本文首發于泊浮目的專欄：https://segmentfault.com/blog/camile

前言

在ZStack中，最基本的執行單位不僅僅是一個函數，也可以是一個任務（Task。其本質實現了Java的Callable接口）。通過大小合理的線程池調度來并行的消費這些任務，使ZStack這個Iaas軟件有條不紊運行在大型的數據中心里。

對線程池不太了解的同學可以先看我的一篇博客：Java多線程筆記（三）：線程池

演示代碼

在這里，將以ZStack中ThreadFacade最常用的方法為例進行演示。

syncSubmit

提交同步任務，線程將會等結果完成后才繼續下一個任務。

這里先參考ZStack中ApiMediatorImpl ，其中有一段用于API消息調度的邏輯。

    @Override
    public void handleMessage(final Message msg) {
        thdf.syncSubmit(new SyncTask<Object>() {
            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return "api.worker";
            }

            @Override
            public int getSyncLevel() {
                return apiWorkerNum;
            }

            @Override
            public String getName() {
                return "api.worker";
            }

            @MessageSafe
            public void handleMessage(Message msg) {
                if (msg instanceof APIIsReadyToGoMsg) {
                    handle((APIIsReadyToGoMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIGetVersionMsg) {
                    handle((APIGetVersionMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIGetCurrentTimeMsg) {
                    handle((APIGetCurrentTimeMsg) msg);
                } else if (msg instanceof APIMessage) {
                    dispatchMessage((APIMessage) msg);
                } else {
                    logger.debug("Not an APIMessage.Message ID is " + msg.getId());
                }
            }

            @Override
            public Object call() throws Exception {
                handleMessage(msg);
                return null;
            }
        });
    }

每個API消息都會被一個線程消費，同時最大并發量為5（apiWorkerNum=5）。每個線程都會等著API消息的回復，等到回復后便給用戶。

chainSubmit

提交異步任務，這里的任務執行后將會執行隊列中的下一個任務，不會等待結果。

參考VmInstanceBase關于虛擬機啟動、重啟、暫停相關的代碼：

  //暫停虛擬機
    protected void handle(final APIStopVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("stop-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                stopVm(msg, chain);
            }
        });
    }
//重啟虛擬機
    protected void handle(final APIRebootVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("reboot-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                rebootVm(msg, chain);
            }
        });
    }
//啟動虛擬機
    protected void handle(final APIStartVmInstanceMsg msg) {
        thdf.chainSubmit(new ChainTask(msg) {
            @Override
            public String getName() {
                return String.format("start-vm-%s", self.getUuid());
            }

            @Override
            public String getSyncSignature() {
                return syncThreadName;
            }

            @Override
            public void run(SyncTaskChain chain) {
                startVm(msg, chain);
            }
        });
    }

通用特性

getSyncSignature則指定了其隊列的key，這個任務隊列本質一個Map。根據相同的k，將任務作為v按照順序放入map執行。單從這里的業務邏輯來看，可以有效避免虛擬機的狀態混亂。

chainTask的默認并發度為1，這意味著它是同步的。在稍后的源碼解析中我們將會看到。

它的實現

先從接口ThreadFacade了解一下方法簽名：

public interface ThreadFacade extends Component {
    <T> Future<T> submit(Task<T> task);//提交一個任務
    
    <T> Future<T> syncSubmit(SyncTask<T> task); //提交一個有返回值的任務
    
    Future<Void> chainSubmit(ChainTask task); //提交一個沒有返回值的任務
    
    Future<Void> submitPeriodicTask(PeriodicTask task, long delay); //提交一個周期性任務，將在一定時間后執行
    
    Future<Void> submitPeriodicTask(PeriodicTask task); //提交一個周期性任務
    
    Future<Void> submitCancelablePeriodicTask(CancelablePeriodicTask task); //提交一個可以取消的周期性任務
    
