一、背景及JADE介绍
买药秒送是健康即时零售业务新的核心流量场域，面对京东首页高流量曝光，我们对频道页整个技术架构方案进行升级，保障接口高性能、系统高可用。
动态线程池是买药频道应用的技术之一，我们通过3轮高保真压测最终初步确定了线程池的核心参数。但我们仍面临一些保障系统稳定性问题：如何监控线程池运行状态？以及因流量飙升出现任务堆积和拒绝时能否实时报警，线程池核心参数能否做到不重启应用，动态调整即时生效？
经调研，业界成熟的动态线程池开源项目有 dynamic-tp 和 hippo4j，在京东内部应用比较广泛的方案是 JADE ，几种方案实现思路大致相同，感兴趣可自行了解。JADE 是由零售中台-研发架构组维护的项目，动态线程池是JADE的组件之一，其稳定性已得到广泛验证（集团应用 300+，零售交易服务中台应用 250+ ，其中 0 级应用 130+），与JADE相辅相成的还有万象平台：是可视化的JADE管理端，集成配置、监控、审批等能力的JADE可视化平台，可以更高效的使用JADE组件，进一步提高工作效率。
实现效果
接入JADE和万象后，买药秒送线程池秒级监控效果如下：实时监控线程池运行状态以及阈值报警。
下面我们从实践到原理一探究竟。
二、JADE动态线程池+万象可视化平台接入实践
JADE动态线程池和万象整体流程图如下：应用中需要引入 JADE、DUCC和 PFinder SDK，通过JADE创建线程池，线程池核心参数通过万象平台配置，集成 DUCC 实现动态调参，即时生效。线程池运行状态监控通过 PFinder 实现秒级监控。
1、引入JADE POM依赖，jade从1.2.4版本开始支持万象
< !-- JADE 核心包，最新版本与发布说明-- > < dependency > < groupId >com.jd.jade< /groupId > < artifactId >jade< /artifactId > < version >1.2.4< /version > < /dependency > < !-- 引用 PFinder SDK 库 -- > < dependency > < groupId >com.jd.pfinder< /groupId > < artifactId >pfinder-profiler-sdk< /artifactId > < version >1.1.5-FINAL< /version > < /dependency > < !-- JADE 配置目前基于 XStream 进行 XML 格式序列化，若通过非 DBConfig 动态调参，需自行引入 -- > < dependency > < groupId >com.thoughtworks.xstream< /groupId > < artifactId >xstream< /artifactId > < version >1.4.19< /version > < /dependency > < !-- JADE 尚未完全解除 dbconfig 依赖（主要是 ConfigBase 基类及 XmlConfigService 接口），非交易应用，需自行引入 dbconfig-client-api 精简包，交易应用一般已直接引用 dbconfig-client 实现包 -- > < dependency > < groupId >com.jd.purchase.config< /groupId > < artifactId >dbconfig-client-api< /artifactId > < version >1.0.8< /version > < /dependency >
2、创建jade.properties配置文件，并通过Spring加载该配置文件。
•注意名字不能修改，JADE初始化会从该命名文件中加载配置属性
# 万象平台环境配置 jade.wx.env=pre # 以下为调试设置，线上环境无需配置 jade.log.level=debug jade.meter.debug-enabled=true
•Spring加载JADE配置文件
< property name="locations" > < list > < !--JADE配置-- > < value >classpath:jade.properties< /value > < /list > < /property > < property name="fileEncoding" > < value >UTF-8< /value > < /property > < /bean >
3、配置JADE启动类，负责 JADE 自定义初始化 。
•如果不集成万象平台，则可以使用配置的DUCC空间配置和修改线程池参数。
•【推荐】如果使用万象，万象会为JDOS应用默认创建一个DUCC空间，使用万象的DUCC进行配置和更新。
/** * @description:JADE配置类 * @author: rongtao7 * @date: 2024/4/5 1:09 下午 */ @Configuration public class JadeConfig { @Value("ucc://${ducc.application}:${ducc.token}@${ducc.hostPort}/v1/namespace/${ducc.namespace}/config/${ducc.config}/profiles/${ducc.profile}?longPolling=15000") private String duccUrl; @Value("${jade.wx.env}") private String wxEnv; @Bean public InitializeBean jadeInitBean() { InitializeBean initializeBean = new InitializeBean(); // 注意这里，如果 uri 中 config 不是命名为 jade，则 name 属性需要设置为 jade ConfiguratorManager instance = new ConfiguratorManager(); instance.addResource("jade", duccUrl); initializeBean.setConfigServiceProvider(instance); // 万象环境 initializeBean.setWxEnv(wxEnv); return initializeBean; } }
4、使用JADE创建线程池，并通过PFinder包装增强以支持trace的传递
•prestart()用于预热核心线程
