Tomcat如何使用线程池处理远程并发请求

通过了解学习tomcat如何处理并发请求,了解到线程池,锁,队列,unsafe类,下面的主要代码来自

java-jre:

sun.misc.Unsafe

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.Worker

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedLongSynchronizer

java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue

tomcat:

org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint

org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor

org.apache.tomcat.util.threads.TaskThreadFactory

org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue

ThreadPoolExecutor

是一个线程池实现类,管理线程,减少线程开销,可以用来提高任务执行效率,

构造方法中的参数有

public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) { }

corePoolSize 是核心线程数

maximumPoolSize 是最大线程数

keepAliveTime 非核心线程最大空闲时间(超过时间终止)

unit 时间单位

workQueue 队列,当任务过多时,先存放在队列

threadFactory 线程工厂,创建线程的工厂

handler 决绝策略,当任务数过多,队列不能再存放任务时,该如何处理,由此对象去处理。这是个接口,你可以自定义处理方式

ThreadPoolExecutor在Tomcat中http请求的应用

此线程池是tomcat用来在接收到远程请求后,将每次请求单独作为一个任务去处理,每次调用execute(unnable)

初始化

org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint

NioEndpoint初始化的时候,创建了线程池

public void createExecutor() {
internalExecutor = true;
TaskQueue taskqueue = new TaskQueue();
//TaskQueue无界队列,可以一直添加,因此handler 等同于无效
TaskThreadFactory tf = new TaskThreadFactory(getName() + "-exec-", daemon, getThreadPriority());
executor = new ThreadPoolExecutor(getMinSpareThreads(), getMaxThreads(), 60, TimeUnit.SECONDS,taskqueue, tf);
taskqueue.setParent( (ThreadPoolExecutor) executor);
}

在线程池创建时,调用prestartAllCoreThreads(), 初始化核心工作线程worker,并启动

public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addWorker(null, true))
++n;
return n;
}

当addWorker 数量等于corePoolSize时,addWorker(null,ture)会返回false,停止worker工作线程的创建

提交任务到队列

每次客户端过来请求(http),就会提交一次处理任务,

worker 从队列中获取任务运行,下面是任务放入队列的逻辑代码

ThreadPoolExecutor.execute(Runnable) 提交任务:

public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException(); int c = ctl.get();
// worker数 是否小于 核心线程数 tomcat中初始化后,一般不满足第一个条件,不会addWorker
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// workQueue.offer(command),将任务添加到队列,
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}

workQueue.offer(command) 完成了任务的提交(在tomcat处理远程http请求时)。

workQueue.offer

TaskQueue 是 BlockingQueue 具体实现类,workQueue.offer(command)实际代码:

public boolean offer(E e) {
if (e == null) throw new NullPointerException();
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == capacity)
return false;
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock();
try {
if (count.get() < capacity) {
enqueue(node); //此处将任务添加到队列
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
}
} finally {
putLock.unlock();
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
return c >= 0;
} // 添加任务到队列
/**
* Links node at end of queue.
*
* @param node the node
*/
private void enqueue(Node<E> node) {
// assert putLock.isHeldByCurrentThread();
// assert last.next == null;
last = last.next = node; //链表结构 last.next = node; last = node
}

之后是worker的工作,worker在run方法中通过去getTask()获取此处提交的任务,并执行完成任务。

线程池如何处理新提交的任务

添加worker之后,提交任务,因为worker数量达到corePoolSize,任务都会将放入队列,而worker的run方法则是循环获取队列中的任务(不为空时),

worker run方法:

/** Delegates main run loop to outer runWorker  */
public void run() {
runWorker(this);
}

循环获取队列中的任务

runWorker(worker)方法 循环部分代码:

final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) { //循环获取队列中的任务
w.lock(); // 上锁
try {
// 运行前处理
beforeExecute(wt, task);
// 队列中的任务开始执行
task.run();
// 运行后处理
afterExecute(task, thrown);
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock(); // 释放锁
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}

task.run()执行任务

锁运用

ThreadPoolExecutor 使用锁主要保证两件事情,

1.给队列添加任务,保证其他线程不能操作队列

2.获取队列的任务,保证其他线程不能同时操作队列

给队列添加任务上锁

public boolean offer(E e) {
if (e == null) throw new NullPointerException();
final AtomicInteger count = this.count;
if (count.get() == capacity)
return false;
int c = -1;
Node<E> node = new Node<E>(e);
final ReentrantLock putLock = this.putLock;
putLock.lock(); //上锁
try {
if (count.get() < capacity) {
enqueue(node);
c = count.getAndIncrement();
if (c + 1 < capacity)
notFull.signal();
}
} finally {
putLock.unlock(); //释放锁
}
if (c == 0)
signalNotEmpty();
return c >= 0;
}