    Future<Void> submitCancelablePeriodicTask(CancelablePeriodicTask task, long delay); //提交一個可以取消的周期性任務，將在一定時間后執行
    
    void registerHook(ThreadAroundHook hook);  //注冊鉤子
    
    void unregisterHook(ThreadAroundHook hook); //取消鉤子
    
    ThreadFacadeImpl.TimeoutTaskReceipt submitTimeoutTask(Runnable task, TimeUnit unit, long delay); //提交一個過了一定時間就算超時的任務

    void submitTimerTask(TimerTask task, TimeUnit unit, long delay); //提交一個timer任務
}

以及幾個方法邏輯實現類DispatchQueueImpl中的幾個成員變量。

    private static final CLogger logger = Utils.getLogger(DispatchQueueImpl.class);

    @Autowired
    ThreadFacade _threadFacade;

    private final HashMap<String, SyncTaskQueueWrapper> syncTasks = new HashMap<String, SyncTaskQueueWrapper>();
    private final HashMap<String, ChainTaskQueueWrapper> chainTasks = new HashMap<String, ChainTaskQueueWrapper>();
    private static final CLogger _logger = CLoggerImpl.getLogger(DispatchQueueImpl.class);

    public static final String DUMP_TASK_DEBUG_SINGAL = "DumpTaskQueue";

關鍵就是syncTasks(同步隊列)和chainTasks(異步隊列) ，用于存儲兩種類型的任務隊列。

因此當我們提交chainTask時,要注意記得顯示的調用next方法,避免后面的任務調度不到。

接著，我們從最常用的幾個方法開始看它的代碼。

chainSubmit方法

從ThreadFacadeImpl作為入口

    @Override
    public Future<Void> chainSubmit(ChainTask task) {
        return dpq.chainSubmit(task);
    }

DispatchQueue中的邏輯

    //公有方法，即入口之一
    @Override
    public Future<Void> chainSubmit(ChainTask task) {
        return doChainSyncSubmit(task);
    }

    //內部邏輯
    private <T> Future<T> doChainSyncSubmit(final ChainTask task) {
        assert task.getSyncSignature() != null : "How can you submit a chain task without sync signature ???";
        DebugUtils.Assert(task.getSyncLevel() >= 1, String.format("getSyncLevel() must return 1 at least "));

        synchronized (chainTasks) {
            final String signature = task.getSyncSignature();
            ChainTaskQueueWrapper wrapper = chainTasks.get(signature);
            if (wrapper == null) {
                wrapper = new ChainTaskQueueWrapper();
                chainTasks.put(signature, wrapper);
            }

            ChainFuture cf = new ChainFuture(task);
            wrapper.addTask(cf);
            wrapper.startThreadIfNeeded();
            return cf;
        }
    }

這段邏輯大致為：

• 斷言syncSignature不為空，并且必須并行度必須大于等于1。因為1會被做成隊列，由一個線程完成這些任務。而1以上則指定了可以有幾個線程來完成同一個signature的任務。
• 加鎖HashMap<String, ChainTaskQueueWrapper> chainTasks ，嘗試取出相同signature的隊列。如果沒有則新建一個相關signature的隊列，并初始化這個隊列的線程數量和它的signature。無論如何，要將這個任務放置隊列。
• 接下來就是startThreadIfNeeded。所謂ifNeeded就是指給這個隊列的線程數尚有空余。然后提交一個任務到線程池中，這個任務的內容是：從等待隊列中取出一個Feture，如果等待隊列為空，則刪除這個等待隊列的Map。

    private class ChainTaskQueueWrapper {
        LinkedList pendingQueue = new LinkedList();
        final LinkedList runningQueue = new LinkedList();
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
        int maxThreadNum = -1;
        String syncSignature;

        void addTask(ChainFuture task) {
            pendingQueue.offer(task);

            if (maxThreadNum == -1) {
                maxThreadNum = task.getSyncLevel();
            }
            if (syncSignature == null) {
                syncSignature = task.getSyncSignature();
            }
        }

        void startThreadIfNeeded() {
            //如果運行線程數量已經大于等于限制，不start
            if (counter.get() >= maxThreadNum) {
                return;
            }

            counter.incrementAndGet();
            _threadFacade.submit(new Task<Void>() {
                @Override
                public String getName() {
                    return "sync-chain-thread";
                }

