前言
之前有分析过协程里的线程池的原理:Kotlin 协程之线程池探索之旅(与Java线程池PK),当时偏重于整体原理,对于细节之处并没有过多的着墨,后来在实际的使用过程中遇到了些问题,也引发了一些思考,故记录之。
通过本篇文章,你将了解到:
为什么要设计Dispatchers.Default和Dispatchers.IO?Dispatchers.Default 是如何调度的?Dispatchers.IO 是如何调度的?线程池是如何调度任务的?据说Dispatchers.Default 任务会阻塞?该怎么办?线程的生命周期是如何确定?如何更改线程池的默认配置?
1. 为什么要设计Dispatchers.Default和Dispatchers.IO?
一则小故事
书接上篇:一个小故事讲明白进程、线程、Kotlin 协程到底啥关系?
出场人物:
操作系统,简称OS
Java
Kotlin
在Java的世界里支持多线程编程,开启一个线程的方式很简单:
private void startNewThread() {new Thread(()->{//线程体//我在子线程执行...}).start();}
而Java也是按照此种方式创建线程执行任务。
某天,OS找到Java说到:“你最近的线程创建、销毁有点频繁,我这边切换线程的上下文是要做准备和善后工作的,有一定的代价,你看怎么优化一下?”
Java无辜地答到:“我也没办法啊,业务就是那么多,需要随时开启线程做支撑。”
OS不悦:“你最近态度有点消极啊,说到问题你都逃避,我理解你业务复杂,需要开线程,但没必要频繁开启关闭,甚至有些线程就执行了一会就关闭,而后又立马开启,这不是玩我吗?。这问题必须解决,不然你的KPI我没法打,你回去尽快想想给个方案出来。”
Java悻悻然:“好的,老大,我尽量。”
Java果然不愧是编程界的老手,很快就想到了方案,他兴冲冲地找到OS汇报:“我想到了一个绝佳的方案:建立一个线程池,固定开启几个线程,有任务的时候往线程池里的任务队列扔就完事了,线程池会找到已提交的任务进行执行。当执行完单个任务之后,线程继续查找任务队列,如果没有任务执行的话就睡眠等待,等有任务过来的时候通知线程起来继续干活,这样一来就不用频繁创建与销毁线程了,perfect!”
OS抚掌夸赞:“池化技术,这才是我认识的Java嘛,不过线程也无需一直存活吧?”
Java:“这块我早有应对之策,线程池可以提供给外部接口用来控制线程空闲的时间,如果超过这时间没有任务执行,那就辞退它(销毁),我们不养闲人!”
OS满意点点头:“该方案,我准了,细节之处你再完善一下。”
经过一段时间的优化,Java线程池框架已经比较稳定了,大家相安无事。
某天,OS又把Java叫到办公室:“你最近提交的任务都是很吃CPU,我就只有8个CPU,你核心线程数设置为20个,剩余的12个根本没机会执行,白白创建了它们。”
Java沉吟片刻道:“这个简单,针对计算密集型的任务,我把核心线程数设置为8就好了。”
OS略微思索:“也不失为一个办法,先试试吧,看看效果再说。”
过了几天,OS又召唤了Java,面带失望地道:“这次又是另一个问题了,最近提交的任务都不怎么吃CPU,基本都是IO操作,其它计算型任务又得不到机会执行,CPU天天在摸鱼。”
Java理所当然道:“是呀,因为设置的核心线程数是8,被IO操作的任务占用了,同样的方式对于这种类型任务把核心线程数提高一些,比如为CPU核数的2倍,变为16,这样即使其中一些任务占用了线程,还剩下其它线程可以执行任务,一举两得。”
OS来回踱步,思考片刻后大声道:“不对,你这么设置万一提交的任务都是计算密集型的咋办?又回到原点了,不妥不妥。”
Java似乎早料到OS有此疑问,无奈道:”没办法啊,我只有一个参数设置核心线程,线程池里本身不区分是计算密集型还是IO阻塞任务,鱼和熊掌不可兼得。"
OS怒火中烧,整准备拍桌子,在这关键时刻,办公室的门打开了,翩翩然进来的是Kotlin。
Kotlin看了Java一眼,对OS说到:“我已经知道两位大佬的担忧,食君俸禄,与君分忧,我这里刚好有一计策,解君燃眉之急。”
OS欣喜道:"小K,你有何妙计,速速道来。”
Kotlin平息了一下激动的内心:“我计策说起来很简单,在提交任务的时候指定其是属于哪种类型的任务,比如是计算型任务,则选择Dispatchers.Default,若是IO型任务则选择Dispatchers.IO,这样调用者就不用关注其它的细节了。”
Java说到:“这策略我不是没有想到,只是担忧越灵活可能越不稳定。”
OS打断他说:“先让小K完整说一下实现过程,下来你俩仔细对一下方案,扬长避短,吃一堑长一智,这次务必要充分考虑到各种边界情况。”
Java&Kotlin:“好的,我们下来排期。”
