标签：用法 abstract direct cep adjust nsf 信息 linked src
尽管前面写好几篇ES线程池分析的文章（见文末参考链接），但都不太满意。但从ES的线程池中了解到了不少JAVA线程池的使用技巧，于是忍不住再写一篇（ES6.3.2版本的源码）。文中给出的每个代码片断，都标明了这些代码是来自哪个类的哪个方法。
ElasticSearch里面一共有四种类型的线程池，源码：ThreadPool.ThreadPoolType
DIRECT("direct"),
FIXED("fixed"),
FIXED_AUTO_QUEUE_SIZE("fixed_auto_queue_size"),
SCALING("scaling");GET、SEARCH、WRITE、INDEX、FLUSH...等各种操作是交由这些线程池实现的。为什么定义不同类型的线程池呢？举个最简单的例子：程序里面有IO密集型任务，也有CPU密集型任务，这些任务都提交到一个线程池中执行？还是根据任务的执行特点将CPU密集型的任务都提交到一个线程池，IO密集型任务都提交到另一个线程池执行？
不同种类的操作(INDEX、SEARCH...)交由不同类型的线程池执行是有很多好处的：
再来说一下ES中的线程池都是如何创建的？
ES节点启动时，执行Node类的构造方法 ：org.elasticsearch.node.Node.Node(org.elasticsearch.env.Environment, java.util.Collection<java.lang.Class<? extends org.elasticsearch.plugins.Plugin>>)
final ThreadPool threadPool = new ThreadPool(settings, executorBuilders.toArray(new ExecutorBuilder[0]));
new ThreadPool对象，从这里开始创建线程池。看懂了ThreadPool类，就理解了ES线程池的一半。
每个操作都有一个线程池，每个线程池都有一个相应的 ExecutorBuilder 对象，线程池都是通过ExecutorBuilder类的build()方法创建的。
在org.elasticsearch.threadpool.ThreadPool.ThreadPool的构建函数里面创建各种ExecutorBuilder对象。可以看出：INDEX操作的线程池的 ExecutorBuilder对象实际类型是FixedExecutorBuilder
builders.put(Names.GENERIC, new ScalingExecutorBuilder(Names.GENERIC, 4, genericThreadPoolMax, TimeValue.timeValueSeconds(30)));
builders.put(Names.INDEX, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.INDEX, availableProcessors, 200, true));
builders.put(Names.WRITE, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.WRITE, "bulk", availableProcessors, 200));
builders.put(Names.GET, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.GET, availableProcessors, 1000));
builders.put(Names.ANALYZE, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.ANALYZE, 1, 16));
builders.put(Names.SEARCH, new AutoQueueAdjustingExecutorBuilder(settings,
Names.SEARCH, searchThreadPoolSize(availableProcessors), 1000, 1000, 1000, 2000));如上代码所示，虽然ES为我们内置好了许多线程池(GENERIC、INDEX、WRITE、GET...)，但还可以自定义 ExecutorBuilder对象，创建自定义的线程池。所有的ExecutorBuilder对象创建完毕后，保存到一个HashMap里面。
for (final ExecutorBuilder<?> builder : customBuilders) {
if (builders.containsKey(builder.name())) {
throw new IllegalArgumentException("builder with name [" + builder.name() + "] already exists");
}
builders.put(builder.name(), builder);
}最后，遍历builders 这个HashMap 取出 ExecutorBuilder对象，调用它的build()方法创建线程池
for (@SuppressWarnings("unchecked") final Map.Entry<String, ExecutorBuilder> entry : builders.entrySet()) {
final ExecutorBuilder.ExecutorSettings executorSettings = entry.getValue().getSettings(settings);
//这里执行build方法创建线程池
final ExecutorHolder executorHolder = entry.getValue().build(executorSettings, threadContext);
if (executors.containsKey(executorHolder.info.getName())) {
throw new IllegalStateException("duplicate executors with name [" + executorHolder.info.getName() + "] registered");
}
logger.debug("created thread pool: {}", entry.getValue().formatInfo(executorHolder.info));
executors.put(entry.getKey(), executorHolder);
}创建INDEX操作的线程池需要指定任务队列，这个任务队列就是：SizeBlockingQueue。当然了，也有一些其他操作（比如GET操作）的线程池的任务队列也是SizeBlockingQueue。
下面参数可看出：该任务队列的长度为200，org.elasticsearch.threadpool.ThreadPool.ThreadPool的构造方法：
builders.put(Names.INDEX, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.INDEX, availableProcessors, 200, true));前面已经提到了，每个线程池都由ExecutorBuilder的build方法创建的。具体到INDEX操作的线程池，它的ExecutorBuilder实例对象是： FixedExecutorBuilder对象，在ExecutorBuilder 保存一些线程池参数信息:(core pool size、max pool size、queue size...)
