多线程性能优化最大的坑,99%的人都不自知!
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1. 问题&分析
当我们在处理慢接口问题时,经常会使用多线程技术,将能够并行处理的任务拆分到不同的线程中处理,等任务处理完成后,再收集各线程的处理结果,进行后续的处理。整体思路如下图所示:
这样可以将并行部分的总耗时从 sum 降为 max,从而大幅降低接口的响应时间。
1.1. 案例
订单详情页耗时严重,p99 将近3秒,已经验证影响用户体验,本次迭代小艾专门对该接口进行优化。迭代刚上线,该接口的响应时间大幅降低,p99 降低到 800 毫秒以内,大家纷纷向小艾发来祝贺。但好景不长,随着流量的增加,接口响应时间也在逐渐变长,p99 超过 5 秒,最后系统抛出大量的 RejectedExecutionException 异常,这个接口不可用。最终,QA伙伴火速进行回滚操作,系统恢复正常。
系统恢复后,小艾仔细查看系统监控,CPU使用率并不高,内存也处于正常水位,接口性能居然比优化前还差,真心不知道哪里出了问题。
优化前代码:
public RestResult<OrderDetailVO> getOrderDetail(@PathVariable Long orderId){
Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
OrderService.Order order = this.orderService.getById(orderId);
if (order == null){
return RestResult.success(null);
}
OrderDetailVO orderDetail = new OrderDetailVO();
orderDetail.setUser(userService.getById(order.getUserId()));
orderDetail.setAddress(addressService.getById(order.getUserAddressId()));
orderDetail.setCoupon(couponService.getById(order.getCouponId()));
orderDetail.setProduct(productService.getById(order.getProductId()));
log.info("串行 Cost {} ms", stopwatch.stop().elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS));
return RestResult.success(orderDetail);
}
优化前耗时:
优化后代码:
public RestResult<OrderDetailVO> getOrderDetailNew(@PathVariable Long orderId){
Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
OrderService.Order order = this.orderService.getById(orderId);
if (order == null){
return RestResult.success(null);
}
Future<UserService.User> userFuture = this.executorService.submit(() -> userService.getById(order.getUserId()));
Future<AddressService.Address> addressFuture = this.executorService.submit(() -> addressService.getById(order.getUserAddressId()));
Future<CouponService.Coupon> couponFuture = this.executorService.submit(() -> couponService.getById(order.getCouponId()));
Future<ProductService.Product> productFuture = this.executorService.submit(() -> productService.getById(order.getProductId()));
OrderDetailVO orderDetail = new OrderDetailVO();
orderDetail.setUser(getFutureValue(userFuture));
orderDetail.setProduct(getFutureValue(productFuture));
orderDetail.setAddress(getFutureValue(addressFuture));
orderDetail.setCoupon(getFutureValue(couponFuture));
log.info("并行 Cost {} ms", stopwatch.stop().elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS));
return RestResult.success(orderDetail);
}
优化后耗时:
可见采用并行优化后,接口的响应时间从 4 秒 将至 1 秒,效果还是非常明显的。
但,继续加大请求量,系统便出现问题,如下图所示:
在流量逐渐增加的过程中,从日志中可以得到以下信息:
初期耗时稳定,基本在 1 秒左右 接口耗时逐渐增大,甚至远超串行处理的耗时(大于 4 秒) 有些请求直接抛出 RejectedExecutionException 异常
1.2. 问题分析
从代码中并未发现任何问题,设计思路也非常清晰,其核心问题在线程池使用上,项目线程池配置如下:
int coreSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
executorService = new ThreadPoolExecutor(coreSize, coreSize * 5,
5L, TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024)
);
核心配置为:
核心线程数为 cpu 核数 最大线程数为 cpu 核数的 5 倍 空闲线程存活时间为 5 分钟 任务队列为 LinkedBlockingQueue 大小为 1024
在这个配置下,我们推演下以上的三个现象。
1.2.1. 线程资源充足
如下图所示:
整体流程如下:
主线程向线程池提交 Task 由于线程处于空闲状态,立即接受并处理问题 线程池线程处理完任务,将最终的处理结果写回到 Future 主线程等待所有任务执行完成,获取所有执行结果,然后执行后续流程
这正是想要的执行结果,任务被并行执行,大幅降低接口耗时。