/** * 线程池配置类，集成JADE和万象平台 */ @Configuration public class TaskExecutePoolConfig { /** * 买药秒送频道线程池 */ @Bean public ExecutorService msChannelPagePool(){ //JADE组件创建线程池 ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = ThreadPoolExecutorBuilder.newBuilder() .name(ThreadPoolName.MS_CHANNEL_PAGE_POOL.name()) // 线程池名称 .core(200) // 核心线程数 .max(200) // 最大线程数 .queue(100) // 设置队列长度，此队列支持动态调整 .callerRuns() // 拒绝策略，内置监控、日志 .keepAliveTime(60L, TimeUnit.SECONDS) //线程存活时间 .prestart() // 预初始化所有核心线程数 .build(); // Pfinder增强 return PfinderContext.executorServiceWrapper(threadPoolExecutor); } }
5、万象平台接入
1）创建万象环境：第一次接入需要创建预发和生产环境。
2）创建万象线程池组件
6、验证效果
•线程池参数动态变更 - 万象，更新后可观测到如下日志，说明修改成功
update executor 'MS_CHANNEL_PAGE_POOL' corePoolSize from 500 to 50 update executor 'MS_CHANNEL_PAGE_POOL' maxPoolSize from 500 to 200 update executor 'MS_CHANNEL_PAGE_POOL' keepAliveTime from 60 to 120 in seconds update executor 'MS_CHANNEL_PAGE_POOL' queueCapacity from 100 to 90
•线程池监控 - PFinder，key格式为：executor.线程池名称.线程池状态（活跃/核心/最大线程数、队列大小、拒绝任务数）
•注：应用需开启pfinder监控并且PFinder SDK 要和 agent版本兼容
•线程池任务RT监控 & 线程池状态监控：
•线程池队列参数配置异常报警：
以上几步操作，就完成了JADE和万象的动态线程池接入。下面从源码角度浅析一下原理。
三、原理源码浅析
动态线程池的核心本质是对JDK的ThreadPoolExecutor包装增强，集成UMP、PFinder、Ducc、万象平台，以实现线程池的可视化管理、动态调参、监控报警能力。
线程池参数如何实现变更呢？
线程池有4个关键参数，即：核心线程数、最大线程数、队列大小、存活时间4个。
•核心、最大线程数、存活时间3个参数通过JDK ThreadPoolExecutor提供了setCorePoolSize、setMaximumPoolSize和setKeepAliveTime支持更新参数。
•但队列长度capacity是不支持修改的，其使用private final修饰。JADE是通过ResizeableLinkedBlockingQueue实现队列长度可变，实现方式是继承LinkedBlockingQueue，通过反射修改队列长度。
下面是JADE动态线程池简易原理图：
从万象平台更新参数开始，万象会将配置数据保存到MySQL数据库中，并通过发布操作将更新的配置推送到JADE的DUCC集成模块DuccConfigService，Linstener监听到配置变更后调用ThreadPoolExecutorUpdater更新线程池参数，更新参数是通过继承JDK的ThreadPoolExecutor实现更新，以及通过ResizeableLinkedBlockingQueue修改队列长度。
JADE线程池监控能力通过Meter监控点 及MeterRegistry监控工厂集成PFinder和UMP实现。
了解基础原理后，从JADE配置类初始化过程及线程池创建过程，分别看一下源码实现。
> JADE配置类初始化过程 - 源码探究
JADEInitBeanBase注入了Spring容器，并利用SpringInitializingBeanafterPropertiesSet()执行自定义初始化逻辑。
JADE 自定义初始化逻辑总共有8个初始化步骤，我们只需要关注其中几个即可。
public abstract class InitBeanBase implements InitializingBean, ApplicationContextAware, ApplicationListener< ContextRefreshedEvent > { @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { log.info("jade init begin"); //1.读取配置文件，设置@Val属性值 initProperties(); //2.初始化日志级别 initLogLevel(); //3.初始化零售DBConfig initDbConfig(); //4.初始化DUCC initConfig(); //5.初始化万象配置 initWX(); //6.初始化 jvm ump key initUmps(); //7.初始化PFinderMeterRegistry监控工厂 initMeter(); //8.初始化JSF监听注册 JSF POOL initJsf(); UST.record(getClass()); log.info("jade init end"); } }
1、initProperties()用于读取jade.properties配置文件，设置@Val属性值
•从根目录读取jade.properties配置文件，名字不可变，否则获取不到。
public final class JadeConfigs { //从根目录读取 jade.properties private static synchronized Config initConfig() { //略... Object cfg = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("jade.properties"); } }
•为Bean的@Val注解标注的属性设置值，如果jade.properties配置了则使用配置的，否则使用默认值。
