Hutool与DynamicTp
Hutool简介
Hutool是一个小而全的Java工具类库,通过静态方法封装,降低相关API的学习成本,提高工作效率,使Java拥有函数式语言般的优雅,让Java语言也可以“甜甜的”。
Hutool中的工具方法来自每个用户的精雕细琢,它涵盖了Java开发底层代码中的方方面面,它既是大型项目开发中解决小问题的利器,也是小型项目中的效率担当;
Hutool是项目中“util”包友好的替代,它节省了开发人员对项目中公用类和公用工具方法的封装时间,使开发专注于业务,同时可以最大限度的避免封装不完善带来的bug。
🎁Hutool名称的由来
Hutool = Hu + tool,是原公司项目底层代码剥离后的开源库,“Hu”是公司名称的表示,tool表示工具。Hutool谐音“糊涂”,一方面简洁易懂,一方面寓意“难得糊涂”。
🍺Hutool如何改变我们的coding方式
Hutool的目标是使用一个工具方法代替一段复杂代码,从而最大限度的避免“复制粘贴”代码的问题,彻底改变我们写代码的方式。
以计算MD5为例:
- 👴【以前】打开搜索引擎 -> 搜“Java MD5加密” -> 打开某篇博客-> 复制粘贴 -> 改改好用
- 👦【现在】引入Hutool -> SecureUtil.md5()
Hutool的存在就是为了减少代码搜索成本,避免网络上参差不齐的代码出现导致的bug。
🛠️包含组件
一个Java基础工具类,对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法进行封装,组成各种Util工具类,同时提供以下组件:
模块 | 介绍 |
---|---|
hutool-aop | JDK动态代理封装,提供非IOC下的切面支持 |
hutool-bloomFilter | 布隆过滤,提供一些Hash算法的布隆过滤 |
hutool-cache | 简单缓存实现 |
hutool-core | 核心,包括Bean操作、日期、各种Util等 |
hutool-cron | 定时任务模块,提供类Crontab表达式的定时任务 |
hutool-crypto | 加密解密模块,提供对称、非对称和摘要算法封装 |
hutool-db | JDBC封装后的数据操作,基于ActiveRecord思想 |
hutool-dfa | 基于DFA模型的多关键字查找 |
hutool-extra | 扩展模块,对第三方封装(模板引擎、邮件、Servlet、二维码、Emoji、FTP、分词等) |
hutool-http | 基于HttpUrlConnection的Http客户端封装 |
hutool-log | 自动识别日志实现的日志门面 |
hutool-script | 脚本执行封装,例如Javascript |
hutool-setting | 功能更强大的Setting配置文件和Properties封装 |
hutool-system | 系统参数调用封装(JVM信息等) |
hutool-json | JSON实现 |
hutool-captcha | 图片验证码实现 |
hutool-poi | 针对POI中Excel和Word的封装 |
hutool-socket | 基于Java的NIO和AIO的Socket封装 |
hutool-jwt | JSON Web Token (JWT)封装实现 |
可以根据需求对每个模块单独引入,也可以通过引入hutool-all
方式引入所有模块。
文档地址:https://www.hutool.cn/docs/#/
DynamicTp简介
项目背景
使用痛点
使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢?
代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor,但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适
凭经验设置参数值,上线后发现需要调整,改代码重新发布服务,非常麻烦
线程池相对开发人员来说是个黑盒,运行情况不能及时感知到,直到出现问题
如果有以上痛点,动态可监控线程池框架(DynamicTp)或许能帮助到你。
如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码,大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get 方法以及一些扩展方法,可以在运行时动态修改、获取相应的值,这些方法有:
public void setCorePoolSize(int corePoolSize); public void setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize); public void setKeepAliveTime(long time, TimeUnit unit); public void setThreadFactory(ThreadFactory threadFactory); public void setRejectedExecutionHandler(RejectedExecutionHandler handler); public void allowCoreThreadTimeOut(boolean value); public int getCorePoolSize(); public int getMaximumPoolSize(); public long getKeepAliveTime(TimeUnit unit); public BlockingQueue<Runnable> getQueue(); public RejectedExecutionHandler getRejectedExecutionHandler(); public boolean allowsCoreThreadTimeOut(); protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r); protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t);
现在大多数的互联网项目都会微服务化部署,有一套自己的服务治理体系,微服务组件中的分布式配置中心扮演的就是动态修改配置, 实时生效的角色。
那么我们是否可以结合配置中心来做运行时线程池参数的动态调整呢?
