Java: ExecutorService, который блокирует отправку после определенного размера очереди

Question

Я пытаюсь закодировать решение, в котором один поток создает задачи с интенсивным вводом-выводом, которые могут выполняться параллельно. Каждая задача имеет значительные данные в памяти. Поэтому я хочу иметь возможность ограничить количество задач, ожидающих в данный момент.

Если я создаю ThreadPoolExecutor следующим образом:

    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(numWorkerThreads, numWorkerThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>(maxQueue));

Затем executor.submit(callable) выдает RejectedExecutionException, когда очередь заполняется, и все потоки уже заняты.

Что можно сделать, чтобы блокировать executor.submit(callable), когда очередь заполнена и все потоки заняты?

EDIT : Я пытался это :

executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

И это в некоторой степени достигает эффекта, которого я хочу достичь, но неэлегичным способом (в основном отклоненные потоки запускаются в вызывающем потоке, поэтому это блокирует вызывающий поток от отправки большего количества данных).

РЕДАКТИРОВАТЬ: (через 5 лет после постановки вопроса)

Для тех, кто читает этот вопрос и его ответы, пожалуйста, не принимайте принятый ответ как одно правильное решение. Пожалуйста, прочитайте все ответы и комментарии.

Answer 1

Я сделал то же самое. Хитрость заключается в том, чтобы создать BlockingQueue, где метод offer () действительно является методом put (). (вы можете использовать любую базовую версию BlockingQueue, какую захотите).

public class LimitedQueue<E> extends LinkedBlockingQueue<E> 
{
    public LimitedQueue(int maxSize)
    {
        super(maxSize);
    }

    @Override
    public boolean offer(E e)
    {
        // turn offer() and add() into a blocking calls (unless interrupted)
        try {
            put(e);
            return true;
        } catch(InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return false;
    }

}

Обратите внимание, что это работает только для пула потоков, где corePoolSize==maxPoolSize, поэтому будьте осторожны (см. Комментарии).

Answer 2

Вот как я решил это с моей стороны:

(примечание: это решение блокирует поток, который отправляет Callable, поэтому предотвращает выброс RejectedExecutionException)

public class BoundedExecutor extends ThreadPoolExecutor{

    private final Semaphore semaphore;

    public BoundedExecutor(int bound) {
        super(bound, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
        semaphore = new Semaphore(bound);
    }

    /**Submits task to execution pool, but blocks while number of running threads 
     * has reached the bound limit
     */
    public <T> Future<T> submitButBlockIfFull(final Callable<T> task) throws InterruptedException{

        semaphore.acquire();            
        return submit(task);                    
    }


    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);

        semaphore.release();
    }
}

Answer 3

В настоящее время принятый ответ имеет потенциально существенную проблему - он изменяет поведение ThreadPoolExecutor.execute так, что если у вас есть corePoolSize < maxPoolSize, логика ThreadPoolExecutor никогда не добавит дополнительных рабочих за пределы ядра.

С ThreadPoolExecutor .execute (Runnable):

    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);

В частности, этот последний блок 'else' никогда не будет выполнен.

Лучшеальтернатива состоит в том, чтобы сделать что-то похожее на то, что уже делает OP - используйте RejectedExecutionHandler , чтобы сделать ту же логику put:

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
    try {
        if (!executor.isShutdown()) {
            executor.getQueue().put(r);
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
        throw new RejectedExecutionException("Executor was interrupted while the task was waiting to put on work queue", e);
    }
}

Есть некоторые вещи, на которые следует обратить вниманиеподход, как указано в комментариях (имеется в виду этот ответ ):

1. Если corePoolSize==0, то существует состояние гонки, при котором все потоки в пуле могут умереть раньшезадача видима
2. Использование реализации, которая переносит задачи очереди (не относится к ThreadPoolExecutor), приведет к проблемам, если обработчик также не переносит ее аналогичным образом.

СохранениеТем не менее, это решение будет работать для большинства типичных ThreadPoolExecutors и будет правильно обрабатывать случай, когда corePoolSize < maxPoolSize.

Answer 4

Я знаю, что это старый вопрос, но у него была похожая проблема, что создание новых задач было очень быстрым, и если было слишком много OutOfMemoryError, потому что существующая задача не была выполнена достаточно быстро

В моем случае Callables отправлено, и мне нужен результат, следовательно, мне нужно сохранить все Futures, возвращенные executor.submit(). Мое решение состояло в том, чтобы поместить Futures в BlockingQueue с максимальным размером. После заполнения этой очереди больше задач не генерируется, пока некоторые из них не будут выполнены (элементы удалены из очереди). В псевдокоде:

final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numWorkerThreads);
final LinkedBlockingQueue<Future> futures = new LinkedBlockingQueue<>(maxQueueSize);
try {   
    Thread taskGenerator = new Thread() {
        @Override
        public void run() {
            while (reader.hasNext) {
                Callable task = generateTask(reader.next());
                Future future = executor.submit(task);
                try {
                    // if queue is full blocks until a task
                    // is completed and hence no future tasks are submitted.
                    futures.put(compoundFuture);
                } catch (InterruptedException ex) {
                    Thread.currentThread().interrupt();         
                }
            }
        executor.shutdown();
        }
    }
    taskGenerator.start();

