血的教训--如何正确使用线程池submit和execute方法

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血的教训之背景:使用线程池对存量数据进行迁移,但是总有一批数据迁移失败,无异常日志打印

凶案起因

​ 听说parallelStream并行流是个好东西,由于日常开发stream串行流的场景比较多,这次需要写迁移程序刚好可以用得上,那还不赶紧拿来装*一下,此时不装更待何时。机智的我还知道在 JVM 的后台,使用通用的 fork/join 池来完成上述功能,该池是所有并行流共享的,默认情况,fork/join 池会为每个处理器分配一个线程,对应的变通方案就是创建自己的线程池如

ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
        });

​ 于是地雷就是从这里埋下的。

submit还是execute

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        final ExecutorService pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, null);
        //1.使用submit
        pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        });
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        //2.使用 execute
        pool.execute(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        });
        //3.使用submit,调用get()
        pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().map(a -> a.toString()).collect(Collectors.toList());
        }).get();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
    }

​ 读者自行跑一下上面的用例,会发现单独使用submit方法的并不会打印出错误日志,而使用execute方法打印出了错误日志,但是对submit返回的FutureJoinTask调用get()方法,又会抛出异常。于是真相大白,部分批次中的数据存在脏数据,为null值,遍历到该null值的时候出现了异常,但是异常日志在submit方法中给catch住,没有打印出来(心痛的感觉),而被捕获的异常,被包装在返回的结果类FutureJoinTask中,并没有再次抛出。

如果不需要异步返回结果,请不要用submit 方法

​ 结论先行,我犯的错误就是,浅显的认为submitexecute的区别就只是一个有返回异步结果,一个没有返回一步结果,但是事实是残酷的。submit()中逻辑一定包含了将异步任务抛出的异常捕获,而因为使用方法不当而导致该异常没有再次抛出。

​ 现在提出一个问题,ForkJoinPool#submit()中返回的ForkJoinTask可以获取异步任务的结果,现这个异步抛出了异常,我们尝试获取该任务的结果会是如何? 我们直接看ForkJoinTask#get()的源码。

public final V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
    int s = (Thread.currentThread() instanceof ForkJoinWorkerThread) ?
        doJoin() : externalInterruptibleAwaitDone();
    Throwable ex;
    if ((s &= DONE_MASK) == CANCELLED)
        throw new CancellationException();
    //这里可以直接看到,异步任务出现异常会在调用get()获取结果的时候,会被包装成ExecutionException再次抛出
    if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null)
        throw new ExecutionException(ex);
    return getRawResult();
}

​ 异步任务出现异常会在调用get()获取结果的时候,会被包装成ExecutionException再次抛出,但是异常是在哪里被捕获的呢?万变不离其宗,所有线程的线程都需要重写Thread#run()方法, 投递到ForkJoinPool的线程会被包装成ForkJoinWorkerThread,因此我们看一下ForkJoinWorkerThread#run()的实现.

public void run() {
    if (workQueue.array == null) { // only run once
        Throwable exception = null;
        try {
            onStart();
            pool.runWorker(workQueue);
        } catch (Throwable ex) {
            //出现异常,捕获,再次抛出会在调用ForkJoinTask#get()的时候
            exception = ex;
        } finally {
            try {
                onTermination(exception);
            } catch (Throwable ex) {
                if (exception == null)
                    exception = ex;
            } finally {
                pool.deregisterWorker(this, exception);
            }
        }
    }
}

​ 上面的分析是基于ForkJoinPool的,是不是所有的线程池的submitexecute方法的实现都是类似这样,我们常用的线程池ThreadPoolThread实现会是怎样的,同样的思路,我们需要找到投递到ThreadPoolThread的异步任务最终被包装为哪个Thread的子类或者是实现java.lang.Runnable#run,答案就是java.util.concurrent.FutureTask

 public void run() {
      ...
        try {
            Callable<V> c = callable;
            if (c != null && state == NEW) {
                V result;
                boolean ran;
                try {
                    result = c.call();
                    ran = true;
                } catch (Throwable ex) {
                    //捕获异常
                    result = null;
                    ran = false;
                    setException(ex);
                }
                if (ran)
                    set(result);
            }
        } 
     ....
    }

总结

java.util.concurrent.ExecutorService#submit(java.lang.Runnable)为何线程池会有这种设定,实际上我们的思路不应该局限于线程池,而是放在获取异步任务结果,异常是否也是属于异步结果FutureTask作为JDK提供的并发工具类的实现中,已经给出了很好的答案,即获取异步任务结果,异常也是属于异步结果,如果异步任务出现运行时异常,那么在获取该任务的结果时,该异常会被重新包装抛出

​ 作者:plz叫我红领巾

​ 出处:juejin.cn/post/684490…

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