Java: ExecutorService, który blokuje przesyłanie po określonym rozmiarze kolejki

Próbuję zakodować rozwiązanie, w którym pojedynczy wątek wytwarza zadania intensywnie korzystające z operacji we / wy, które można wykonywać równolegle. Każde zadanie ma znaczące dane w pamięci. Dlatego chcę mieć możliwość ograniczenia liczby zadań oczekujących w danej chwili.

Jeśli utworzę ThreadPoolExecutor w ten sposób:

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

Potem executor.submit(callable)rzucaRejectedExecutionException gdy kolejka się zapełni i wszystkie wątki są już zajęte.

Co mogę zrobić executor.submit(callable) blok, gdy kolejka jest pełna i wszystkie wątki są zajęte?

EDYCJA : próbowałem tego :

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

I w pewnym stopniu osiąga efekt, który chcę osiągnąć, ale w nieelegancki sposób (w zasadzie wątki odrzucone są uruchamiane w wątku wywołującym, więc blokuje to wątek wywołujący przed przesłaniem większej liczby).

EDYCJA: (5 lat po zadaniu pytania)

Każdemu, kto czyta to pytanie i odpowiedzi na nie, nie traktuj zaakceptowanej odpowiedzi jako jednego prawidłowego rozwiązania. Przeczytaj wszystkie odpowiedzi i komentarze.

Zrobiłem to samo. Sztuczka polega na utworzeniu BlockingQueue, w którym metoda offer () jest tak naprawdę metodą put (). (możesz użyć dowolnej bazy BlockingQueue, którą chcesz).

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;
    }

}

Zauważ, że działa to tylko dla puli wątków, gdzie corePoolSize==maxPoolSize więc bądź ostrożny (patrz komentarze).

Oto, jak rozwiązałem ten problem:

(uwaga: to rozwiązanie blokuje wątek, który przesyła Callable, więc zapobiega wyrzucaniu wyjątku 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();
    }
}

Aktualnie akceptowana odpowiedź ma potencjalnie istotny problem - zmienia zachowanie ThreadPoolExecutor. Wykonaj tak, że jeśli masz corePoolSize < maxPoolSize , logika ThreadPoolExecutor nigdy nie doda dodatkowych pracowników poza rdzeniem.

Z 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);

W szczególności ten ostatni blok „else” nigdy nie zostanie trafiony.

Lepszą alternatywą jest zrobienie czegoś podobnego do tego, co już robi OP - użyj RejectedExecutionHandler, aby wykonać tę samą putlogikę:

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);
    }
}

Jest kilka rzeczy, na które należy zwrócić uwagę w przypadku tego podejścia, jak wskazano w komentarzach (odnosząc się do tej odpowiedzi ):

1. Jeśli corePoolSize==0, to występuje sytuacja wyścigu, w której wszystkie wątki w puli mogą umrzeć, zanim zadanie będzie widoczne
2. Użycie implementacji, która zawija zadania kolejki (nie dotyczy ThreadPoolExecutor) spowoduje problemy, chyba że program obsługi również opakuje je w ten sam sposób.

Mając na uwadze te problemy, to rozwiązanie będzie działać dla większości typowych ThreadPoolExecutors i będzie poprawnie obsługiwać przypadek, w którym corePoolSize < maxPoolSize.

Wiem, że to stare pytanie, ale miałem podobny problem, że tworzenie nowych zadań było bardzo szybkie i jeśli wystąpiło zbyt wiele OutOfMemoryError, ponieważ istniejące zadanie nie zostało ukończone wystarczająco szybko.

W moim przypadku Callablessą przesłane i potrzebuję wyniku, dlatego muszę przechowywać wszystkie Futureszwrócone przez executor.submit(). Moim rozwiązaniem było umieszczenie Futuresw BlockingQueuemaksymalnym rozmiarze. Po zapełnieniu kolejki zadania nie są generowane, dopóki niektóre nie zostaną zakończone (elementy usunięte z kolejki). W pseudokodzie:

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();
}

Miałem podobny problem i zaimplementowałem to używając beforeExecute/afterExecutehooków z 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();
        }
    }
}

To powinno ci wystarczyć. Przy okazji, oryginalna implementacja była oparta na rozmiarze zadania, ponieważ jedno zadanie mogło być większe 100 razy niż inne, a przesłanie dwóch ogromnych zadań zabijało pudełko, ale uruchomienie jednego dużego i wielu małych było OK. Jeśli Twoje zadania intensywnie korzystające z operacji we / wy mają mniej więcej ten sam rozmiar, możesz użyć tej klasy, w przeciwnym razie po prostu daj mi znać, a opublikuję implementację opartą na rozmiarze.

PS Chciałbyś sprawdzić ThreadPoolExecutorjavadoc. To naprawdę fajny podręcznik użytkownika autorstwa Douga Lea o tym, jak można go łatwo dostosować.

Zaimplementowałem rozwiązanie zgodne ze wzorcem dekoratora i wykorzystujące semafor do kontroli ilości wykonywanych zadań. Możesz go używać z dowolnym Executori:

• Określ maksymalną liczbę trwających zadań
• Określ maksymalny limit czasu oczekiwania na zezwolenie na wykonanie zadania (jeśli upłynie limit czasu i nie uzyskasz pozwolenia, RejectedExecutionExceptionzostanie wyrzucony 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);
    }
}

Myślę, że jest to tak proste, jak użycie a ArrayBlockingQueuezamiast aa LinkedBlockingQueue.

Zignoruj ​​mnie ... to całkowicie błędne. ThreadPoolExecutorpołączenia Queue#offernie takie, putktóre dałyby oczekiwany efekt.

Możesz rozszerzyć ThreadPoolExecutori zapewnić implementację execute(Runnable)tych wywołań putzamiast offer.

Obawiam się, że to nie jest w pełni satysfakcjonująca odpowiedź.