从一个故障说说Java的三个BlockingQueue

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对于在线业务场景而言,所有的并发,结构访问阻塞的地方的一一一一个多 真理也不一定要有超时机制,我也我也不知道见没法 来越有几个次机会没法 超时造成的在线业务的严重故障,在线业务最强调的是快速正确处理掉一次请求,全都fail fast是在线业务系统设计,代码编写中的最重要原则,按照你这个 原则里面的代码最起码明显犯的错误也不用put而是不是带超时机制的offer,机会说机会是不重要的场景,完整就应该直接用offer,false了直接抛异常或记录下异常即可。

作者:阿里毕玄

当时故障的大问题是应用正确处理请求的任务管理器池满了,原因分析请求正确处理不了,于是dump任务管理器,看任务管理器是不是做哪些,结果发现任务管理器都Block在写日志的地方,后后出显 过全都次大问题,去任务管理器dump的后后看一遍也是一堆的block在写日志,但通常是别的原因分析引发的,全都这次也是按照原来的经验,认为肯定后该是写日志你这个 地方的大问题,于是各种排查…折腾了N久后,回过头看发现持有那把日志锁的地方是我本人人写的代码,那段代码在拿到了你这个 日志锁后,从任务管理器堆栈上看,block在了ArrayBlockingQueue.put你这个 地方,于是翻看这段代码,结果发现这是个1024长度的BlockingQueue,那就原因分析机会你这个 Queue被放了102一一一一个多 对象一段话,put就后该被block住,但会 我觉得翻代码的后都上能看出写代码的同学好考虑到了BlockingQueue机会满了应该要正确处理的,代码里写着:



if (blockingQueue.remainingCapacity() < 1) { //todo } blockingQueue.put 
这里一一一一个多 悲催的大问题,一是你这个 if判断完还是直接会走到put,而是不是else,二是竟然关键的满了后的正确处理逻辑还在//todo...

全都说在写高并发、分布式的代码时,除了系统设计外,代码细节的功力是非常非常重要的。

说到BlockingQueue,就还是要提下BlockingQueue被用的最多的地方:任务管理器池,Java的ThreadPoolExecutor暗含个参数是BlockingQueue,机会你这个 地方用的是ArrayBlockingQueue或LinkedBlockingQueue,而任务管理器池的coreSize和poolSize不一样一段话,在coreSize任务管理器满了后,你这个 后后任务管理器池首先会做的是offer到BlockingQueue,成功一段话就后后刚开使,你这个 场景同样不符合在线业务的需求,在线业务更希望的是快速正确处理,而是不是先排队,但会 其我觉得线业务最好是不须让请求堆在排队队列里,在线业务原来做很容易引发雪崩,超出正确处理能力范围直接拒绝抛错是相对比较好的做法,至于在前面页面上排队哪些你这个 是可后该 能的,那是另外本身限流机制。

BlockingQueue是在生产/消费者模式下一个劲 会用到的数据结构,通常常用的主要会是ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue。

转载自:http://hellojava.info/

SynchronousQueue是一一一一个多 非常特殊的BlockingQueue,它的模式是在offer的后后,机会没法 另外一一一一个多 任务管理器正在take或poll一段话,没法 offer就会失败;在take的后后,机会没法 另外的任务管理器正好并发在offer,也会失败,你这个 特殊的模式非常适合用来做要求高响应但会 任务管理器出不固定的任务管理器池的Queue。

最近出了个故障,排查的后后耗费了很长的时间,回顾整个排查过程,经验主义在这里起了不好的作用,直接原因分析了整个故障排查的时间非常长,你这个 故障的根本原因分析在于BlockingQueue用的有大问题,顺带展开一段话Java中常用的有几个BlockingQueue:ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue。

对于BlockingQueue你这个 场景呢,除了超时机制外,还有一一一一个多 是队列长度一定要做限制,但会 默认的是Integer.MAX_VALUE,万一代码出点bug一段话,内存就被玩挂了。

ArrayBlockingQeue/LinkedBlockingQueue两者的最大不同主要在于存放Queue中对象办法 ,一一一一个多 是数组,一一一一个多 是链表,代码注释里也写到了两者的不同:

Linked queues typically have higher throughput than array-based queues but less predictable performance in most concurrent applications.