final ExecutorService executor =
EsExecutors.newFixed(settings.nodeName + "/" + name(), size, queueSize, threadFactory, threadContext);如果queue_size配置为 -1，那就是一个无界队列（LinkedTransferQueue）。我们是可以修改线程池配置参数的：关于线程池队列长度的配置信息参考：官方文档threadpool
而INDEX操作对应的线程池的任务队列长度为200，因此下面代码创建了一个长度为200的 SizeBlockingQueue，在代码最后一行，为该线程池指定的拒绝策略是 EsAbortPolicy
public static EsThreadPoolExecutor newFixed(String name, int size, int queueCapacity, ThreadFactory threadFactory, ThreadContext contextHolder) {
BlockingQueue<Runnable> queue;
if (queueCapacity < 0) {
queue = ConcurrentCollections.newBlockingQueue();
} else {
queue = new SizeBlockingQueue<>(ConcurrentCollections.<Runnable>newBlockingQueue(), queueCapacity);
}
return new EsThreadPoolExecutor(name, size, size, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, queue, threadFactory, new EsAbortPolicy(), contextHolder);
}下面开始分析SizeBlockingQueue的源码：
一般在自定义线程池时，要么是直接 new ThreadPoolExecutor，要么是继承ThreadPoolExecutor，在创建ThreadPoolExecutor对象时需要指定线程池的配置参数。比如，线程池的核心线程数(core pool size)，最大线程数，任务队列，拒绝策略。这里我想提一下拒绝策略，因为某些ES的操作具有"强制"执行的特点：如果某个任务被标记为强制执行，那么向线程池提交该任务时，就不能拒绝它。是不是很厉害？想想，线程池是如何做到的？
下面举个例子：
//创建任务队列，这里没有指定任务队列的长度，那么这就是一个无界队列
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
//创建线程工厂，由它来创建线程
private ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-%d").setUncaughtExceptionHandler(exceptionHandler).build();
//创建线程池，核心线程数为4，最大线程数为16
private ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(4, 16, 1, TimeUnit.DAYS, taskQueue, threadFactory, rejectExecutionHandler);这里创建的线程池，它的线程数量永远不可能达到最大线程数量16，为什么？因为我们的任务队列是一个无界队列，当向线程池中提交任务时，LinkedBlockingQueue.offer方法不会返回false。而在JDK源码java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute中，当任务入队列失败返回false时，才有可能触发addWork创建新线程。这个时候，你可能会说：在 new LinkedBlockingQueue的时候指定队列长度不就完了？比如这样指定队列长度为1024
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>(1024);但是，有没有一种方法，能够做到：当core pool size 个核心线程数处理不过来时，先让线程池的线程数量创建到最大值(max pool size)，然后，若还有任务提交到线程池，则让任务排队等待处理？SizeBlockingQueue 重写了BlockingQueue的offer方法，实现了这个功能。
另外，我再反问一下？如何确定1024就是一个合适的队列容量？万一提交任务速度很快，一下子任务队列就满了，长度1024就会导致大量的任务被拒绝。
ES中的 ResizableBlockingQueue 实现了一种可动态调整队列长度的任务队列，有兴趣的可以去研究一下。
SizeBlockingQueue 封装了 LinkedTransferQueue，而 LinkedTransferQueue 是一个无界队列，与LinkedBlockingQueue不同的是，LinkedTransferQueue的构造方法是不能指定任务队列的长度(capacity)的。因此，SizeBlockingQueue定义一个capacity属性提供了队列有界的功能。
好，来看看SizeBlockingQueue是如何重写offer方法的：org.elasticsearch.common.util.concurrent.SizeBlockingQueue.offer(E)