                // start a new thread every time to avoid stack overflow
                @AsyncThread
                private void runQueue() {
                    ChainFuture cf;
                    synchronized (chainTasks) {
                        // remove from pending queue and add to running queue later
                        cf = (ChainFuture) pendingQueue.poll();

                        if (cf == null) {
                            if (counter.decrementAndGet() == 0) {
                                //并且線程只有一個（跑完就沒了），則將相關的signature隊列移除，避免占用內存
                                chainTasks.remove(syncSignature);
                            }
                            //如果為空，則沒有任務，返回
                            return;
                        }
                    }

                    synchronized (runningQueue) {
                        // add to running queue
                        runningQueue.offer(cf);
                    }
                    //完成以后將任務挪出運行隊列
                    cf.run(new SyncTaskChain() {
                        @Override
                        public void next() {
                            synchronized (runningQueue) {
                                runningQueue.remove(cf);
                            }

                            runQueue();
                        }
                    });
                }
                //這個方法將會被線程池調用，作為入口
                @Override
                public Void call() throws Exception {
                    runQueue();
                    return null;
                }
            });
        }
    }

syncSubmit方法

syncSubmit的內部邏輯與我們之前分析的chainSubmit極為相似，只是放入了不同的隊列中。

同樣，也是從ThreadFacadeImpl作為入口

    @Override
    public <T> Future<T> syncSubmit(SyncTask<T> task) {
        return dpq.syncSubmit(task);
    }

然后是DispatchQueue中的實現

    @Override
    public <T> Future<T> syncSubmit(SyncTask<T> task) {
        if (task.getSyncLevel() <= 0) {
            return _threadFacade.submit(task);
        } else {
            return doSyncSubmit(task);
        }
    }

內部邏輯-私有方法

    private <T> Future<T> doSyncSubmit(final SyncTask<T> syncTask) {
        assert syncTask.getSyncSignature() != null : "How can you submit a sync task without sync signature ???";

        SyncTaskFuture f;
        synchronized (syncTasks) {
            SyncTaskQueueWrapper wrapper = syncTasks.get(syncTask.getSyncSignature());
            if (wrapper == null) {
                wrapper = new SyncTaskQueueWrapper();
                //放入syncTasks隊列。
                syncTasks.put(syncTask.getSyncSignature(), wrapper);
            }
            f = new SyncTaskFuture(syncTask);
            wrapper.addTask(f);
            wrapper.startThreadIfNeeded();
        }

        return f;
    }

submitPeriodicTask

提交一個定時任務本質上是通過了線程池的scheduleAtFixedRate來實現。這個方法用于對任務進行周期性調度，任務調度的頻率是一定的，它以上一個任務開始執行時間為起點，之后的period時間后調度下一次任務。如果任務的執行時間大于調度時間，那么任務就會在上一個任務結束后，立即被調用。

調用這個方法時將會把任務放入定時任務隊列。當任務出現異常時，將會取消這個Futrue，并且挪出隊列。

    public Future<Void> submitPeriodicTask(final PeriodicTask task, long delay) {
        assert task.getInterval() != 0;
        assert task.getTimeUnit() != null;

