得的数据打印日志。
如何模拟一个队列爆满的情况?
这个配置,足以抛出org.springframework.core.task.TaskRejectedException
org.springframework.core.task.TaskRejectedException: Executor [java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@551748e6[Running, pool size = 2, active threads = 0, queued tasks = 1, completed tasks = 633]] did not accept task: org.zlex.kestrel.executor.KestrelExecutorWorker$1@5e53e1f3
此致,代码详见附件!
有关Kestrel+Xmemcached的任何问题,还是看看作者怎么总结的!!!
Xmemcached的FAQ和性能调整建议
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如何理解Executor?
- The Endless Task,任务是永远做不完的,需要进行细化分解,具体工作交给Worker来做。
- 那何为Worker呢?这里就是真正做工的进程,具体来讲就是处理业务逻辑、数据库操作等等,诸如此类的动作。
- 试想,如果只有一个Worker工作,那效率势必低下。于是通过多线程复制Worker,增加同时工作的Worker数量。换句话说,一个Worker就是一个Thread。
- 这时候,如果来了新的任务该怎么办?排队等着!
- 如果,如果队列满了怎么办,抛出异常。然后?你看着办!调整线程数/队列数,做集群等等,随你扩展!
现学现卖,简单说下Executor。
Executor,即JDK 5.0才有的java.util.concurrent.Executor接口,主要目的是将“任务提交”与“任务执行”分离解耦。
这个接口只有 void execute(Runnable command)这个方法,用于执行任务。
Spring提供了与之等同的TaskExecutor接口(org.springframework.core.task.TaskExecutor),拥有统一个方法。但提供多种实现类。
引用
SimpleAsyncTaskExecutor类
这个实现不重用任何线程,或者说它每次调用都启动一个新线程。但是,它还是支持对并发总数设限,当超过线程并发总数限制时,阻塞新的调用,直到有位置被释放。如果你需要真正的池,请继续往下看。
SyncTaskExecutor类
这个实现不会异步执行。相反,每次调用都在发起调用的线程中执行。它的主要用处是在不需要多线程的时候,比如简单的test case。
ConcurrentTaskExecutor类
这个实现是对Java 5 java.util.concurrent.Executor类的包装。有另一个备选, ThreadPoolTaskExecutor类,它暴露了Executor的配置参数作为bean属性。很少需要使用ConcurrentTaskExecutor, 但是如果ThreadPoolTaskExecutor不敷所需,ConcurrentTaskExecutor是另外一个备选。
SimpleThreadPoolTaskExecutor类
这个实现实际上是Quartz的SimpleThreadPool类的子类,它会监听Spring的生命周期回调。当你有线程池,需要在Quartz和非Quartz组件*用时,这是它的典型用处。
ThreadPoolTaskExecutor类
它不支持任何对java.util.concurrent包的替换或者下行移植。Doug Lea和Dawid Kurzyniec对java.util.concurrent的实现都采用了不同的包结构,导致它们无法正确运行。
这个实现只能在Java 5环境中使用,但是却是这个环境中最常用的。它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,把它包装到一个TaskExecutor中。如果你需要更加先进的类,比如ScheduledThreadPoolExecutor,我们建议你使用ConcurrentTaskExecutor来替代。
TimerTaskExecutor类
这个实现使用一个TimerTask作为其背后的实现。它和SyncTaskExecutor的不同在于,方法调用是在一个独立的线程中进行的,虽然在那个线程中是同步的。
WorkManagerTaskExecutor类
CommonJ 是BEA和IBM联合开发的一套规范。这些规范并非Java EE的标准,但它是BEA和IBM的应用服务器实现的共同标准
这个实现使用了CommonJ WorkManager作为其底层实现,是在Spring context中配置CommonJ WorkManager应用的最重要的类。和SimpleThreadPoolTaskExecutor类似,这个类实现了WorkManager接口,因此可以直接作为WorkManager使用。
我们可以先不关注这么一堆具体的实现类,回到本帖问题本身——实现一个多线程式的Worker实现。
先配置一个TaskExecutor的是执行者,这里控制线程池活跃线程数为1,最大线程数为5;任务队列长度为10。
<!-- pool-size="1-5",线程池初始的线程数为1,最大活跃线程数为5 最大值可理解为可用的数据库连接数--> <!-- queue-capacity="10",任务队列长度。 --> <task:executor id="kestrelExecutor" pool-size="1-5" queue-capacity="10" />
这段配置的具体实现类是org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor,其含义是:提供1~5个线程,用于任务处理,当这些线程都在工作时,新来的任务就存放到队列中,如果新进任务数超过了队列长度,就会抛出异常(org.springframework.core.task.TaskRejectedException)。意思就是说Worker数不够,需要增加pool-size数量!
建议捕获该异常,日志监控/邮件告警。
注意Active数量,如果是数据库操作,这里的Active一定要小于等于数据库可用连接数量。
实现类就就极为简单了:
import javax.annotation.Resource; import org.apache.log4j.Logger; import org.springframework.core.task.TaskExecutor; import org.springframework.stereotype.Component; /** * Worker * * @author zlex * @version 1.0 * @since 1.0 */ @Component public class KestrelExecutorWorker { /** * Logger for this class */ private static final Logger logger = Logger .getLogger(KestrelExecutorWorker.class); @Resource private TaskExecutor kestrelExecutor; /** * 业务处理 * * @param value */ public void process(final Object value) { kestrelExecutor.execute(new Runnable() { public void run() { logger.debug(value); } }); } }
在上一篇代码的基础上修改,做一个测试用例:
import static junit.framework.Assert.*; import net.rubyeye.xmemcached.MemcachedClient; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; import org.springframework.core.task.TaskRejectedException; /** * WorkerTest * * @author zlex * @version 1.0 * @since 1.0 */ public class KestrelExecutorWorkerTest { private ApplicationContext app; private KestrelExecutorWorker kestrelExecutorWorker; private MemcachedClient memcachedClient; private final static String QUEUE_NAME = "KQ"; /** * @throws java.lang.Exception */ @Before public void before() throws Exception { app = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); memcachedClient = (MemcachedClient) app.getBean("memcachedClient"); kestrelExecutorWorker = (KestrelExecutorWorker) app .getBean("kestrelExecutorWorker"); } @Test public void test() { // The Endless Task while (true) { try { Object value = (Object) memcachedClient.get(QUEUE_NAME); if (value != null) { // Process... kestrelExecutorWorker.process(value); } else { // Sleep... Thread.sleep(300); } } catch (TaskRejectedException e) { // Send Mail To System Administrator e.printStackTrace(); fail(e.getMessage()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); fail(e.getMessage()); } } } }
这时,Main线程会一直跑下去,等待任务分配,或者任务后,进行业务处理。这里是将获得的数据打印日志。
如何模拟一个队列爆满的情况?
<task:executor id="kestrelExecutor" pool-size="1-2" queue-capacity="1" />
这个配置,足以抛出org.springframework.core.task.TaskRejectedException
引用
org.springframework.core.task.TaskRejectedException: Executor [java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@551748e6[Running, pool size = 2, active threads = 0, queued tasks = 1, completed tasks = 633]] did not accept task: org.zlex.kestrel.executor.KestrelExecutorWorker$1@5e53e1f3
此致,代码详见附件!
有关Kestrel+Xmemcached的任何问题,还是看看作者怎么总结的!!!
Xmemcached的FAQ和性能调整建议
相关链接:
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