对Java线程池使用的总结
对Java线程池使用的总结
tanjunjie 发表于1年前
对Java线程池使用的总结
  • 发表于 1年前
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    最近的项目中,遇到了一些需要频繁使用sql查询,写入文件,可以拆分子任务的情况。为了提高程序吞吐量,我使用了线程池。

    一开始,考虑将用户按照数量进行分片,因为在数据库查询中,oracle对where in()有不得超过1000个查询量的限制,所以考虑将每900个用户分一片,每片为一个task,交给fix线程池处理。

    但是每个task又有查询优惠券和查询待评论数两个较大的子任务,这两个子任务需要大量的sql查询,于是又考虑将这两个子任务也封装为task,交给线程池处理。但因为主任务的执行依赖子任务的结果,如果使用同一个线程池,则子任务被提交后,work队列中被执行的任务还是主任务,cpu一直在先提交的主任务上等待Future.get()的返回,子任务得不到cpu资源去执行,一直在任务队列中等待,这将造成程序的死等待。所以将线程池由fix改为cache,希望提交的任务能得到cpu时间,不会一直在队列中等待。后来这里也引发了问题,将在下一篇文章中说明。

   当用户的账单数据被计算出来后,需要调用模板中心生成邮件,还需要将生成的邮件保存到磁盘上,这是两种不同的io密集型任务,一个是在socket上等待,一个是在本地io上等待。考虑到如果继续提交到cache线程池,那么线程池会为每个task生成一个线程,将耗费大量资源,cpu将频繁切换线程,降低了程序的吞吐量。因此新建一个fix线程池,将这些后续任务提交给fix线程池处理,线程池使用固定数量的work去跑,即能在不同阻塞情况下,让程序可以继续运行,也避免了创建大量thread的资源浪费。

    其实最后程序里用了五个线程池,分级使用的原因有以下考虑:

    为了提高程序执行效率,可以将用户先按照语言分类,然后再按照900人一片进行分片,每片任务中,又涉及到两个频繁查询数据库的子任务,每片处理完后,又需要进行网络io生产邮件和磁盘io保存邮件。如果用相同的线程池,则上级任务生产的子任务提交fix线程池后,因为work队列还在被上级任务占用,不同类型的io操作都将在task队列中等待,无法提高系统吞吐量。将下级任务提交到其他线程池后,下级任务就能有立即执行的机会,进行网络io和磁盘读写,提高了运行效率。

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