获取队列任务上锁

private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
// ...省略
for (;;) {
try {
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take(); //获取队列中一个任务
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
public E take() throws InterruptedException {
E x;
int c = -1;
final AtomicInteger count = this.count;
final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
takeLock.lockInterruptibly(); // 上锁
try {
while (count.get() == 0) {
notEmpty.await(); //如果队列中没有任务,等待
}
x = dequeue();
c = count.getAndDecrement();
if (c > 1)
notEmpty.signal();
} finally {
takeLock.unlock(); // 释放锁
}
if (c == capacity)
signalNotFull();
return x;
}

volatile

在并发场景这个关键字修饰成员变量很常见,

主要目的公共变量在被某一个线程修改时,对其他线程可见(实时)

sun.misc.Unsafe 高并发相关类

线程池使用中,有平凡用到Unsafe类,这个类在高并发中,能做一些原子CAS操作,锁线程,释放线程等。

sun.misc.Unsafe 类是底层类,openjdk源码中有

原子操作数据

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer 类中就有保证原子操作的代码

protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) {
// See below for intrinsics setup to support this
return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update);
}

对应Unsafe类的代码:

//对应的java底层,实际是native方法,对应C++代码
/**
* Atomically update Java variable to <tt>x</tt> if it is currently
* holding <tt>expected</tt>.
* @return <tt>true</tt> if successful
*/
public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
int expected,
int x);

方法的作用简单来说就是 更新一个值,保证原子性操作

当你要操作一个对象o的一个成员变量offset时,修改o.offset,

高并发下为保证准确性,你在操作o.offset的时候,读应该是正确的值,并且中间不能被别的线程修改来保证高并发的环境数据操作有效。

即 expected 期望值与内存中的值比较是一样的expected == 内存中的值 ,则更新值为 x,返回true代表修改成功

否则,期望值与内存值不同,说明值被其他线程修改过,不能更新值为x,并返回false,告诉操作者此次原子性修改失败。

阻塞和唤醒线程

public native void park(boolean isAbsolute, long time); //阻塞当前线程

线程池的worker角色循环获取队列任务,如果队列中没有任务,worker.run 还是在等待的,不会退出线程,代码中用了notEmpty.await() 中断此worker线程,放入一个等待线程队列(区别去任务队列);当有新任务需要时,再notEmpty.signal()唤醒此线程

底层分别是

unsafe.park() 阻塞当前线程

public native void park(boolean isAbsolute, long time);

unsafe.unpark() 唤醒线程

public native void unpark(Object thread);

这个操作是对应的,阻塞时,先将thread放入队列,唤醒时,从队列拿出被阻塞的线程,unsafe.unpark(thread)唤醒指定线程。

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedLongSynchronizer.ConditionObject 类中

通过链表存放线程信息

// 添加一个阻塞线程
private Node addConditionWaiter() {
Node t = lastWaiter;
// If lastWaiter is cancelled, clean out.
if (t != null && t.waitStatus != Node.CONDITION) {
unlinkCancelledWaiters();
t = lastWaiter;
}
Node node = new Node(Thread.currentThread(), Node.CONDITION);
if (t == null)
firstWaiter = node;
else
t.nextWaiter = node;
lastWaiter = node; //将新阻塞的线程放到链表尾部
return node;
} // 拿出一个被阻塞的线程
public final void signal() {
if (!isHeldExclusively())
throw new IllegalMonitorStateException();
Node first = firstWaiter; //链表中第一个阻塞的线程
if (first != null)
doSignal(first);
} // 拿到后,唤醒此线程
final boolean transferForSignal(Node node) {
LockSupport.unpark(node.thread);
return true;
}
public static void unpark(Thread thread) {
if (thread != null)
UNSAFE.unpark(thread);
}

Tomcat如何使用线程池处理远程并发请求的更多相关文章

  1. Tomcat 连接数与线程池详解

    前言 在使用tomcat时,经常会遇到连接数.线程数之类的配置问题,要真正理解这些概念,必须先了解Tomcat的连接器(Connector). 在前面的文章 详解Tomcat配置文件server.xm ...

  2. 超越线程池:Java并发并没有你想的那么糟糕

    转载: 超越线程池:Java并发并没有你想的那么糟糕

  3. tomcat使用线程池配置高并发连接

    1:配置executor属性打开/conf/server.xml文件,在Connector之前配置一个线程池:[html] view plain copy<Executor name=" ...