@Override
public boolean offer(E e) {
while (true) {
//获取当前任务队列的长度，即：当前任务队列里面有多少个任务正在排队等待执行
final int current = size.get();
//如果正在等待排队的任务数量大于等于任务队列长度的最大值(容量)，
//返回false 就有可能 触发 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.addWorker 调用创建新线程
if (current >= capacity()) {
return false;
}
//当前正在排队的任务数量尚未超过队列的最大长度,使用CAS 先将任务队列长度加1,[CAS的经典用法]
if (size.compareAndSet(current, 1 + current)) {
break;
}
}
//将任务添加到队列
boolean offered = queue.offer(e);
if (!offered) {
//如果未添加成功，再把数量减回去即可
size.decrementAndGet();
}
return offered;
}上面，就是通过先判断当前排队的任务是否小于任务队列的最大长度(容量) 来实现：优先创建线程数量到 max pool size。下面来模拟一下使用 SizeBlockingQueue 时处理任务的步骤：
根据前面的介绍：线程池 core pool size=4，max pool size=16，taskQueue 是 SizeBlockingQueue，任务队列的最大长度是200
1，提交1-4号 四个任务给线程池，线程池创建4个线程处理这些任务
2，1-4号 四个任务正在执行中...此时又提交了8个任务到线程池
3，这时，线程池是再继续创建8个线程，处理 5-12号任务。此时，线程池中一共有4+8=12个线程，小于max pool size
4，假设 1-12号任务都正在处理中，此时又提交了8个任务到线程池
5，这时，线程池会再创建4个新线程处理其中的13-16号 这4个任务，线程数量已经达到max pool size，不能再创建新线程了，还有4个任务(17-20号)入队列排队等待。
有没有兴趣模拟一下使用LinkedBlockingQueue作为任务队列时，线程池又是如何处理这一共提交的20个任务的？
最后来分析一下 SizeBlockingQueue 如何支持：当向线程池提交任务时，如果任务被某种拒绝策略拒绝了，如果这种任务又很重要，那能不能强制将该任务提交到线程池的任务队列中呢？
这里就涉及到：在创建线程池时，为线程池配置了何种拒绝策略了。下面以INDEX操作的线程池为例说明：
在org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.newFixed 中：可知该线程池所使用的拒绝策略是：EsAbortPolicy
return new EsThreadPoolExecutor(name, size, size, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, queue, threadFactory, new EsAbortPolicy(), contextHolder);看 EsAbortPolicy 的源码：org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsAbortPolicy.rejectedExecution
if (r instanceof AbstractRunnable) {
//判断该任务是不是一个 可强制提交的任务
if (((AbstractRunnable) r).isForceExecution()) {
BlockingQueue<Runnable> queue = executor.getQueue();
if (!(queue instanceof SizeBlockingQueue)) {
throw new IllegalStateException("forced execution, but expected a size queue");
}
//是一个可强制提交的任务，并且 线程池的任务队列是 SizeBlockingQueue时,强制提交任务
try {
((SizeBlockingQueue) queue).forcePut(r);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new IllegalStateException("forced execution, but got interrupted", e);
}
return;
}
}
rejected.inc();
//任务被拒绝且未能强制执行, 抛出EsRejectedExecutionException异常后,会被 EsThreadPoolExecutor.doExecute catch, 进行相应的处理
throw new EsRejectedExecutionException("rejected execution of " + r + " on " + executor, executor.isShutdown());AbstractRunnable 是提交的Runnable任务，只要Runnable任务的 isForceExecution()返回true，就表明这个任务需要“强制提交”。关于AbstractRunnable，可参考：Elasticsearch中各种线程池分析