        ScheduledFuture<Void> ret = (ScheduledFuture<Void>) _pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    task.run();
                } catch (Throwable e) {
                    _logger.warn("An unhandled exception happened during executing periodic task: " + task.getName() + ", cancel it", e);
                    final Map<PeriodicTask, ScheduledFuture<?>> periodicTasks = getPeriodicTasks();
                    final ScheduledFuture<?> ft = periodicTasks.get(task);
                    if (ft != null) {
                        ft.cancel(true);
                        periodicTasks.remove(task);
                    } else {
                        _logger.warn("Not found feature for task " + task.getName()
                                + ", the exception happened too soon, will try to cancel the task next time the exception happens");
                    }
                }
            }
        }, delay, task.getInterval(), task.getTimeUnit());
        _periodicTasks.put(task, ret);
        return ret;
    }

submitCancelablePeriodicTask

而submitCancelablePeriodicTask則是會在執行時檢測ScheduledFuture是否被要求cancel，如果有要求則取消。

   @Override
    public Future<Void> submitCancelablePeriodicTask(final CancelablePeriodicTask task, long delay) {
        ScheduledFuture<Void> ret = (ScheduledFuture<Void>) _pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            private void cancelTask() {
                ScheduledFuture<?> ft = cancelablePeriodicTasks.get(task);
                if (ft != null) {
                    ft.cancel(true);
                    cancelablePeriodicTasks.remove(task);
                } else {
                    _logger.warn("cannot find feature for task " + task.getName()
                            + ", the exception happened too soon, will try to cancel the task next time the exception happens");
                }
            }

            public void run() {
                try {
                    boolean cancel = task.run();
                    if (cancel) {
                        cancelTask();
                    }
                } catch (Throwable e) {
                    _logger.warn("An unhandled exception happened during executing periodic task: " + task.getName() + ", cancel it", e);
                    cancelTask();
                }
            }
        }, delay, task.getInterval(), task.getTimeUnit());
        cancelablePeriodicTasks.put(task, ret);
        return ret;
    }

初始化操作

不同與通常的ZStack組件，它雖然實現了Component接口。但是其start中的邏輯并不全面，初始化邏輯是基于spring bean的生命周期來做的。見ThreadFacade。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
    xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:zstack="http://zstack.org/schema/zstack"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
         http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
         http://www.springframework.org/schema/aop
         http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd
         http://www.springframework.org/schema/tx 
         http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
         http://zstack.org/schema/zstack 
         http://zstack.org/schema/zstack/plugin.xsd"
    default-init-method="init" default-destroy-method="destroy">

    <bean id="ThreadFacade" class="org.zstack.core.thread.ThreadFacadeImpl">
        <property name="totalThreadNum" value="500" />
        <!-- don't declare Component extension, it's specially handled -->
    </bean>

    <bean id="ThreadAspectj" class="org.zstack.core.aspect.ThreadAspect" factory-method="aspectOf" />

</beans>

再讓回頭看看ThreadFacadeImpl的init與destory操作。

//init 操作
    public void init() {
          //根據全局配置讀入線程池最大線程數量
        totalThreadNum = ThreadGlobalProperty.MAX_THREAD_NUM;
        if (totalThreadNum < 10) {
            _logger.warn(String.format("ThreadFacade.maxThreadNum is configured to %s, which is too small for running zstack. Change it to 10", ThreadGlobalProperty.MAX_THREAD_NUM));
            totalThreadNum = 10;
        }
         // 構建一個支持延時任務的線程池
        _pool = new ScheduledThreadPoolExecutorExt(totalThreadNum, this, this);
        _logger.debug(String.format("create ThreadFacade with max thread number:%s", totalThreadNum));
        //構建一個DispatchQueue
        dpq = new DispatchQueueImpl();

        jmxf.registerBean("ThreadFacade", this);
    }

//destory
   public void destroy() {
        _pool.shutdownNow();
    }

看了這里可能大家會有疑問，這種關閉方式未免關于暴力（執行任務的線程會全部被中斷）。在此之前，我們曾提到過，它實現了Component接口。這個接口分別有一個start和stop方法，使一個組件的生命周期能夠方便的在ZStack中注冊相應的鉤子。

//stop 方法
    @Override
    public boolean stop() {
        _pool.shutdown();
        timerPool.stop();
        return true;
    }