答案是肯定的,而且配置中心相对都是高可用的,使用它也不用过于担心配置推送失败这类问题,而且也能减少研发动态线程池组件本身的难度和工作量。
综上,可以总结出以下的背景
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广泛性:在 Java 开发中,想要提高系统性能,线程池已经是一个 90% 以上开发都会选择使用的基础工具
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不确定性:项目中可能会创建很多线程池,既有 IO 密集型的,也有 CPU 密集型的,但线程池的参数并不好确定;需要有套机制在运行过程中动态去调整参数
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无感知性:线程池运行过程中的各项指标一般感知不到;需要有套监控报警机制在事前、事中就能让开发人员感知到线程池的运行状况,及时处理
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高可用性:配置变更需要及时推送到客户端,需要有高可用的配置管理推送服务,配置中心是现在大多数互联网系统都会使用的组件,与之结合可以极大提高系统可用性
功能特性
基于以上背景分析,我们对线程池 ThreadPoolExecutor 做一些扩展增强,主要实现以下目标
实现对运行中线程池参数的动态修改,实时生效
实时监控线程池的运行状态,触发设置的报警策略时报警,报警信息推送办公平台
定时采集线程池指标数据,配合像 Grafana 这种可视化监控平台做大盘监控
经过多个版本的迭代,目前最新版本 v1.1.0 具有以下特性 ✅
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代码零侵入:我们改变了线程池以往的使用姿势,所有配置均放在配置中心,服务启动时会从配置中心拉取配置生成线程池对象放到 Spring 容器中,使用时直接从 Spring 容器中获取,对业务代码零侵入
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通知告警:提供多种报警维度(配置变更通知、活性报警、容量阈值报警、拒绝触发报警、任务执行或等待超时报警),已支持企业微信、钉钉、飞书、邮件报警,同时提供 SPI 接口可自定义扩展实现
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运行监控:定时采集线程池指标数据,支持通过 MicroMeter、JsonLog 日志输出、Endpoint 三种方式,可通过 SPI 接口自定义扩展实现
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任务增强:提供任务包装功能,实现 TaskWrapper 接口即可,如 MdcTaskWrapper、TtlTaskWrapper、SwTraceTaskWrapper,可以支持线程池上下文信息传递
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多配置中心支持:基于主流配置中心实现线程池参数动态调整,实时生效,已支持 Nacos、Apollo、Zookeeper、Consul、Etcd、Polaris,同时也提供 SPI 接口可自定义扩展实现
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中间件线程池管理:集成管理常用第三方组件的线程池,已集成 Tomcat、Jetty、Undertow、Dubbo、RocketMq、Hystrix、Grpc、Motan、Okhttp3、Brpc、Tars、SofaRpc、RabbitMq 等组件的线程池管理(调参、监控报警)
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轻量简单:基于 SpringBoot 实现,引入 starter,接入只需简单 4 步就可完成,顺利 3 分钟搞定
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多模式:参考 Tomcat 线程池提供了 IO 密集型场景使用的 EagerDtpExecutor 线程池
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兼容性:JUC 普通线程池和 Spring 中的 ThreadPoolTaskExecutor 也可以被框架监控,@Bean 定义时加 @DynamicTp 注解即可
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可靠性:框架提供的线程池实现 Spring 生命周期方法,可以在 Spring 容器关闭前尽可能多的处理队列中的任务
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高可扩展:框架核心功能都提供 SPI 接口供用户自定义个性化实现(配置中心、配置文件解析、通知告警、监控数据采集、任务包装等等)
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线上大规模应用:参考美团线程池实践,美团内部已经有该理论成熟的应用经验
架构图