线程中断、超时与降级——《亿级流量》内容补充
最近一位朋友在公众号留言问一个关于熔断的问题:
使用hystrix进行httpclient超时熔断错误,我是顺序操作的(没有并发),发现hystrix会超时断开,但是会导致hystrix线程池不断增多,直到后面因线程池装不下拒绝?
而该问题跟线程中断、超时与降级等有关,因此本文将详细介绍导致这个问题背后的原因。
需要提前了解的知识:
当我们在线程中执行如用户请求任务时,比如HTTP处理线程,最担心的什么?
1、线程数无限增长;
2、线程执行时间长;
3、线程不可中断。
对于线程数无限增长,我们可以通过使用线程池来控制线程数量,控制线程不是无限增长的。
对于线程执行时间长,我们应设置合理的超时时间来保障线程执行时间可控,当超时时要么返回给用户错误页面,要么可以返回降级页面。
对于线程不可中断,我们应想办法将线程设计的可中断,从而在遇到问题可中断线程并降级处理。
线程池可以参考我新书《亿级流量》中的“第12章连接池线程池详解”。超时时间可以参考我新书《亿级流量》中的“第6章 超时与重试机制”。
接下来的部分将主要讲解线程中断。
线程中断是通过Thread.interrupt()方法来做,一般是在A线程来中断B线程。
首先我们来看下该方法的一些Javadoc描述:
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如果线程被Object的wait()、wait(long)、wait(long, int) 或者Thread的join()、join(long)、join(long, int)、sleep(long)、sleep(long, int)方法阻塞,执行线程中断,且抛出InterruptedException,但中断状态并清空重置,即Thread. isInterrupted()返回false;
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如果线程被java.nio.channels.InterruptibleChannel上的一个I/O操作阻塞,执行线程中断,且该InterruptibleChannel将被关闭,抛出java.nio.channels.ClosedByInterruptException,线程中断状态会设置,即Thread. isInterrupted()返回true;
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如果线程被java.nio.channels.Selector阻塞,执行线程中断,该Selector#select()方法将立即返回,相当于调用了java.nio.channels.Selector#wakeup(),不会抛出异常,但会设置中断状态,即Thread. isInterrupted()返回true;
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如果不满足以上条件的,那么执行线程中断不会抛出异常,仅设置中断状态,即Thread. isInterrupted()返回true。也就是说我们代码要根据该状态来决定下一步怎么做。
从如上描述可以看出,如果方法异常描述上有抛出InterruptedException、ClosedByInterruptException异常的,说明该方法可以中断,如“public final native void wait(longtimeout) throws InterruptedException”,但是中断状态会被会被重置要看其Javadoc描述。其他情况基本都是设置中断状态而不会中断掉操作。
BIO(Blocking I/O)操作不可中断
如java.net.Socket读写网络I/O时是阻塞的,除了设置超时时间外,还应该考虑让它可中断或者尽早中断。可以参考《你的Java代码可中断吗》。还有如JDBC驱动mysql-connector-java、HttpClient等大部分都是使用BIO,它们也是不可中断的。
NIO(New I/O)操作可中断
NIO涉及到两部分:java.nio.channels.Selector和java.nio.channels.InterruptibleChannel,它们是可中断的。如java.nio.channels#SocketChannel实现了InterruptibleChannel,如下方法都是可中断的,并会抛出ClosedByInterruptException异常:
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connect(SocketAddress remote)
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read(ByteBuffer[] dsts, int offset, int length)
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read(ByteBuffer[] dsts)
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write(ByteBuffer src)
线程、BIO与中断
我们使用BIO实现的HttpClient来做个实验,如下代码所示:
public class BlockingIOTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread threadA = new Thread(()-> {
try {
//该阻塞5s
String url = "http://localhost:9090/ajax";
//HttpClient是BIO,不可中断
HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url));
System.out.println("http status code : " + response.getStatusLine().getStatusCode());
//虽然在threadB执行了threadA线程中断
//但是仅仅是设置了中断状态为true
//并没有中断线程A的执行,该线程还是正常的执行完成了
System.out.println("threadA is interrupted: " + Thread.currentThread().isInterrupted());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
Thread threadB = new Thread(()-> {
try {
Thread.sleep(2000L);
//休眠2s后,中断线程A
threadA.interrupt();
} catch (Exception e) {
}
});
threadA.start();
threadB.start();
Thread.sleep(15000L);
}
}
如上代码的输出结果为:
http status code : 200
threadA is interrupted: true
如上代码的执行流程是这样的:
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线程A通过BIO实现HttpClient远程调用http://localhost:9090/ajax获取数据,而该服务需要5s才能响应;
-
线程B在线程A执行2s后进行了中断处理,但是线程A调用的HttpClient是阻塞且不可中断的操作,仅仅是设置了线程A的中断状态为true,因此其一直等待网络I/O完成;
-
当线程A从远程获取到结果后继续执行,Thread.currentThread().isInterrupted()将输出true,表示线程A被设置了中断状态。