1.2.2. 任务进入等待队列
随着流量的增加,所有的核心线程都处于忙碌状态,此时新任务将进入等待队列,具体如下:
整体流入如下:
主线程向线程池提交任务
由于没有核心线程可用,任务被放置到任务队列
主线程进入等待状态,等待时间包括两部分:
任务在队列中等待线程调度时间 任务分配到线程后,任务实际执行时间
如果前面等待的任务非常多,那等待时间将变的非常长
主线程等待时间 = 队列等待时间 + 任务执行时间。当任务队列非常长时,整体时间将远超串行执行时间。
1.2.3. 资源耗尽触发拒绝策略
流量继续增加,线程池的任务队列已满并且线程数量也达到上限,此时会触发拒绝策略,具体如下:
线程池默认拒绝策略为:AbortPolicy,直接抛出 RejectedExecutionException,从而触发接口异常。
还有更可怕的情况,就是部分提交,也就是主线程已经成功提交几个任务,如下图所示:
核心流程如下:
主线程已经成功提交两个任务 在提交第三个任务时,由于资源不够触发拒绝策略,抛出异常导致主线程提前结束 已经成功提交的任务仍旧会被线程执行,由于主线程已经退出,执行结果没有任何意义,从而白白浪费系统资源
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2. 解决方案
前面已经分析的很清楚,问题的本质就是线程池资源分配不合理,核心参数设置错误:
队列设置错误。在该场景下,需要充分利用线程资源,将任务放入队列会增加任务在队列的等待时间,队列长度越大对系统的伤害越大; 拒绝策略设置错误。直接抛出异常会中断主流程,导致部分无效任务(无意义任务)提交,白白浪费系统资源;
除线程池参数问题外,还有个小问题:主线程完成任务提交后处于等待状态,未执行任何有意义的操作,存在资源浪费。
2.1. 线程池改进方案
改进线程池如下所示:
int coreSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
executorService = new ThreadPoolExecutor(coreSize, coreSize * 5,
5L, TimeUnit.MINUTES,
new SynchronousQueue<>(),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);
线程池配置如下:
核心线程数不变,仍旧是 cpu 数; 最大线程数不变,仍旧是 cpu 数的5倍; 空闲线程存活时间不变,仍旧是 5 分钟; 使用 SynchronousQueue 替代 LinkedBlockingQueue(1024)。SynchronousQueue 是一个特殊的队列,其最大容量是1。也就是说,任何一次插入操作都必须等待一个相应的删除操作,反之亦然。如果没有相应的操作正在进行,则该线程将被阻塞; 指定拒绝策略为 CallerRunsPolicy。当线程池资源不够时,由主线程来执行任务;
在这个配置下,及时线程池中的所有资源全部耗尽,也只会降级到串行执行,不会让系统变的更糟糕。
新配置下,系统表现如下:
在最差的情况下也仅仅与串行执行耗时一致。
总体来说就一句话:线程池有资源可用,那就为主线程分担部分压力;如果没有资源可用,那就由主线程独自完成。
2.1. 充分利用主线程
上面提到一个小问题,在资源充足情况下,所有任务均有线程池线程完成,主线程一致处于等待状态,存在一定的资源浪费。
如下图所示:
3 个任务耗费 4 个线程资源:
线程池3个线程负责执行任务 主线程等待执行结果,一直处于阻塞状态
为了充分利用线程资源,可以让主线程负责执行任意一个任务。如下图所示:
主线程不在盲目等待,也负责一个任务的执行,这样 3 个任务只需 3 个线程即可。
代码上也非常简单,具体如下:
public RestResult<OrderDetailVO> getOrderDetailNew(@PathVariable Long orderId){
Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
OrderService.Order order = this.orderService.getById(orderId);
if (order == null){
return RestResult.success(null);
}
Future<UserService.User> userFuture = this.executorService.submit(() -> userService.getById(order.getUserId()));
Future<AddressService.Address> addressFuture = this.executorService.submit(() -> addressService.getById(order.getUserAddressId()));
Future<CouponService.Coupon> couponFuture = this.executorService.submit(() -> couponService.getById(order.getCouponId()));
// Future<ProductService.Product> productFuture = this.executorService.submit(() -> productService.getById(order.getProductId()));
OrderDetailVO orderDetail = new OrderDetailVO();
// 由主线程负责运行
orderDetail.setProduct(productService.getById(order.getProductId()));
orderDetail.setUser(getFutureValue(userFuture));
orderDetail.setAddress(getFutureValue(addressFuture));
orderDetail.setCoupon(getFutureValue(couponFuture));
log.info("并行 Cost {} ms", stopwatch.stop().elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS));
return RestResult.success(orderDetail);
}
主线程执行不同的任务,会对接口的响应时间产生影响吗?
不会,并行执行整体耗时为 max(任务耗时),主线程必须获取全部结果才能运行,所以必须等待这么长时间。
如果主线程运行的任务不是最耗时任务,则需要等待最耗时任务执行完成才能执行后续逻辑; 如果主线程运行的是最耗时任务,则其他线程已经执行完成并提前释放资源;
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3. 示例&源码
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