线程池如何监控，才能帮助开发者快速定位线上错误？

龙台 ImportNew

大部分情况下，线程池的运行情况对于使用者来说是个黑盒。

运行情况不可知，会导致生产出现事故问题排查困难，以及线程池参数难以定义

文章围绕线程池监控展开，讨论线程池如何监控、监控的指标以及监控数据的存储展示。

1. 如何监控运行数据

设想一下，如果想监控线程池的运行数据，你会怎么操作？

这里提供两种常规思路：

线程池运行时埋点，每一次运行任务都进行统计；
定时获取线程池的运行数据。

这里我推荐第二种。因为线程池的监控 API 会通过获取主锁来控制结果的相对准确性，性能相对较差，后面会详细说明。

为什么叫相对准确？

因为任务和线程的状态在计算过程中可能会动态变化，只能给到一个近似值，保证不了绝对准确。

模拟下定时采集线程池运行时数据的代码：

private ScheduledThreadPoolExecutor collectVesselExecutor;
String collectVesselTaskName = "client.scheduled.collect.data";collectVesselExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(        new Integer(1),        ThreadFactoryBuilder.builder().daemon(true).prefix(collectVesselTaskName).build());
// 延迟 initialDelay 后循环调用. scheduleWithFixedDelay 每次执行时间为上一次任务结束时, 向后推一个时间间隔collectVesselExecutor.scheduleWithFixedDelay(        () -> runTimeGatherTask(),        properties.getInitialDelay(),        properties.getCollectInterval(),        TimeUnit.MILLISECONDS);

一般线程池分为两种方式创建，Spring Bean 和非 Spring Bean，假设创建的线程池是 Spring 管理的。

我们只需要在 Spring 容器启动成功后，延迟一段时间后开始采集运行数据就 OK 了。

不论线程池是否由 Spring 管理，采集的方式大致相同。一种从 Spring 容器取，一种是创建好线程池后放到一个自定义容器。

2. 监控的指标有哪些？

说一下目前 Hippo4J 定义的线程池监控指标，包括不限于。大家有业务中使用到的监控指标都可以讨论下

线程池当前负载：当前线程数 / 最大线程数
线程池峰值负载：当前线程数 / 最大线程数，线程池运行期间最大的负载
核心线程数：线程池的核心线程数
最大线程数：线程池限制同时存在的线程数
当前线程数：当前线程池的线程数
活跃线程数：执行任务的线程的大致数目
最大出现线程数：线程池中运行以来同时存在的最大线程数
阻塞队列：线程池暂存任务的容器
队列容量：队列中允许元素的最大数量
队列元素：队列中已存放的元素数量
队列剩余容量：队列中还可以存放的元素数量
线程池任务完成总量：已完成执行的任务的大致总数
拒绝策略执行次数：运行时抛出的拒绝次数总数

这些指标可以帮助我们解决大多数因为线程池而导致的问题排查。但是，事情往往不能尽善尽美。

当前线程数、活跃线程数、最大出现线程数、线程池任务完成总量的线程池 API 会先获取到 mainLock，然后才开始计算。

mainLock 是线程池的主锁，线程执行、线程销毁和线程池停止等都会使用到这把锁。

final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;mainLock.lock();try {    xxxxx} finally {    mainLock.unlock();}

如果频繁获取这把锁，会导致原有线程池任务执行性能受到影响。

所以，我们应该避免频繁获取这几项参数，这也是不使用线程池任务执行埋点最重要的原因。

3. 监控数据存储

上面的线程池监控指标如果只能支持实时查看，并不能帮忙开发日常排查错误。

大部分场景下，生产上的问题发现会有延迟。比如 12:30 出现的问题，业务13:00 进行的反馈。

为了更好帮助开发排错，我们需要将线程池的历史运行数据进行存储。

说到线程池历史运行数据的存储，使用时序数据库（TSDB）是最合适的。

但大部分情况下，公司不会为了这一个需求搭建或者采购时序数据库，那就可以使用折中方案，比如说 MySQL、ES 等。

我们以 MySQL 为例，his_run_data 历史运行数据表，建表语句如下：

CREATE TABLE `his_run_data` (  `thread_pool_id` varchar(56) DEFAULT NULL COMMENT '线程池ID',  `instance_id` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '实例ID',  `current_load` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前负载',  `peak_load` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '峰值负载',  `pool_size` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '线程数',  `active_size` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '活跃线程数',  `queue_capacity` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '队列容量',  `queue_size` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '队列元素',  `queue_remaining_capacity` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '队列剩余容量',  `completed_task_count` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '已完成任务计数',  `reject_count` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '拒绝次数',  `timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '时间戳',  `gmt_create` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',  `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `idx_group_key` (`tp_id`,`instance_id`) USING BTREE,  KEY `idx_timestamp` (`timestamp`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='历史运行数据表';

可以看到，建表语句中有三个关键字段：

thread_pool_id：表示当前数据的线程池标识
instance_id：应用可能集群部署，标识集群下唯一的线程池
timestamp：记录线程池运行数据产生时的时间戳

有一个问题，线上的线程池是源源不断产生运行数据的，迟早不得把表的数据量推到上亿？

因为数据是有时效性的，过了一定时间之后，就没有必要再占用实时的资源。

针对上述问题提供两种解决方案：

假设数据存储 1 天，如果超出这个时间，直接删除即可；
同上所述，过期数据可以保留到备份表中，并删除 his_run_data 数据。

可能有的小伙伴还会担心，数据量太大会不会导致查询时过慢？

我们可以算一下，假设有 100 个应用，每个应用部署 10 个节点。假设数据有效期为 1 小时，那么可以产出的数据是 72 万，一天也就是 1728 万。对于 MySQL 而言，几千万数据量以下针对索引的查询，都不会产生性能瓶颈。

4. 如何定义公共监控？

4.1 抽象线程池存储

上面说到，线程池的采集历史运行数据在各个应用系统中，数据的存储、定期删除是否可以抽象出来，避免重复的工作。

如果选择抽象数据存储，客户端节点与服务端之间的交互如下：

客户端定时采集线程池历史运行数据，将数据打包好发送服务端；
服务端接收客户端上报的数据，进行数据入库持久化存储；
服务端定期删除或存档客户端线程池历史运行数据；
由服务端统一对外提供线程池运行图表的数据展示。

这里有个小问题，客户端如何打包发送给服务端？定时采集数据后直接上报是不是可行呢？

不推荐采集、上报两种行为放到一个流程中，好的设计应该是要分离开职责。而且，如果在上报过程中网络出现阻塞等等问题，会耽误采集线程的下一次采集结果。

我们可以使用多线程生产、消费模型来做。相信大家初学多线程一定都学过这个设计：

// 缓冲队列private BlockingQueue<Message> messageCollectVessel  = new ArrayBlockingQueue(bufferSize);
// 生产者Message message = collector.collectMessage();boolean offer = messageCollectVessel.offer(message);if (!offer) {    log.warn("Buffer data starts stacking data...");}
// 消费者while (true) {    try {        Message message = messageCollectVessel.take();        messageSender.send(message);    } catch (Throwable ex) {        log.error("Consumption buffer container task failed. Number of buffer container tasks :: {}", messageCollectVessel.size(), ex);    }}