使用线程执行框架的一次经历
场景
一个线程从某个地方接收消息(数据)，使用可以是线程其他主机或者消息队列，然后转由另外的执行一个线程池来执行具体处理消息的逻辑，并且消息的框架处理速度小于接收消息的速度。这种情景很常见，经历试想一下，使用你会怎么设计和实现？线程
直观想法
很显然采用JUC的线程框架，可以迅速写出代码。执行
消息接收者：
public class Receiver { private static volatile boolean inited = false; private static volatile boolean shutdown = false; private static volatile int cnt = 0; private MessageHandler messageHandler; public void start(){ Executors.newSingleThreadExecutor().execute(new Runnable() { @Override public void run() { while(!shutdown){ init(); recv(); } } }); } /** * 模拟消息接收 */ public void recv(){ Message msg = new Message("Msg" + System.currentTimeMillis()); System.out.println(String.format("接收到消息(%d): %s",框架 ++cnt, msg)); messageHandler.handle(msg); } public void init(){ if(!inited){ messageHandler = new MessageHandler(); inited = true; } } public static void main(String[] args) { new Receiver().start(); } }消息处理：
public class MessageHandler { private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; private ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); public void handle(Message msg) { try { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { while (true) { try { System.out.println("解析消息：" + message); Thread.sleep(5000); System.out.println("============================"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }效果：这种方案导致的现象是接收到的消息会迅速堆积，我们从消息队列（或者其他地方）取出了大量消息，经历但是使用处理线程的速度又跟不上，所以导致的线程问题是大量的Task会堆积在线程池底层维护的一个阻塞队列中，这会极大的执行耗费存储空间，影响系统的框架性能。
分析：当execute()一个任务的经历时候，服务器租用如果有空闲的worker线程，那么投入运行，否则看设置的***线程个数，没有达到线程个数限制就创建新线程，接新任务，否则就把任务缓冲到一个阻塞队列中，问题就是这个队列，默认的大小是没有限制的，所以就会大量的堆积任务，必然耗费heap空间。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); } public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); // capacity }
计数限制
面对上述问题，想到了要限制消息接收的速度，自然就想到了各种线程同步的原语，不过在这里最简单的就是使用一个Volatile的计数器。
消息接收者：
public class Receiver { private static volatile boolean inited = false; private static volatile boolean shutdown = false; private static volatile int cnt = 0; private MessageHandler messageHandler; public void start(){ Executors.newSingleThreadExecutor().execute(new Runnable() { @Override public void run() { while(!shutdown){ init(); recv(); } } }); } /** * 模拟消息接收 */ public void recv(){ Message msg = new Message("Msg" + System.currentTimeMillis()); System.out.println(String.format("接收到消息(%d): %s", ++cnt, msg)); messageHandler.handle(msg); } public void init(){ if(!inited){ messageHandler = new MessageHandler(); inited = true; } } public static void main(String[] args) { new Receiver().start(); } }消息处理：
public class MessageHandler { private static final int THREAD_POOL_SIZE = 1; private ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); public void handle(Message msg){ try { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message){ try { Thread.sleep(10000); System.out.println("解析消息：" + message); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally { Receiver.limit --; } } }效果：通过控制消息的个数来阻塞消息的接收过程，就不会导致任务的堆积，系统的网站模板内存消耗会比较平缓，限制消息的个数本质就和下面限制任务队列大小一样。
使用同步队列 SynchronousQueue
SynchronousQueue 虽名为队列，但是其实不会缓冲任务的对象，只是作为对象传递的控制点，如果有空闲线程或者没有达到***线程限制，就会交付给worker线程去执行，否则就会拒绝，我们需要自己实现对应的拒绝策略RejectedExecutionHandler，默认的是抛出异常RejectedExecutionException。
消息接收者同上。
消息处理：
public class MessageHandler { private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; ThreadPoolExecutor service = new ThreadPoolExecutor(THREAD_POOL_SIZE, THREAD_POOL_SIZE, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new RejectedExecutionHandler() { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { System.out.println("自定义拒绝策略"); try { executor.getQueue().put(r); System.out.println("重新放任务回队列"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); public void handle(Message msg) { try { System.out.println(service.getTaskCount()); System.out.println(service.getQueue().size()); System.out.println(service.getCompletedTaskCount()); service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { while (true) { try { System.out.println("线程名:" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println("解析消息：" + message); Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }效果：能够控制消息的接收速度，但是我们需要在rejectedExecution中实现某种阻塞的操作，但是选择在发生拒绝的时候把任务重新放回队列，带来的问题就是这个Task会发生饥饿现象。
使用大小限制的阻塞队列
使用LinkedBlockingQueue作为线程框架底层的香港云服务器任务缓冲区，并且设置大小限制，思想上和上述方案一样，都是有一个阻塞的点，但是通过***的jvm monitor看到这里的CPU消耗更少，内存使用有所降低，并且波动小（具体原因有待探索）。
消息接收者同上。
消息处理：
public class MessageHandler { private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4; private static final int BLOCK_QUEUE_CAP = 500; ThreadPoolExecutor service = new ThreadPoolExecutor(THREAD_POOL_SIZE, THREAD_POOL_SIZE, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(BLOCK_QUEUE_CAP), new SimpleThreadFactory(), new RejectedExecutionHandler() { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { System.out.println("自定义拒绝策略"); try { executor.getQueue().put(r); System.out.println("重新放任务回队列"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); public void handle(Message msg) { try { service.execute(new Runnable() { @Override public void run() { parseMsg(msg); } }); } catch (Throwable e) { System.out.println("消息处理异常" + e); } } /** * 比较耗时的消息处理流程 */ public void parseMsg(Message message) { try { Thread.sleep(5000); System.out.println("线程名:" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println("解析消息：" + message); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } static class SimpleThreadFactory implements ThreadFactory { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread thread = new Thread(r); thread.setName("Thread-" + System.currentTimeMillis()); return thread; } } }
总结
多线程是比较容易出问题的地方，特别当对方法不熟悉的时候