从而需要注意设置了中断状态与中断执行不是一回事。因此对于使用BIO,一定要设置好连接和读写的超时时间,另外可以参考《你的Java代码可中断吗》进行可中断设计。
线程池、Future与中断
我们往线程池提交一个HttpClient任务,并通过Future来等待执行结果,如下代码所示:
public class ThreadPoolTest {
private static ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public static void main(String[] args) throws Exception {
Future<Integer> futureA = executorService.submit((Callable) () -> {
//该url会阻塞5s
String url = "http://localhost:9090/ajax";
//HttpClient是BIO,不可中断
HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url));
Integer result = response.getStatusLine().getStatusCode();
System.out.println("thread a result : " + result);
return response.getStatusLine().getStatusCode();
});
Future<Integer> futureB = executorService.submit((Callable) () -> {
//该url会阻塞5s
String url = "http://localhost:9090/ajax";
//HttpClient是BIO,不可中断
HttpResponse response = HttpClientUtils.getHttpClient().execute(new HttpGet(url));
Integer result = response.getStatusLine().getStatusCode();
System.out.println("thread b result : " + result);
return result;
});
try {
Integer resultA = futureA.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (TimeoutException e) {
System.out.println("future a timeout");
}
try {
Integer resultB = futureB.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (TimeoutException e) {
System.out.println("future b timeout");
}
executorService.awaitTermination(10000L, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
如上代码的输出结果为:
future a timeout
future b timeout
thread a result : 200
thread b result : 200
如上代码的执行流程是这样的:
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主线程往线程池提交了两个HttpClient阻塞调用任务,该任务响应时间为5s;
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主线程阻塞在两个带超时的Future等待上,Future在等待线程池任务执行结束,Future的超时时间设置为100ms,所以很快就超时并返回了,主线程继续执行,在《亿级流量》中我们用到了很多这种方法进行并发获取数据和降级或熔断处理;
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线程池中的两个任务其实并没有被中断,还是占用着线程池中的线程,在后台继续执行,直到完成。
从如上可以看出,使用Future时只是在主线程解除了阻塞,并没有连带把线程池任务取消掉,还是占用着线程并阻塞执行。
之前有位同学在公众号后台留言咨询:
使用hystrix进行httpclient超时熔断错误,我是顺序操作的(没有并发),发现hystrix会超时断开,但是会导致hystrix线程池不断增多,直到后面因线程池装不下拒绝?
看完如上示例,应该能解决该读者的疑惑。虽然熔断了,但是线程中的操作并没有真正的中断,而是还占着线程资源。
接下来我们可以简单看下Future其中的一个实现FutureTask:
超时等待方法get(long timeout, TimeUnit unit)伪代码:
while(true) {
if (Thread.interrupted()) {//如果当前线程中断了,处理现场,并抛出中断异常
//some code
throw new InterruptedException();
}
//判断剩余休眠时间
nanos = deadline - System.nanoTime();
if (nanos <= 0L) {//如果没有休眠时间了,则处理线程,并终止执行
//some code
return state;
}
//休眠一段时间,内部实现为UNSAFE.park(false, nanos)
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
取消方法cancel(boolean mayInterruptIfRunning)伪代码:
if (mayInterruptIfRunning) {//中断当前线程
Thread t = runner;
if (t != null)
t.interrupt();
}
//执行UNSAFE.unpark(thread)唤醒休眠的当前线程
LockSupport.unpark(t);
即当我们调用Future#cancel时,是通过唤醒Future所在线程实现,当然实际是比这个要复杂的。
回填结果方法set(V v)伪代码:
//修改Future状态为完成
//保持v的值,从而Future#get能获取到
//通过LockSupport.unpark(t)唤醒休眠的线程
当线程池中的线程执行完成后,是通过Future#set把值设置回Future,从而唤醒休眠的线程,即阻塞在Future#get的等待,然后获取到该结果。
锁与中断
synchronized和ReentrantLock#lock()在获取锁的过程中是不可中断的,假设出现了死锁将一直僵持在那,无法终止阻塞。但我们可以使用可中断的ReentrantLock#lockInterruptibly()方法或者ReentrantLock#tryLock(long timeout, TimeUnit unit)实现可中断。
总结
在设计高可用系统时,尽量使用线程池,而不是通过每个请求创建一个线程来实现,通过线程池的拒绝策略来优雅的拒绝无法处理的请求。
检查整个请求链路设置合理的超时时间,跟调用方协商合理的SLA、降级限流方案。更长的超时时间意味着出现问题时请求堆积的越多,越可能产生雪崩。
明确知道自己的服务是否可中断,如果不可中断,应该使用线程池和Future实现伪可中断,通过Future配置合理的超时时间,当超时时执行相应的降级策略。也要清楚的知道通过Future只是伪中断,线程池中的任务还是在后台执行,当Future超时后进行重试时,会对调用的服务产生更多的请求,从而造成一种DDos,一定要注意相应的处理策略。
池大小、超时时间和中断没有最优的配置策略,要根据自己的场景来动态调整,在系统遇到高并发或者异常时,我们要保护什么,放弃什么,要有权衡。
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