CountDownLatch 解决线程处理超时的问题

小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。

问题场景

线程异步批量写Hbase文件，正常的情况百万级别数据量，批量写Hbase在10s以内可以写完，但是线上kerberos认证有点问题，导致Hbase put 的操作一直重试超时，Hbase 重试30几次， 耗费半个小时以上，导致业务人员很难快速感知到任务执行失败。如果在并发量很大的情况下，线程执行时间过程，可能会导致线程池耗尽系统宕机， 或者频繁的GC等等异常。那么这种线程任务执行超时的问题如何解决呢？

解决方案

线程池 + CountDownLatch 解决线程执行超时的问题。 模拟一下业务中的场景， 创建一个固定大小的线程池， 这边场景比较明确，可以直接用newFixedThreadPool, 阿里编码规范上明确不建议用这个，但是我们如果了解这些线程池的原理，在合适的场景下还是可以用的。 下面创建一个线程池, 执行任务run，休眠60秒种， 创建一个 CountDownLatch 计数器, 线程任务执行完之后减一， 但是我们设置计数器线程等待的时间为59秒, 所以当线程到59秒的时候， 任务线程还没有执行完，直接关闭线程， 然后抛一个异常。

@Test
public void test() {
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);

    final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

    executorService.execute(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(60 * 1000 );
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        }
    });

    try {
        countDownLatch.await(59, TimeUnit.SECONDS);
        executorService.shutdown();

        if(countDownLatch.getCount()> 0){
            System.out.println("线程执行超时。。。");
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}