public abstract class InitBeanBase implements InitializingBean, ApplicationContextAware, ApplicationListener< ContextRefreshedEvent > { //为@Val注解标注的属性设置值 private void parseSpringValue(Config cfg) { //Spring PropertyPlaceholderHelper：解析和替换占位符的工具 PropertyPlaceholderHelper helper = new PropertyPlaceholderHelper("${", "}", ":", true); //反射获取所有字段 for (Field f : FieldUtils.getAllFields(getClass())) { f.setAccessible(true); if (f.get(this) != null) { // may set explicitly continue; } //获取 @Val 注解 Val valAnno = f.getAnnotation(Val.class); if (valAnno != null && StringUtils.isNotEmpty(valAnno.value())) { try { //从Config(jade.properties) 配置文件读取属性值，没有则为默认值。 String actualVal = helper.replacePlaceholders(valAnno.value(), k -> { String v = cfg.getString(k); if (v == null) { v = applicationContext.getEnvironment().getProperty(k); } return v; }); if (actualVal != null) { Function< String, ? > parser = TYPE_PARSERS.get(f.getType()); if (parser != null) { Object parsedVal = parser.apply(actualVal); f.set(this, parsedVal); } } } catch (Exception e) { log.error("parse field {} error", f.getName()); throw e; } } } } }
2、initConfig()初始化配置类中的jade配置的ducc，如果不集成万象，则使用这个ducc配置。使用万象，则使用万象平台配置的ducc。
•代码与万象初始化逻辑相同，参考下面的即可。
3、initWX()初始化万象平台配置。
•万象初始化流程主要有3步骤：1.拼接使用万象默认配置的Ducc空间；2.启动监听；3.拉取配置更新JADE组件
•万象的默认Ducc空间格式为：通过应用名和环境Env的拼接：{ns：wxbizapps} {appName：diansong} {env：pre}
class WXInit { //万象初始化 private void init0() { //1.万象默认的DUCC配置 String duccHost = DuccResource.getDefautHost(); Config config = JadeConfigs.getConfig(); String app = config.getString("jade.wx.app", "jdos_wxbizapps"); String token = config.getString("jade.wx.token", getDefaultDuccToken(duccHost)); String ns = config.getString("jade.wx.ns", "wxbizapps"); String cfg = config.getString("jade.wx.cfg", Env.getAppName()); if (failOrLog(cfg, "jade.wx.cfg")) { return; } String env = initBean.getWxEnv(); if (StringUtils.isEmpty(env)) { env = config.getString("jade.wx.env"); } if (failOrLog(env, "jade.wx.env")) { return; } String currentApp = Env.getDeployAppName(); if (failOrLog(currentApp, "current app name")) { return; } //DUCC URL拼接 String url = String.format(DuccResource.URL_FORMAT, app, token, duccHost, ns, cfg, env, 1000 * 60, isRequired()); log.info("connect to wanxiang via {}", url); // TODO: mark token //Resource Name jade-wx String resxName = "jade-wx"; ConfiguratorManager cm = new ConfiguratorManager(); cm.setApplication(currentApp); cm.addResource(resxName, url); cm.start(); //2.启动监听Ducc jade-wx ConfigService configService = new DuccConfigService(cm); //3.从万象平台拉配置更新JADE组件 configService.getConfig(resxName, JadeConfig.class); // TODO: not found, throws? UST.record(getClass()); } }
• 启动监听DUCC调用DuccConfigService init()初始化方法
public class DuccConfigService implements ConfigService { //构造方法，注入DUCC ConfiguratorManager public DuccConfigService(@NonNull ConfiguratorManager configuratorManager) { if (configuratorManager == null) { throw new NullPointerException("configuratorManager is marked non-null but is null"); } else { //初始化 this.init(configuratorManager); } } }
•init()初始化方法中会启动万象DUCC的线程，并添加监听事件，监听Resource name 为jade-wx的变化，变化后的回调函数通过DuccConfigService.this.updateConfig(configuration)用来更新JADE组件
