ThreadPoolTaskExecutor corePoolSize против maxPoolSize

1. Обзор

Spring ThreadPoolTaskExecutor — это JavaBean, который обеспечивает абстракцию вокруг экземпляра java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor и предоставляет его как Spring org.springframework.core.task.TaskExecutor . Кроме того, он легко настраивается с помощью свойств corePoolSize, maxPoolSize, queueCapacity, allowCoreThreadTimeOut и keepAliveSeconds. В этом руководстве мы рассмотрим свойства corePoolSize и maxPoolSize .

2. corePoolSize против maxPoolSize

Пользователи, плохо знакомые с этой абстракцией, могут легко запутаться в разнице в двух свойствах конфигурации. Поэтому давайте рассмотрим каждый по отдельности.

2.1. corePoolSize

corePoolSize — это минимальное количество рабочих процессов, которое необходимо поддерживать без тайм - аута. Это настраиваемое свойство ThreadPoolTaskExecutor . Однако абстракция ThreadPoolTaskExecutor делегирует установку этого значения базовому java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor . Чтобы уточнить, все потоки могут истечь по времени — эффективно установив значение corePoolSize равным нулю, если мы установили для параметра allowCoreThreadTimeOut значение true .

2.2. макспулсайз

Напротив, maxPoolSize определяет максимальное количество потоков, которые могут быть когда-либо созданы . Точно так же свойство maxPoolSize ThreadPoolTaskExecutor также делегирует свое значение нижележащему java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor . Чтобы уточнить, maxPoolSize зависит от queueCapacity в том смысле, что ThreadPoolTaskExecutor создаст новый поток только в том случае, если количество элементов в его очереди превышает queueCapacity .

3. Так в чем же разница?

Разница между corePoolSize и maxPoolSize может показаться очевидной. Однако есть некоторые тонкости в их поведении.

Когда мы отправляем новую задачу в ThreadPoolTaskExecutor, он создает новый поток, если запущено меньше потоков, чем corePoolSize , даже если в пуле есть простаивающие потоки, или если запущено меньше потоков, чем maxPoolSize , а очередь, определенная параметром queueCapacity , заполнена.

Далее, давайте посмотрим на код, чтобы увидеть примеры того, когда каждое свойство начинает действовать.

4. Примеры

Во-первых, предположим, что у нас есть метод, который запускает новые потоки из ThreadPoolTaskExecutor с именем startThreads :

public void startThreads(ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor, CountDownLatch countDownLatch, 
  int numThreads) {
    for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
        taskExecutor.execute(() -> {
            try {
                Thread.sleep(100L * ThreadLocalRandom.current().nextLong(1, 10));
                countDownLatch.countDown();
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });
    }
}

Давайте протестируем конфигурацию ThreadPoolTaskExecutor по умолчанию , которая определяет corePoolSize одного потока, неограниченный maxPoolSize и неограниченный queueCapacity . В результате мы ожидаем, что независимо от того, сколько задач мы запустим, у нас будет работать только один поток:

@Test
public void whenUsingDefaults_thenSingleThread() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    taskExecutor.afterPropertiesSet();

    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    this.startThreads(taskExecutor, countDownLatch, 10);

    while (countDownLatch.getCount() > 0) {
        Assert.assertEquals(1, taskExecutor.getPoolSize());
    }
}

Теперь давайте изменим corePoolSize до максимум пяти потоков и убедимся, что он ведет себя так, как объявлено. В результате мы ожидаем, что пять потоков будут запущены независимо от количества задач, отправленных в ThreadPoolTaskExecutor :

@Test
public void whenCorePoolSizeFive_thenFiveThreads() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    taskExecutor.setCorePoolSize(5);
    taskExecutor.afterPropertiesSet();

    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    this.startThreads(taskExecutor, countDownLatch, 10);

    while (countDownLatch.getCount() > 0) {
        Assert.assertEquals(5, taskExecutor.getPoolSize());
    }
}

Точно так же мы можем увеличить maxPoolSize до десяти, оставив corePoolSize равным пяти. В результате мы ожидаем запустить только пять потоков. Чтобы уточнить, запускаются только пять потоков, потому что queueCapacity все еще не ограничен:

@Test
public void whenCorePoolSizeFiveAndMaxPoolSizeTen_thenFiveThreads() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    taskExecutor.setCorePoolSize(5);
    taskExecutor.setMaxPoolSize(10);
    taskExecutor.afterPropertiesSet();

    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
    this.startThreads(taskExecutor, countDownLatch, 10);

    while (countDownLatch.getCount() > 0) {
        Assert.assertEquals(5, taskExecutor.getPoolSize());
    }
}

Далее, теперь мы повторим предыдущий тест, но увеличим queueCapacity до десяти и запустим двадцать потоков. Поэтому теперь мы ожидаем запустить всего десять потоков:

@Test
public void whenCorePoolSizeFiveAndMaxPoolSizeTenAndQueueCapacityTen_thenTenThreads() {
    ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    taskExecutor.setCorePoolSize(5);
    taskExecutor.setMaxPoolSize(10);
    taskExecutor.setQueueCapacity(10);
    taskExecutor.afterPropertiesSet();

    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(20);
    this.startThreads(taskExecutor, countDownLatch, 20);

    while (countDownLatch.getCount() > 0) {
        Assert.assertEquals(10, taskExecutor.getPoolSize());
    }
}

Точно так же, если бы мы установили свойство queueCapactity равным нулю и запустили только десять задач, у нас также было бы десять потоков в нашем ThreadPoolTaskExecutor .

5. Вывод

ThreadPoolTaskExecutor — это мощная абстракция вокруг java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor , предоставляющая опции для настройки corePoolSize , maxPoolSize и queueCapacity . В этом руководстве мы рассмотрели свойства corePoolSize и maxPoolSize , а также то, как maxPoolSize работает в тандеме с queueCapacity , что позволяет нам легко создавать пулы потоков для любого варианта использования.

Как всегда, вы можете найти код на Github .