Java: ExecutorService, що блокує подання після певного розміру черги

Я намагаюся кодувати рішення, в якому один потік виробляє завдання з інтенсивним введенням / виводом, які можна виконувати паралельно. Кожне завдання має значні дані в пам'яті. Тому я хочу мати можливість обмежити кількість завдань, які очікують на даний момент.

Якщо я створюю ThreadPoolExecutor так:

    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(numWorkerThreads, numWorkerThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>(maxQueue));

Потім executor.submit(callable)кидає, RejectedExecutionExceptionколи черга заповнюється і всі потоки вже зайняті.

Що я можу зробити, щоб executor.submit(callable)заблокувати, коли черга заповнена і всі потоки зайняті?

EDIT : Я спробував це :

executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

І це дещо досягає ефекту, якого я хочу досягти, але неелегантно (в основному відхилені потоки запускаються у викличному потоці, тому це блокує викличний потік від подальшої подачі).

РЕДАКТУВАТИ: (через 5 років після запитання)

Будь-хто, хто читає це запитання та відповіді на нього, не приймає прийняту відповідь як одне з правильних рішень. Будь ласка, прочитайте всі відповіді та коментарі.

Я зробив те саме. Фокус полягає у створенні BlockingQueue, де метод offer () насправді є put (). (ви можете використовувати будь-який базовий імпорт BlockingQueue, який ви хочете).

public class LimitedQueue<E> extends LinkedBlockingQueue<E> 
{
    public LimitedQueue(int maxSize)
    {
        super(maxSize);
    }

    @Override
    public boolean offer(E e)
    {
        // turn offer() and add() into a blocking calls (unless interrupted)
        try {
            put(e);
            return true;
        } catch(InterruptedException ie) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return false;
    }

}

Зверніть увагу, що це працює лише для пулу потоків, де corePoolSize==maxPoolSizeбудьте там обережні (див. Коментарі).

Ось як я це вирішив на своєму кінці:

(примітка: це рішення блокує потік, який подає Callable, тому запобігає викиданню RejectedExecutionException)

public class BoundedExecutor extends ThreadPoolExecutor{

    private final Semaphore semaphore;

    public BoundedExecutor(int bound) {
        super(bound, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
        semaphore = new Semaphore(bound);
    }

    /**Submits task to execution pool, but blocks while number of running threads 
     * has reached the bound limit
     */
    public <T> Future<T> submitButBlockIfFull(final Callable<T> task) throws InterruptedException{

        semaphore.acquire();            
        return submit(task);                    
    }


    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);

        semaphore.release();
    }
}

Наразі прийнята відповідь має потенційно значну проблему - вона змінює поведінку ThreadPoolExecutor.execute таким чином, що якщо у вас є corePoolSize < maxPoolSize, логіка ThreadPoolExecutor ніколи не додасть додаткових працівників за межі ядра.

Від ThreadPoolExecutor .Execute (Runnable):

    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);

Зокрема, цей останній блок "ще" ніколи не буде вражений.

Краща альтернатива - зробити щось подібне до того, що вже робить OP - використовуйте RejectedExecutionHandler, щоб зробити ту ж putлогіку:

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
    try {
        if (!executor.isShutdown()) {
            executor.getQueue().put(r);
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
        throw new RejectedExecutionException("Executor was interrupted while the task was waiting to put on work queue", e);
    }
}

Є кілька речей, на які слід звернути увагу при такому підході, як зазначено в коментарях (посилаючись на цю відповідь ):

1. Якщо corePoolSize==0, тоді існує умова перегонів, коли всі потоки в пулі можуть загинути, перш ніж завдання буде видно
2. Використання реалізації, яка обгортає завдання черги (не застосовується до ThreadPoolExecutor), призведе до проблем, якщо обробник також не оберне її так само.

Пам'ятаючи про ці помилки, це рішення буде працювати для більшості типових виконавців ThreadPoolEx, і буде правильно обробляти справи, де corePoolSize < maxPoolSize.

Я знаю, що це старе запитання, але мала подібну проблему, що створення нових завдань було дуже швидким, і якщо було занадто багато OutOfMemoryError, оскільки існуюче завдання було виконано недостатньо швидко.

У моєму випадку Callablesподано, і мені потрібен результат, отже мені потрібно зберегти все Futuresповернене до executor.submit(). Моє рішення полягало в тому, щоб розмістити його Futuresв BlockingQueueмаксимальному розмірі. Коли ця черга заповнена, більше завдань не генерується, поки деякі не будуть завершені (елементи вилучені з черги). У псевдокоді:

final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numWorkerThreads);
final LinkedBlockingQueue<Future> futures = new LinkedBlockingQueue<>(maxQueueSize);
try {   
    Thread taskGenerator = new Thread() {
        @Override
        public void run() {
            while (reader.hasNext) {
                Callable task = generateTask(reader.next());
                Future future = executor.submit(task);
                try {
                    // if queue is full blocks until a task
                    // is completed and hence no future tasks are submitted.
                    futures.put(compoundFuture);
                } catch (InterruptedException ex) {
                    Thread.currentThread().interrupt();         
                }
            }
        executor.shutdown();
        }
    }
    taskGenerator.start();

