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起因
- 一个基于Spring Cloud框架的应用,如果注册到了Eureka server,那么它就会定时更新服务列表,这个定时任务启动的代码在com.netflix.discovery.DiscoveryClient类的initScheduledTasks方法中,如下(来自工程eureka-client,版本1.7.0):
private void initScheduledTasks() {
//更新服务列表
if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
// registry cache refresh timer
int registryFetchIntervalSeconds = clientConfig.getRegistryFetchIntervalSeconds();
int expBackOffBound = clientConfig.getCacheRefreshExecutorExponentialBackOffBound();
scheduler.schedule(
new TimedSupervisorTask(
"cacheRefresh",
scheduler,
cacheRefreshExecutor,
registryFetchIntervalSeconds,
TimeUnit.SECONDS,
expBackOffBound,
new CacheRefreshThread()
),
registryFetchIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
...
//略去其他代码
- 上述代码中,scheduler是ScheduledExecutorService接口的实现,其schedule方法的官方文档如下所示:
![image.png image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20220619/1655638991603877718.png?x-oss-process=image/resize,w_1400/format,webp)
- 上图红框显示:该方法创建的是一次性任务,但是在实际测试中,如果在CacheRefreshThread类的run方法中打个断点,就会发现该方法会被周期性调用;
- 因此问题就来了:方法schedule(Callable callable,long delay,TimeUnit unit)创建的明明是个一次性任务,但CacheRefreshThread被周期性执行了;
寻找答案
public void run() {
Future future = null;
try {
//使用Future,可以设定子线程的超时时间,这样当前线程就不用无限等待了
future = executor.submit(task);
threadPoolLevelGauge.set((long) executor.getActiveCount());
//指定等待子线程的最长时间
future.get(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS); // block until done or timeout
//delay是个很有用的变量,后面会用到,这里记得每次执行任务成功都会将delay重置
delay.set(timeoutMillis);
threadPoolLevelGauge.set((long) executor.getActiveCount());
} catch (TimeoutException e) {
logger.error("task supervisor timed out", e);
timeoutCounter.increment();
long currentDelay = delay.get();
//任务线程超时的时候,就把delay变量翻倍,但不会超过外部调用时设定的最大延时时间
long newDelay = Math.min(maxDelay, currentDelay * 2);
//设置为最新的值,考虑到多线程,所以用了CAS
delay.compareAndSet(currentDelay, newDelay);
} catch (RejectedExecutionException e) {
//一旦线程池的阻塞队列中放满了待处理任务,触发了拒绝策略,就会将调度器停掉
if (executor.isShutdown() || scheduler.isShutdown()) {
logger.warn("task supervisor shutting down, reject the task", e);
} else {
logger.error("task supervisor rejected the task", e);
}
rejectedCounter.increment();
} catch (Throwable e) {
//一旦出现未知的异常,就停掉调度器
if (executor.isShutdown() || scheduler.isShutdown()) {
logger.warn("task supervisor shutting down, can't accept the task");
} else {
logger.error("task supervisor threw an exception", e);
}
throwableCounter.increment();
} finally {
//这里任务要么执行完毕,要么发生异常,都用cancel方法来清理任务;
if (future != null) {
future.cancel(true);
}
//只要调度器没有停止,就再指定等待时间之后在执行一次同样的任务
if (!scheduler.isShutdown()) {
//这里就是周期性任务的原因:只要没有停止调度器,就再创建一次性任务,执行时间时dealy的值,
//假设外部调用时传入的超时时间为30秒(构造方法的入参timeout),最大间隔时间为50秒(构造方法的入参expBackOffBound)
//如果最近一次任务没有超时,那么就在30秒后开始新任务,
//如果最近一次任务超时了,那么就在50秒后开始新任务(异常处理中有个乘以二的操作,乘以二后的60秒超过了最大间隔50秒)
scheduler.schedule(this, delay.get(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
}
- 真相就在上面的最后一行代码中:scheduler.schedule(this, delay.get(), TimeUnit.MILLISECONDS):执行完任务后,会再次调用schedule方法,在指定的时间之后执行一次相同的任务,这个间隔时间和最近一次任务是否超时有关,如果超时了就间隔时间就会变大;
- 小结:从整体上看,TimedSupervisorTask是固定间隔的周期性任务,一旦遇到超时就会将下一个周期的间隔时间调大,如果连续超时,那么每次间隔时间都会增大一倍,一直到达外部参数设定的上限为止,一旦新任务不再超时,间隔时间又会自动恢复为初始值,另外还有CAS来控制多线程同步,简洁的代码,巧妙的设计,值得我们学习;
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