源码分析CompletableFuture使用默认线程池ForkJoinPool的弊端
先说结论:
假如有20CompletableFuture任务并发执行时,都使用默认线程池ForkJoinPool,但cpu的核心数又小于3,那么就会新建20个线程(不使用默认线程池了),这20个线程相互竞争cpu资源和内存,很多线程都在等待,浪费了大量的性能在线程上下文切换上。
线程池大小设定:
- 如果服务是cpu密集型的,设置为电脑的核数
- 如果服务是io密集型的,设置为电脑的核数*2
从runAsync
方法点进去
CompletableFuture<Void> voidCompletableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {System.out.println(1);});
可以看见使用的是asyncPool
。点进asyncPool
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {return asyncRunStage(asyncPool, runnable);}
useCommonPool
是否为true决定了使用 ForkJoinPool线程池还是新建一个线程池。点进useCommonPool。
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();
这里判定的是ForkJoinPool common线程池中并行度级别是否大于1。点进 getCommonPoolParallelism() 方法
private static final boolean useCommonPool =(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);
返回的是commonParallelism
这个字段,再往下找。
public static int getCommonPoolParallelism() {return commonParallelism;}
发现只有一个地方对这个属性进行赋值,继续。
static final int commonParallelism;
发现commonParallelism 由par决定,par来自common.config SMASK做与运算。SMASK定义为0xffff(65535),common.config由 makeCommonPool()得到。点进makeCommonPool()方法
...
static final ForkJoinPool common;
static {...common = java.security.AccessController.doPrivileged(new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {public ForkJoinPool run() {return makeCommonPool(); //common的config由此方法返回}});int par = common.config & SMASK; // report 1 even if threads disabledcommonParallelism = par > 0 ? par : 1;
}
我简化了下面源码,parallelism
初始化为 -1,若jvm启动参数有java.util.concurrent.ForkJoinPool.common那么parallelism将会被启动参数指定。Runtime.getRuntime().availableProcessors() 是获取虚拟机可使用的处理器数量。在jvm未定义参数的前提下,处理器数量若小于等于2,那么并行度parallelism就为1,反之则为 (处理器数量 - 1)
。定义了jvm参数,若参数值大于MAX_CAP(32767),则重新赋值。即parallelism 总会大于0, 继续点进ForkJoinPool的构造方法。
private static ForkJoinPool makeCommonPool() {...int parallelism = -1;try { // ignore exceptions in accessing/parsing propertiesString pp = System.getProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism");if (pp != null)parallelism = Integer.parseInt(pp);} catch (Exception ignore) {}if (parallelism < 0 && // default 1 less than #cores(parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0)parallelism = 1;if (parallelism > MAX_CAP)parallelism = MAX_CAP;return new ForkJoinPool(parallelism, factory, handler, LIFO_QUEUE, // 注意 LIFO_QUEUE等于0 "ForkJoinPool.commonPool-worker-");}
发现config也是作位运算,即config也会大于0,我们拿到这个config返回开始 par 赋值那一块。
private ForkJoinPool(int parallelism,ForkJoinWorkerThreadFactory factory,UncaughtExceptionHandler handler,int mode,String workerNamePrefix) {this.workerNamePrefix = workerNamePrefix;this.factory = factory;this.ueh = handler;this.config = (parallelism & SMASK) | mode; // SMASK等于65535,mode等于0long np = (long)(-parallelism); // offset ctl countsthis.ctl = ((np << AC_SHIFT) & AC_MASK) | ((np << TC_SHIFT) & TC_MASK);}
总结就是并行度 parallelism(大于0) 与 65535(111111…) 做两次与运算,即本身。继续回到之前
...
static final ForkJoinPool common;
static {...common = java.security.AccessController.doPrivileged(new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {public ForkJoinPool run() {return makeCommonPool(); //common的config由此方法返回}});int par = common.config & SMASK; // report 1 even if threads disabledcommonParallelism = par > 0 ? par : 1;
}
这里判断,
- 无JVM参数前提下:
- 若服务器的核心数小于等于2,commonParallelism 则为1,即useCommonPool 为false,new 一个线程池。
- 若服务器的核心数大于2,commonParallelism 则为 核心数 - 1,即useCommonPool 为true,使用ForkJoinPool线程池。
- 有JVM参数,以设置参数为准。大于1小于等于32767。和上面判断一致。
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();private static final boolean useCommonPool =(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);public static int getCommonPoolParallelism() {return commonParallelism;}
在ThreadPerTaskExecutor 中 execute,他会为每个任务新开一个线程,而不是采用ForkJoinPool中的线程。
static final class ThreadPerTaskExecutor implements Executor {public void execute(Runnable r) { new Thread(r).start(); }}
结论:jvm启动参数中 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common 的值为 1
或者服务器核心数小于等于2,都会导致不采用ForkJoinPool 中的线程,而是新起一个线程。
如果服务器只有两核,假如业务需要:现在起了20个completablefuture任务,若使用默认线程池,那么就会创建20个线程,20个线程并发执行在两个cpu上竞争稀缺的处理器和内存资源,浪费大量的时间在上下文切换上。
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