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Java中实现线程的超时中断方法实例

发布时间:2020-10-21 09:17:22 来源:脚本之家 阅读:175 作者:占小狼 栏目:编程语言

背景

之前在实现熔断降级组件时,需要实现一个接口的超时中断,意思是,业务在使用熔断降级功能时,在平台上设置了一个超时时间,如果在请求进入熔断器开始计时,并且接口在超时时间内没有响应,则需要提早中断该请求并返回。

比如正常下游接口的超时时间为800ms,但是因为自身业务的特殊需求,最多只能等200ms,如果200ms之内没有数据返回,则返回降级数据。这里处理请求的线程可以看成是tomcat线程池中的一个线程,如果通过线程池返回的Future,可以很轻松的实现超时返回,但是这种情况下,并不能拿到Futrue,需要换一种思路。

思路

中断一个线程的思路有哪些?

除了已经废弃的Thread.stop, Thread.suspend, Thread.resume 方法,剩下的貌似只有一种方案了,就是调用当前线程的 interrupt() ,但是这个方法的作用并不是中断线程,而是设置一个标识,通知该线程可以被中断了,到底是继续执行,还是中断返回,由线程本身自己决定。

具体来说,当对一个线程调用了 interrupt() 之后,如果该线程处于被阻塞状态(比如执行了wait、sleep或join等方法),那么会立即退出阻塞状态,并抛出一个 InterruptedException 异常,在代码中catch这个异常进行后续处理。如果线程一直处于运行状态,那么只会把该线程的中断标志设置为 true,仅此而已,所以 interrupt() 并不能真正的中断线程,不过在rpc调用的场景中,请求线程一般都处于阻塞状态,等待数据返回,这时 interrupt() 方法是可以派上用场的。

那么,要实现指定超时时间内中断请求线程,还有最后一个问题需要解决:什么时候,由谁去执行 interrupt() 方法?

必然这个方法只能由其它线程来执行了(自己都阻塞了,执行个鬼),而且是在请求进入熔断器时,并在超时时间之后执行,有点绕,比如超时时间是200ms,那么请求进入熔断器之后,再过200ms,就执行 interrupt() ,但是在200ms之内有数据返回,那么就不执行 interrupt() 了。

实现

需求已经很明确了,相当于延迟执行一个task,其内部逻辑就是执行请求线程的 interrupt() ,当然还有其它的逻辑。

Runnable task = new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
  try {
   thread.interrupt();
   // 取消定时器任务
   f.cancel();
  } catch (Exception e) {
   logger.error("Failed while ticking TimerListener", e);
  }
 }
};

Doug Lea大神提供的 ScheduledThreadPoolExecutor 可以很好的满足这个需求,通过 scheduleAtFixedRate 方法可以很方便的实现在延迟指定时间之后执行提交的任务。

ScheduledFuture<?> f = executor.scheduleAtFixedRate(
task, timeout, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);

在请求进入熔断器时,顺便提交一个任务到线程池中等待执行,如果接口在超时时间内没有返回,那么该任务会被触发,并执行请求线程的 interrupt 方法,这样就实现了请求线程的中断(因为这时请求线程正在被阻塞,等待数据返回),另外需要清空定时任务,不然这个任务会一直执行。

如果接口正常返回了,也要记得清空定时任务,并且在请求退出熔断器的时候,记得恢复请求线程的中断标识,如何恢复?在请求线程中执行下面代码即可。

Thread.interrupted();
// 内部逻辑
public static boolean interrupted() {
 return currentThread().isInterrupted(true);
}
// 参数为true,可以清除中断标识
private native boolean isInterrupted(boolean ClearInterrupted);

执行当前线程(即请求线程)的isInterrupted方法。

使用这种方式实现请求的超时中断,在QPS很高的情况下,会有额外的性能损失,因为每次请求都要提交一个任务到线程池中等待执行。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对亿速云的支持。

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