故事讲完,言归正传。
2. Dispatchers.Default 是如何调度的?
Dispatchers.Default 使用
GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {println("我是计算密集型任务")}
开启协程,指定其运行的任务类型为:Dispatchers.Default。
此时launch函数闭包里的代码将在线程池里执行。
Dispatchers.Default 用在计算密集型的任务场景里,此种任务比较吃CPU。
Dispatchers.Default 原理
概念约定
在解析原理之前先约定一个概念,如下代码:
GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {println("我是计算密集型任务")Thread.sleep(20000000)}
在任务里执行线程的睡眠操作,此时虽然线程处于挂起状态,但它还没执行完任务,在线程池里的状态我们认为是忙碌的。
再看如下代码:
GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {println("我是计算密集型任务")Thread.sleep(2000)println("任务执行结束")}
当任务执行结束后,线程继续查找任务队列的任务,若没有任务可执行则进行挂起操作,在线程池里的状态我们认为是空闲的。
调度原理
注:此处忽略了本地队列的场景
由上图可知:
launch(Dispatchers.Default) 作用是创建任务加入到线程池里,并尝试通知线程池里的线程执行任务launch(Dispatchers.Default) 执行并不耗时
3. Dispatchers.IO 是如何调度的?
直接看图:
很明显地看出和Dispatchers.Default的调度很相似,其中标蓝的流程是重点的差异之处。
结合Dispatchers.Default和Dispatchers.IO调度流程可知影响任务执行的步骤有两个:
线程池是否有空闲的线程创建新线程是否成功
我们先分析第2点,从源码里寻找答案:
#CoroutineSchedulerprivate fun tryCreateWorker(state: Long = controlState.value): Boolean {//线程池已经创建并且还在存活的线程总数val created = createdWorkers(state)//当前IO类型的任务数val blocking = blockingTasks(state)//剩下的就是计算型的线程个数val cpuWorkers = (created - blocking).coerceAtLeast(0)//如果计算型的线程个数小于核心线程数,说明还可以再继续创建if (cpuWorkers < corePoolSize) {//创建线程,并返回新的计算型线程个数val newCpuWorkers = createNewWorker()//满足条件,再创建一个线程,方便偷任务if (newCpuWorkers == 1 && corePoolSize > 1) createNewWorker()//创建成功if (newCpuWorkers > 0) return true}//创建失败return false}
怎么去理解以上代码的逻辑呢?举个例子:
假设核心线程数为8,初始时创建了8个Default线程,并一直保持忙碌。
此时分别使用Dispatchers.Default 和 Dispatchers.IO提交任务,看看有什么效果。
Dispatchers.Default 提交任务,此时线程池里所有任务都在忙碌,于是尝试创建新的线程,而又因为当前计算型的线程数=8,等于核心线程数,此时不能创建新的线程,因此该任务暂时无法被线程执行Dispatchers.IO 提交任务,此时线程池里所有任务都在忙碌,于是尝试创建新的线程,而当前阻塞的任务数为1,当前线程池所有线程个数为8,因此计算型的线程数为 8-1=7,小于核心线程数,最后可以创建新的线程用以执行任务
这也是两者的最大差异,因为对于计算型(非阻塞)的任务,很占CPU,即使分配再多的线程,CPU没有空闲去执行这些线程也是白搭,而对于IO型(阻塞)的任务,不怎么占CPU,因此可以多开几个线程充分利用CPU性能。
4. 线程池是如何调度任务的?
不论是launch(Dispatchers.Default) 还是launch(Dispatchers.IO) ,它们的目的是将任务加入到队列并尝试唤醒线程或是创建新的线程,而线程寻找并执行任务的功能并不是它们完成的,这就涉及到线程池调度任务的功能。
线程池里的每个线程都会经历上图流程,我们很容易得出结论:
只有获得cpu许可的线程才能执行计算型任务,而cpu许可的个数就是核心线程数如果线程没有找到可执行的任务,那么线程将会进入挂起状态,此时线程即为空闲状态当线程再次被唤醒后,会判断是否已经被终止,若是则退出,此时线程就销毁了
处在空闲状态的线程被唤醒有两种可能:
线程挂起的时间到了挂起的过程中,有新的任务加入到线程池里,此时将会唤醒线程
5. 据说Dispatchers.Default 任务会阻塞?该怎么办?