//初始化方法 private void init(ConfiguratorManager configuratorManager) { try { this.configuratorManager = configuratorManager; //1.启动Ducc线程 if (!configuratorManager.isStarted()) { if (StringUtils.isNotEmpty(Env.getDeployAppName())) { System.setProperty("application.name", Env.getDeployAppName()); } configuratorManager.start(); } List< Resource > resources = DuccUtil.getResources(configuratorManager); Iterator var3 = resources.iterator(); while(var3.hasNext()) { final Resource resource = (Resource)var3.next(); //2.Ducc添加监听事件，Name是：jade-wx configuratorManager.addListener(new ConfigurationListener() { public String getName() { return resource.getName(); } //回调函数更新JADE组件 public void onUpdate(Configuration configuration) { DuccConfigService.this.updateConfig(configuration); } }); } UST.record(this.getClass()); } catch (Throwable var5) { throw var5; } }
•DuccConfigService更新方法调用JadeConfig的init()方法，根据万象平台配置更新JADE各个组件，包括动态线程池。
public class JadeConfig implements JadeConfigSupport, InitializingObject { public static void init(JadeConfigSupport cfg) { //JADE-日志组件 更新 //JADE-动态线程池组件 更新 ThreadPoolExecutorUpdater.update(cfg.getExecutorConfig()); //JADE-本地缓存组件 更新 //.... } }
5、ThreadPoolExecutorUpdater更新线程池参数核心类
•核心、最大线程数、存活时间是通过继承JDK ThreadPoolExecutor实现更新的。
•在核心类中，当调大核心线程数后，会调用prestartAllCoreThreads()对核心线程进行预热，所以不必担心调大核心线程数后发生的“抖动”问题（实际是创建线程的开销）。
•注意core和max是一起更新的，否则可能会导致更改不生效的问题。
ThreadPoolExecutorUpdater更新线程池主要有以下5个步骤。
•updatePoolSize更新核心、最大线程数，注意需要一起同步更新，否则可能导致更新失败问题
•setKeepAliveTime更新KeepAliveTime存活时间
•setCapacity反射修改队列容量
•prestartAllCoreThreads()预热核心线程数
•updateRejectSetting()更新拒绝策略
private static void update0(ExecutorConfigSupport.ExecutorSetting executorSetting, ThreadPoolExecutor executor) { //1.更新核心、最大线程数，注意需要一起同步更新，否则可能导致更新失败问题 updatePoolSize(executorSetting, executor); //2.更新KeepAliveTime存活时间 if (executorSetting.getKeepAliveSeconds() != null && executorSetting.getKeepAliveSeconds() != executor.getKeepAliveTime(TimeUnit.SECONDS)) { executor.setKeepAliveTime(executorSetting.getKeepAliveSeconds(), TimeUnit.SECONDS); } //3.更新队列 if (executorSetting.getQueueCapacity() != null) { if (executor.getQueue() instanceof LinkedBlockingQueue) { LinkedBlockingQueue currentQueue = (LinkedBlockingQueue) executor.getQueue(); int currentQueueCapacity = ResizableLinkedBlockingQueue.getCapacity(currentQueue); if (executorSetting.getQueueCapacity() > 0 && executorSetting.getQueueCapacity() != currentQueueCapacity) { //反射修改队列数量，signalNotFull ResizableLinkedBlockingQueue.setCapacity(currentQueue, executorSetting.getQueueCapacity()); } else if (executorSetting.getQueueCapacity() == 0) { //调整队列数量为0，注意丢任务风险。 if (BooleanUtils.isTrue(executorSetting.getForceResizeQueue())) { setWorkQueue(executor, new SynchronousQueue()); } else { // log } } } //else 省略 } //4.预热核心线程数 if (BooleanUtils.toBoolean(executorSetting.getPrestartAllCoreThreads()) && executor.getPoolSize() < executor.getCorePoolSize()) { int threads = executor.prestartAllCoreThreads(); } //5.更新拒绝策略 updateRejectSetting(executorSetting, executor); }
•队列长度修改通过ResizableLinkedBlockingQueue反射实现。
