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<bean id="propertyConfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<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JADE InitBeanBase 注入了Spring容器，并利用Spring InitializingBean afterPropertiesSet() 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。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。