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Java中實現線程的超時中斷方法實例

發布時間:2020-10-21 09:17:22 來源:腳本之家 閱讀:176 作者:占小狼 欄目:編程語言

背景

之前在實現熔斷降級組件時,需要實現一個接口的超時中斷,意思是,業務在使用熔斷降級功能時,在平臺上設置了一個超時時間,如果在請求進入熔斷器開始計時,并且接口在超時時間內沒有響應,則需要提早中斷該請求并返回。

比如正常下游接口的超時時間為800ms,但是因為自身業務的特殊需求,最多只能等200ms,如果200ms之內沒有數據返回,則返回降級數據。這里處理請求的線程可以看成是tomcat線程池中的一個線程,如果通過線程池返回的Future,可以很輕松的實現超時返回,但是這種情況下,并不能拿到Futrue,需要換一種思路。

思路

中斷一個線程的思路有哪些?

除了已經廢棄的Thread.stop, Thread.suspend, Thread.resume 方法,剩下的貌似只有一種方案了,就是調用當前線程的 interrupt() ,但是這個方法的作用并不是中斷線程,而是設置一個標識,通知該線程可以被中斷了,到底是繼續執行,還是中斷返回,由線程本身自己決定。

具體來說,當對一個線程調用了 interrupt() 之后,如果該線程處于被阻塞狀態(比如執行了wait、sleep或join等方法),那么會立即退出阻塞狀態,并拋出一個 InterruptedException 異常,在代碼中catch這個異常進行后續處理。如果線程一直處于運行狀態,那么只會把該線程的中斷標志設置為 true,僅此而已,所以 interrupt() 并不能真正的中斷線程,不過在rpc調用的場景中,請求線程一般都處于阻塞狀態,等待數據返回,這時 interrupt() 方法是可以派上用場的。

那么,要實現指定超時時間內中斷請求線程,還有最后一個問題需要解決:什么時候,由誰去執行 interrupt() 方法?

必然這個方法只能由其它線程來執行了(自己都阻塞了,執行個鬼),而且是在請求進入熔斷器時,并在超時時間之后執行,有點繞,比如超時時間是200ms,那么請求進入熔斷器之后,再過200ms,就執行 interrupt() ,但是在200ms之內有數據返回,那么就不執行 interrupt() 了。

實現

需求已經很明確了,相當于延遲執行一個task,其內部邏輯就是執行請求線程的 interrupt() ,當然還有其它的邏輯。

Runnable task = new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
  try {
   thread.interrupt();
   // 取消定時器任務
   f.cancel();
  } catch (Exception e) {
   logger.error("Failed while ticking TimerListener", e);
  }
 }
};

Doug Lea大神提供的 ScheduledThreadPoolExecutor 可以很好的滿足這個需求,通過 scheduleAtFixedRate 方法可以很方便的實現在延遲指定時間之后執行提交的任務。

ScheduledFuture<?> f = executor.scheduleAtFixedRate(
task, timeout, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

在請求進入熔斷器時,順便提交一個任務到線程池中等待執行,如果接口在超時時間內沒有返回,那么該任務會被觸發,并執行請求線程的 interrupt 方法,這樣就實現了請求線程的中斷(因為這時請求線程正在被阻塞,等待數據返回),另外需要清空定時任務,不然這個任務會一直執行。

如果接口正常返回了,也要記得清空定時任務,并且在請求退出熔斷器的時候,記得恢復請求線程的中斷標識,如何恢復?在請求線程中執行下面代碼即可。

Thread.interrupted();
// 內部邏輯
public static boolean interrupted() {
 return currentThread().isInterrupted(true);
}
// 參數為true,可以清除中斷標識
private native boolean isInterrupted(boolean ClearInterrupted);

執行當前線程(即請求線程)的isInterrupted方法。

使用這種方式實現請求的超時中斷,在QPS很高的情況下,會有額外的性能損失,因為每次請求都要提交一個任務到線程池中等待執行。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對億速云的支持。

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