線程工廠

ThreadFacadeImpl同時也實現了ThreadFactory，可以讓線程在創建時做一些操作。

    @Override
    public Thread newThread(Runnable arg0) {
        return new Thread(arg0, "zs-thread-" + String.valueOf(seqNum.getAndIncrement()));
    }

在這里可以看到ZStack為每一個新的線程賦予了一個名字。

線程池

ZStack對JDK中的線程池進行了一定的擴展，對一個任務執行前后都有相應的鉤子函數，同時也開放注冊鉤子。

package org.zstack.core.thread;

import org.apache.logging.log4j.ThreadContext;
import org.zstack.utils.logging.CLogger;
import org.zstack.utils.logging.CLoggerImpl;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;


public class ScheduledThreadPoolExecutorExt extends ScheduledThreadPoolExecutor {
    private static final CLogger _logger =CLoggerImpl.getLogger(ScheduledThreadPoolExecutorExt.class);
    
    List<ThreadAroundHook> _hooks = new ArrayList<ThreadAroundHook>(8);

    public ScheduledThreadPoolExecutorExt(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, threadFactory, handler);
        this.setMaximumPoolSize(corePoolSize);
    }
    
    public void registerHook(ThreadAroundHook hook) {
        synchronized (_hooks) {
            _hooks.add(hook);
        }
    }
    
    public void unregisterHook(ThreadAroundHook hook) {
        synchronized (_hooks) {
            _hooks.remove(hook);
        }
    }
    
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        ThreadContext.clearMap();
        ThreadContext.clearStack();

        ThreadAroundHook debugHook = null;
        List<ThreadAroundHook> tmpHooks;       
        synchronized (_hooks) {
            tmpHooks = new ArrayList<ThreadAroundHook>(_hooks);
        }
        
        for (ThreadAroundHook hook : tmpHooks) {
            debugHook = hook;
            try {
                hook.beforeExecute(t, r);
            } catch (Exception e) {
                _logger.warn("Unhandle exception happend during executing ThreadAroundHook: " + debugHook.getClass().getCanonicalName(), e);
            }
        }
    }
    
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        ThreadContext.clearMap();
        ThreadContext.clearStack();

        ThreadAroundHook debugHook = null;
        List<ThreadAroundHook> tmpHooks;
        synchronized (_hooks) {
            tmpHooks = new ArrayList<ThreadAroundHook>(_hooks);
        }
        
        for (ThreadAroundHook hook : tmpHooks) {
            debugHook = hook;
            try {
                hook.afterExecute(r, t);
            } catch (Exception e) {
                _logger.warn("Unhandle exception happend during executing ThreadAroundHook: " + debugHook.getClass().getCanonicalName(), e);
            }
        }
    }
}

另外，ScheduledThreadPoolExecutorExt是繼承自ScheduledThreadPoolExecutor。本質上是一個任務調度線程池，用的工作隊列也是一個延時工作隊列。

小結

本文分析了ZStack的久經生產考驗的核心組件——線程池。通過線程池，使并行編程變得不再那么復雜。

當然，其中也有一些可以改進的地方：

• 一些加鎖的地方（synchronized），可以通過使用并發容器解決。這樣可以有效提升吞吐量，節省因為競爭鎖而導致的開銷。
• 在提交大量任務的情況下，HashMap會因為擴容而導致性能耗損。可以考慮用固定大小的map并以hash key到固定entry的形式來保證數據結構不會持續擴容。
• 隊列是無界的。在大量任務請求阻塞時，會對內存造成極大的負擔。
• 任務隊列無超時邏輯判斷。ZStack中的調用絕大多數都是由MQ完成，每一個msg有著對應的超時時間。但是每一個任務卻沒有超時判定，這意味著一個任務執行時間過長時，后面的任務有可能進入了超時狀態，而卻沒有挪出隊列，配合之前提到的無界隊列，就是一場潛在的災難。針對這個問題，可以參考Zookeeper的SessionBucket 或Kafka的TimingWheel來解決這種問題。