在了解了线程池的任务分发与调度之后,我们对线程池的核心功能有了一个比较全面的认识。
接着来看看实际的应用,先看Demo:
假设我们的设备有8核。
先开启8个计算型任务:
binding.btnStartThreadMultiCpu.setOnClickListener {repeat(8) {GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {println("cpu multi...${multiCpuCount++}")Thread.sleep(36000000)}}}
每个任务里线程睡眠了很长时间。
从打印可以看出,8个任务都得到了执行,且都在不同的线程里执行。
此时再次开启一个计算型任务:
var singleCpuCount = 1binding.btnStartThreadSingleCpu.setOnClickListener {repeat(1) {GlobalScope.launch(Dispatchers.Default) {println("cpu single...${singleCpuCount++}")Thread.sleep(36000000)}}}
先猜测一下结果?
答案是没有任何打印,新加入的任务没有得到执行。
既然计算型任务无法得到执行,那我们尝试换为IO任务:
var singleIoCount = 1binding.btnStartThreadSingleIo.setOnClickListener {repeat(1) {GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {println("io single...${singleIoCount++}")Thread.sleep(10000)}}}
这次有打印了,说明IO任务得到了执行,并且是新开的线程。
这是为什么呢?
计算密集型任务能分配的最大线程数为核心的线程数(默认为CPU核心个数,比如我们的实验设备上是8个),若之前的核心线程数都处在忙碌,新开的任务将无法得到执行IO型任务能开的线程默认为64个,只要没有超过64个并且没有空闲的线程,那么就一直可以开辟新线程执行新任务
这也给了我们一个启示:Dispatchers.Default 不要用来执行阻塞的任务,它适用于执行快速的、计算密集型的任务,比如循环、又比如计算Bitmap等。
6. 线程的生命周期是如何确定?
是什么决定了线程能够挂起,又是什么决定了它唤醒后的动作?
先从挂起说起,当线程发现没有任务可执行后,它会经历如下步骤:
重点在于线程被唤醒后确定是哪种场景下被唤醒的,判断方式也很简单:
线程挂起时设定了挂起的结束时间点,当线程唤醒后检查当前时间有没有达到结束时间点,若没有,则说明被新加入的任务动作唤醒的
即使是没有了任务执行,若是当前线程数小于核心线程数,那么也无需销毁线程,继续等待任务的到来即可。
7. 如何更改线程池的默认配置?
上面几个小结涉及到核心线程数,线程挂起时间,最大线程数等,这些参数在Java提供的线程池里都可以动态配置,灵活度很高,而Kotlin里的线程池比较封闭,没有提供额外的接口进行配置。
不过好在我们可以通过设置系统参数来解决这问题。
比如你可能觉得核心线程数为cpu的个数配置太少了,想增加这数量,这想法完全是可以实现的。
先看核心线程数从哪获取的。
internal val CORE_POOL_SIZE = systemProp(//从这个属性里取值"kotlinx.coroutines.scheduler.core.pool.size",AVAILABLE_PROCESSORS.coerceAtLeast(2),//默认为cpu的个数minValue = CoroutineScheduler.MIN_SUPPORTED_POOL_SIZE//最小值为1)
若是我们没有设置"kotlinx.coroutines.scheduler.core.pool.size"属性,那么将取到默认值,比如现在大部分是8核cpu,那么CORE_POOL_SIZE=8。
若要修改,则在线程池启动之前,设置属性值:
System.setProperty("kotlinx.coroutines.scheduler.core.pool.size", "20")
设置为20,此时我们再按照第5小结的Demo进行测试,就会发现Dispatchers.Default 任务不会阻塞。
当然,你觉得IO任务配置的线程数太多了(默认64),想要降低,则修改属性如下:
System.setProperty("kotlinx.coroutines.io.parallelism", "40")
其它参数也可依此定制,不过若没有强烈的意愿,建议遵守默认配置。
通过以上的7个问题的分析与解释,相比大家都比较了解线程池的原理以及使用了,那么赶紧使用Kotlin线程池来规范线程的使用吧,使用得当可以提升程序运行效率,减少OOM发生。
本文基于Kotlin 1.5.3,文中完整实验Demo请点击
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