    // read from queue as long as task are being generated
    // or while Queue has elements in it
    while (taskGenerator.isAlive()
                    || !futures.isEmpty()) {
        Future compoundFuture = futures.take();
        // do something
    }
} catch (InterruptedException ex) {
    Thread.currentThread().interrupt();     
} catch (ExecutionException ex) {
    throw new MyException(ex);
} finally {
    executor.shutdownNow();
}

Answer 5

У меня была похожая проблема, и я реализовал ее, используя beforeExecute/afterExecute хуки из ThreadPoolExecutor:

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * Blocks current task execution if there is not enough resources for it.
 * Maximum task count usage controlled by maxTaskCount property.
 */
public class BlockingThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {

    private final ReentrantLock taskLock = new ReentrantLock();
    private final Condition unpaused = taskLock.newCondition();
    private final int maxTaskCount;

    private volatile int currentTaskCount;

    public BlockingThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
            long keepAliveTime, TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue, int maxTaskCount) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        this.maxTaskCount = maxTaskCount;
    }

    /**
     * Executes task if there is enough system resources for it. Otherwise
     * waits.
     */
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        taskLock.lock();
        try {
            // Spin while we will not have enough capacity for this job
            while (maxTaskCount < currentTaskCount) {
                try {
                    unpaused.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    t.interrupt();
                }
            }
            currentTaskCount++;
        } finally {
            taskLock.unlock();
        }
    }

    /**
     * Signalling that one more task is welcome
     */
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        taskLock.lock();
        try {
            currentTaskCount--;
            unpaused.signalAll();
        } finally {
            taskLock.unlock();
        }
    }
}

Это должно быть достаточно хорошо для вас. Кстати, оригинальная реализация основывалась на размере задачи, потому что одна задача могла быть больше в 100 раз, чем другая, и отправка двух огромных задач убивала окно, но выполнение одной большой и большой маленькой было хорошо. Если ваши задачи с интенсивным вводом / выводом примерно одинакового размера, вы можете использовать этот класс, в противном случае просто дайте мне знать, и я опубликую реализацию, основанную на размере.

P.S. Вы хотели бы проверить ThreadPoolExecutor Javadoc. Это действительно хорошее руководство пользователя от Дуга Ли о том, как его легко настроить.

Answer 6

Я реализовал решение, следуя шаблону декоратора и используя семафор для управления количеством выполненных задач.Вы можете использовать его с любыми Executor и:

• Укажите максимум текущих задач
• Укажите максимальное время ожидания для разрешения на выполнение задачи (если время истекло и нетразрешение получено, RejectedExecutionException брошено)

import static java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS;

import java.time.Duration;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;
import java.util.concurrent.Semaphore;

import javax.annotation.Nonnull;

public class BlockingOnFullQueueExecutorDecorator implements Executor {

    private static final class PermitReleasingDecorator implements Runnable {

        @Nonnull
        private final Runnable delegate;

        @Nonnull
        private final Semaphore semaphore;

        private PermitReleasingDecorator(@Nonnull final Runnable task, @Nonnull final Semaphore semaphoreToRelease) {
            this.delegate = task;
            this.semaphore = semaphoreToRelease;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                this.delegate.run();
            }
            finally {
                // however execution goes, release permit for next task
                this.semaphore.release();
            }
        }

        @Override
        public final String toString() {
            return String.format("%s[delegate='%s']", getClass().getSimpleName(), this.delegate);
        }
    }

    @Nonnull
    private final Semaphore taskLimit;

    @Nonnull
    private final Duration timeout;

    @Nonnull
    private final Executor delegate;

    public BlockingOnFullQueueExecutorDecorator(@Nonnull final Executor executor, final int maximumTaskNumber, @Nonnull final Duration maximumTimeout) {
        this.delegate = Objects.requireNonNull(executor, "'executor' must not be null");
        if (maximumTaskNumber < 1) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("At least one task must be permitted, not '%d'", maximumTaskNumber));
        }
        this.timeout = Objects.requireNonNull(maximumTimeout, "'maximumTimeout' must not be null");
        if (this.timeout.isNegative()) {
            throw new IllegalArgumentException("'maximumTimeout' must not be negative");
        }
        this.taskLimit = new Semaphore(maximumTaskNumber);
    }

    @Override
    public final void execute(final Runnable command) {
        Objects.requireNonNull(command, "'command' must not be null");
        try {
            // attempt to acquire permit for task execution
            if (!this.taskLimit.tryAcquire(this.timeout.toMillis(), MILLISECONDS)) {
                throw new RejectedExecutionException(String.format("Executor '%s' busy", this.delegate));
            }
        }
        catch (final InterruptedException e) {
            // restore interrupt status
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new IllegalStateException(e);
        }

        this.delegate.execute(new PermitReleasingDecorator(command, this.taskLimit));
    }

    @Override
    public final String toString() {
        return String.format("%s[availablePermits='%s',timeout='%s',delegate='%s']", getClass().getSimpleName(), this.taskLimit.availablePermits(),
                this.timeout, this.delegate);
    }
}

Answer 7

Я думаю, что это так же просто, как использовать ArrayBlockingQueue вместо LinkedBlockingQueue.

Не обращай на меня внимания ... это совершенно неправильно. ThreadPoolExecutor звонит Queue#offer, а не put, что даст требуемый эффект.

Вы можете расширить ThreadPoolExecutor и предоставить реализацию execute(Runnable), которая вызывает put вместо offer.

Боюсь, это не совсем удовлетворительный ответ.