那为什么只有当任务队列是 SizeBlockingQueue 时，才可以强制提交呢？这很好理解：首先SizeBlockingQueue它封装了LinkedTransferQueue，LinkedTransferQueue本质上是一个无界队列，实际上可以添加无穷多个任务(不考虑OOM)，只不过是用 capacity 属性限制了队列的长度而已。
如果，任务队列是 new LinkedBlockingQueue<>(1024)，肯定是不能支持强制提交的，因为当LinkedBlockingQueue长度达到1024后，再提交任务，直接返回false了。从这里也可以借鉴ES线程池任务队列的设计方式，应用到项目中去。
综上：只有Runnable任务 isForceExecution返回true，并且线程池的任务队列是SizeBlockingQueue时，向线程池提交任务时，总是能提交成功(强制执行机制保证)。其他情况下，任务被拒绝时，会抛出EsRejectedExecutionException异常。
强制提交，把任务添加到任务队列 SizeBlockingQueue 中，源码如下：
org.elasticsearch.common.util.concurrent.SizeBlockingQueue.forcePut
/**
* Forces adding an element to the queue, without doing size checks.
*/
public void forcePut(E e) throws InterruptedException {
size.incrementAndGet();
try {
queue.put(e);
} catch (InterruptedException ie) {
size.decrementAndGet();
throw ie;
}
}ES会为每种操作创建一个线程池，本文基于INDEX操作分析了ES中线程池的任务队列SizeBlockingQueue。对于 INDEX 操作而言，它的线程池是由org.elasticsearch.threadpool.FixedExecutorBuilder 的build方法创建的，线程池的最大核心线程数和最大线程数相同，使用的任务队列是 SizeBlockingQueue，长度为200，拒绝策略是：org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsAbortPolicy。
SizeBlockingQueue 本质上是一个 LinkedTransferQueue，其实ES中所有的任务队列都是封装LinkedTransferQueue实现的，并没有使用LinkedBlockingQueue。
ES中的所有任务(Runnable)都是基于org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable这个抽象类封装的，当然有一些任务是通过Lambda表达式的形式提交的。任务的具体处理逻辑在 org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable#doRun 方法中，任务执行完成由onAfter()处理，执行出现异常由onFailure()处理。线程池的 org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor#doExecute 方法 里面就是整个任务的处理流程：
protected void doExecute(final Runnable command) {
try {
super.execute(command);
} catch (EsRejectedExecutionException ex) {
if (command instanceof AbstractRunnable) {
// If we are an abstract runnable we can handle the rejection
// directly and don't need to rethrow it.
try {
((AbstractRunnable) command).onRejection(ex);
} finally {
((AbstractRunnable) command).onAfter();
}
} else {
throw ex;
}
}
}最后，ES的线程池模块代码主要在 org.elasticsearch.threadpool 和 org.elasticsearch.common.util.concurrent 包下。总体来说，threadpool模块相比于ES的其他模块，是一个小模块，代码不算复杂。但是threadpool又很重要，因为它是其他模块执行逻辑的基础，threadpool 再配上异步执行机制，是ES源码中其他操作的源码实现思路。
参考：
探究ElasticSearch中的线程池实现
Elasticsearch中各种线程池分析
ElasticSearch 线程池类型分析之SizeBlockingQueue
标签：用法 abstract direct cep adjust nsf 信息 linked src
原文地址：https://www.cnblogs.com/hapjin/p/10999788.html