//可动态调整容量的 BlockingQueue //HACK: 内部直接继承自 LinkedBlockingQueue，通过反射修改其 private final capacity 字段 public class ResizableLinkedBlockingQueue< E > extends LinkedBlockingQueue< E > { //反射设置队列大小 static < E > void setCapacity(LinkedBlockingQueue< E > queue, int capacity) { int oldCapacity = getCapacity(queue); FieldUtils.writeField(queue, FN_CAPACITY, capacity, true); int size = queue.size(); //如果队列中的任务已经达到老队列容量限制，并且新的容量大于队列任务数 if (size >= oldCapacity && capacity > size) { // thanks to https://www.cnblogs.com/thisiswhy/p/15457810.html MethodUtils.invokeMethod(queue, true, "signalNotFull"); } } }
•这里有一个细节，如果队列容量满了，当调整完队列数后，手动调用signalNotFull发出队列非满通知，唤醒阻塞线程，可以继续向队列插入任务了。
> 创建JADE线程池build()- 源码探究
以下是我们通过 JADE ThreadPoolExecutorBuilder 创建线程池的 Bean，核心逻辑在 build() 封装。
/** * 秒送频道页线程池 */ @Bean public ExecutorService msChannelPagePool(){ ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = ThreadPoolExecutorBuilder.newBuilder() .name(ThreadPoolName.MS_CHANNEL_PAGE_POOL.name()) // 线程池名称 .core(200) // 核心线程数 .max(200) // 最大线程数 .queue(1024) // 设置队列长度，此队列支持动态调整 .callerRuns() // 快捷设置拒绝策略为丢弃，内置监控、日志 .keepAliveTime(60L, TimeUnit.SECONDS) //线程存活时间 .prestart() // 预初始化所有核心线程数 .build(); return PfinderContext.executorServiceWrapper(threadPoolExecutor); }
•build()主要逻辑有3步，1.创建线程池 ，2.启动所有核心线程， 3.注册线程池监控点
public abstract class AbstractExecutorBuilder{ public synchronized E build() { //1.创建线程池 this.executor = createExecutor(); //2.启动所有核心线程 if (this.prestartAllCoreThreads) { executor.prestartAllCoreThreads(); } //3.创建监控 initMonitor(); return this.executor; } }
•initMonitor()创建PFinder线程池监控，即 活跃线程数、核心/最大线程数，队列数量等。格式为：executor.线程池名.activeCount.(注意线程池一定要有名字)
•gauge()方法内部集成PFinder，使用代码编程的方式进行Gauge埋点，用于记录线程池的瞬时值指标：活动线程数、核心/最大、队列大小等。PFinder埋点方式详见PFinder文档。
public abstract class MeterRegistry< C extends MeterRegistryConfig > { public List< Gauge > gaugeExecutor(String executorName, ThreadPoolExecutor executor) { String namePrefix = "executor." + executorName; return gaugeExecutor0(namePrefix, executor); } private List< Gauge > gaugeExecutor0(String namePrefix, ThreadPoolExecutor executor) { namePrefix += "."; List< Gauge > gauges = new ArrayList< >(); if (getConfig().isThreadPoolAllMetricsEnabled()) { gauges.add(gauge(namePrefix + "taskCount", executor::getTaskCount)); gauges.add(gauge(namePrefix + "completedTaskCount", executor::getCompletedTaskCount)); } gauges.add(gauge(namePrefix + "activeCount", executor::getActiveCount)); gauges.add(gauge(namePrefix + "corePoolSize", executor::getCorePoolSize)); gauges.add(gauge(namePrefix + "maxPoolSize", executor::getMaximumPoolSize)); gauges.add(gauge(namePrefix + "poolSize", executor::getPoolSize)); gauges.add(gauge(namePrefix + "queueSize", () -> executor.getQueue().size())); // return gauges; } }
四、避坑指南
•线程池必须有名字，监控依赖，并且不能重名。当系统有问题时也便于通过jstack等工具排查定位问题。
•应用需开启pfinder监控并且PFinder SDK 要和 agent版本兼容
•线程池创建后，线程不会立即启动，而是在有任务提交时才启动，启动的瞬间会因为创建线程的开销造成性能“抖动”，可以使用prestartAllCoreThreads()预热核心线程。
•线程池的核心线程，默认是不会回收的，如果一个线程池活跃度长时间很低，建议调整核心线程数，过多的线程会浪费内存资源，影响系统稳定性。
•Future、CompletableFuture异步任务使用线程池时设置合理的超时时间，避免因外部服务故障或网络等问题导致任务长时间阻塞，造成资源浪费，严重甚至拖垮整个线程池，导致线上问题。
•同理，系统中请求外部Http请求时，必须设置超时时间，避免资源被长时间占用无法释放，影响系统性能和稳定性。
审核编辑 黄宇