    // read from queue as long as task are being generated
    // or while Queue has elements in it
    while (taskGenerator.isAlive()
                    || !futures.isEmpty()) {
        Future compoundFuture = futures.take();
        // do something
    }
} catch (InterruptedException ex) {
    Thread.currentThread().interrupt();     
} catch (ExecutionException ex) {
    throw new MyException(ex);
} finally {
    executor.shutdownNow();
}

У мене була подібна проблема, і я реалізував це, використовуючи beforeExecute/afterExecuteхуки від ThreadPoolExecutor:

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * Blocks current task execution if there is not enough resources for it.
 * Maximum task count usage controlled by maxTaskCount property.
 */
public class BlockingThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {

    private final ReentrantLock taskLock = new ReentrantLock();
    private final Condition unpaused = taskLock.newCondition();
    private final int maxTaskCount;

    private volatile int currentTaskCount;

    public BlockingThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
            long keepAliveTime, TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue, int maxTaskCount) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        this.maxTaskCount = maxTaskCount;
    }

    /**
     * Executes task if there is enough system resources for it. Otherwise
     * waits.
     */
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        taskLock.lock();
        try {
            // Spin while we will not have enough capacity for this job
            while (maxTaskCount < currentTaskCount) {
                try {
                    unpaused.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    t.interrupt();
                }
            }
            currentTaskCount++;
        } finally {
            taskLock.unlock();
        }
    }

    /**
     * Signalling that one more task is welcome
     */
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        taskLock.lock();
        try {
            currentTaskCount--;
            unpaused.signalAll();
        } finally {
            taskLock.unlock();
        }
    }
}

Це має бути достатньо для вас. До речі, оригінальна реалізація була заснована на розмірі завдання, оскільки одне завдання могло бути більше в 100 разів, ніж інше, а подання двох величезних завдань вбивало коробку, але запустити одне велике та велике число малих було нормально. Якщо ваші завдання з інтенсивним введенням / виведенням приблизно однакові за розміром, ви можете використовувати цей клас, інакше просто повідомте мене, і я опублікую реалізацію на основі розміру.

PS Ви хотіли б перевірити ThreadPoolExecutorjavadoc. Це дуже приємний посібник користувача від Дуга Лі про те, як його можна легко налаштувати.

Я реалізував рішення, дотримуючись шаблону декоратора та використовуючи семафор для контролю кількості виконаних завдань. Ви можете використовувати його з будь-якими Executorта:

• Вкажіть максимум поточних завдань
• Вкажіть максимальний тайм-аут для очікування дозволу на виконання завдання (якщо тайм-аут проходить і жодного дозволу не отримується, RejectedExecutionExceptionкидається a )

import static java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS;

import java.time.Duration;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;
import java.util.concurrent.Semaphore;

import javax.annotation.Nonnull;

public class BlockingOnFullQueueExecutorDecorator implements Executor {

    private static final class PermitReleasingDecorator implements Runnable {

        @Nonnull
        private final Runnable delegate;

        @Nonnull
        private final Semaphore semaphore;

        private PermitReleasingDecorator(@Nonnull final Runnable task, @Nonnull final Semaphore semaphoreToRelease) {
            this.delegate = task;
            this.semaphore = semaphoreToRelease;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                this.delegate.run();
            }
            finally {
                // however execution goes, release permit for next task
                this.semaphore.release();
            }
        }

        @Override
        public final String toString() {
            return String.format("%s[delegate='%s']", getClass().getSimpleName(), this.delegate);
        }
    }

    @Nonnull
    private final Semaphore taskLimit;

    @Nonnull
    private final Duration timeout;

    @Nonnull
    private final Executor delegate;

    public BlockingOnFullQueueExecutorDecorator(@Nonnull final Executor executor, final int maximumTaskNumber, @Nonnull final Duration maximumTimeout) {
        this.delegate = Objects.requireNonNull(executor, "'executor' must not be null");
        if (maximumTaskNumber < 1) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("At least one task must be permitted, not '%d'", maximumTaskNumber));
        }
        this.timeout = Objects.requireNonNull(maximumTimeout, "'maximumTimeout' must not be null");
        if (this.timeout.isNegative()) {
            throw new IllegalArgumentException("'maximumTimeout' must not be negative");
        }
        this.taskLimit = new Semaphore(maximumTaskNumber);
    }

    @Override
    public final void execute(final Runnable command) {
        Objects.requireNonNull(command, "'command' must not be null");
        try {
            // attempt to acquire permit for task execution
            if (!this.taskLimit.tryAcquire(this.timeout.toMillis(), MILLISECONDS)) {
                throw new RejectedExecutionException(String.format("Executor '%s' busy", this.delegate));
            }
        }
        catch (final InterruptedException e) {
            // restore interrupt status
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new IllegalStateException(e);
        }

        this.delegate.execute(new PermitReleasingDecorator(command, this.taskLimit));
    }

    @Override
    public final String toString() {
        return String.format("%s[availablePermits='%s',timeout='%s',delegate='%s']", getClass().getSimpleName(), this.taskLimit.availablePermits(),
                this.timeout, this.delegate);
    }
}

Я думаю, це так просто, як використання ArrayBlockingQueueзамість aa LinkedBlockingQueue.

Ігноруй мене ... це абсолютно неправильно. ThreadPoolExecutorвиклики Queue#offerНЕ putякі матимуть ефект , який ви вимагаєте.

Ви можете розширити ThreadPoolExecutorта забезпечити реалізацію цих execute(Runnable)дзвінків putзамість offer.

Я боюся, це не цілком задовільна відповідь.