  4. Tomcat中的线程池StandardThreadExecutor

    之所以今天讨论它,因为在motan的的NettyServer中利用它这个线程池可以作为业务线程池,它定制了一个自己的线程池.当然还是基于jdk中的ThreadExecutor中的构造方法和execut ...

  5. 基于线程池的多并发Socket程序的实现

    Socket“服务器-客户端”模型的多线程并发实现效果的大体思路是:首先,在Server端建立“链接循环”,每一个链接都开启一个“线程”,使得每一个Client端都能通过已经建立好的线程来同时与Ser ...

  6. Linux中epoll+线程池实现高并发

    服务器并发模型通常可分为单线程和多线程模型,这里的线程通常是指“I/O线程”,即负责I/O操作,协调分配任务的“管理线程”,而实际的请求和任务通常交由所谓“工作者线程”处理.通常多线程模型下,每个线程 ...

  7. 深入浅出 Java Concurrency (36): 线程池 part 9 并发操作异常体系[转]

    并发包引入的工具类很多方法都会抛出一定的异常,这些异常描述了任务在线程池中执行时发生的例外情况,而通常这些例外需要应用程序进行捕捉和处理. 例如在Future接口中有如下一个API: java.uti ...

  8. 自定义ThreadPoolExecutor带Queue缓冲队列的线程池 + JMeter模拟并发下单请求

    .原文:https://blog.csdn.net/u011677147/article/details/80271174 拓展: https://github.com/jwpttcg66/GameT ...

  9. JMS之——ActiveMQ时抛出的错误Could not connect to broker URL-使用线程池解决高并发连接

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/69046395 解决使用activemq时抛出的异常:javax.j ms.JMSE ...

随机推荐

  1. iOS 索引列 使用详解

    做苹果开发的朋友在地区列表可能会遇到在页面的右侧有一列类似与导航的索引列,这次有机会遇到了,细细研究了一下,原来没有想象中的高达上,只需要简单的几步就能做出自己的索引列.,关注我的博客的朋友可能会对这 ...

  2. MySQL的两种日志类型,redo log,binlog

    文章内容学习:极客时间-林晓彬老师-MySQL实战45讲 整理而得 我们知道MySQL数据库在发生意外宕机的情况下,可以将数据恢复到历史的某个时间点,能实现这个功能依靠的是日志,MySQL提供两种类型 ...

  3. 详解docker部署SpringBoot及如何替换jar包

    关于docker的安装和使用,可以看看之前这两篇文章.Docker从安装部署到Hello World和Docker容器的使用和连接.这篇文章主要介绍如何在docker上部署springboot项目.关 ...

  4. MIT-6.004计算结构(2019年春)

    L01: Introduction 略 L02: RISC-V Assembly 1.计算机处理器主要有三部分组成:内存.寄存器.算数逻辑单元 算数逻辑单元与寄存器通信,寄存器与内存通信,而算术逻辑单 ...

  5. OD断点操作

    原文链接:https://www.cnblogs.com/qiyeboy/p/6815988.html 在做Windows平台软件逆向时,Ollydbg是极其常用的逆向工具,动态调试功能非常强大.在调 ...

  6. Beta冲刺随笔——测试

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系) 这个作业要求在哪里 团队作业第五次--Alpha冲刺 这个作业的目标 团队进行Alpha冲刺 作业正文 正文 其他参考文献 无 ...

  7. windows中flask的环境搭建

    之前在ctf中遇到了python模板注入的题,于是就打算学习一下flask框架,它是基于Python的Web轻量级应用框架,与其他框架相比,Flask可以自主选择应用组件,可扩展性强. 安装也简单 第 ...

  8. Mybatis学习-配置、作用域和生命周期

    核心配置文件:Mybatis-config.xml Mybatis的配置文件包含了会深深影响Mybatis行为的设置和属性信息 配置(configuration) 在mybatis-config.xm ...

  9. PyQt学习随笔:QStandardItemModel使用注意事项

    老猿Python博文目录 老猿Python博客地址 在使用QStandardItemModel或其派生类作为view对象的数据存储时,有如下几点需要注意: 1.如果是多行多列的数据存储,对应视图如果没 ...

  10. LeetCode初级算法之数组:217 存在重复元素

    存在重复元素 题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/contains-duplicate/ 给定一个整数数组,判断是否存在重复元素.如果任意一值在数组中出现至少两 ...