ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue
ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue
在ElasticSearch 线程池类型分析之SizeBlockingQueue这篇文章中分析了ES的fixed类型的线程池。本文分析scaling类型的线程池，以及该线程池所使用的任务队列：ExecutorScalingQueue
从ThreadPool类中可看出，scaling线程池主要用来执行ES的系统操作：FLUSH、FORCE_MERGE、REFRESH、SNAPSHOT...而fixed类型的线程池则执行用户发起的操作：SEARCH、INDEX、GET、WRITE。系统操作有什么特点呢？系统操作请求量小、可容忍一定的延时。从线程池的角度看，执行系统操作的任务不会被线程池的拒绝策略拒绝，而这正是由ExecutorScalingQueue任务队列和ForceQueuePolicy拒绝策略实现的。
1，执行FLUSH、REFRESH这些操作的线程池是如何创建的？
org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.newScaling
public static EsThreadPoolExecutor newScaling(String name, int min, int max, long keepAliveTime, TimeUnit unit, ThreadFactory threadFactory, ThreadContext contextHolder) {
ExecutorScalingQueue<Runnable> queue = new ExecutorScalingQueue<>();
EsThreadPoolExecutor executor = new EsThreadPoolExecutor(name, min, max, keepAliveTime, unit, queue, threadFactory, new ForceQueuePolicy(), contextHolder);
queue.executor = executor;
return executor;
}
线程池对象是 EsThreadPoolExecutor、任务队列是 ExecutorScalingQueue、拒绝策略是 ForceQueuePolicy
2，ForceQueuePolicy 的任务拒绝处理逻辑是什么？
ForceQueuePolicy和ExecutorScalingQueue都是org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.EsExecutors 的内部类。EsExecutors是一个工具类，用来创建ThreadPoolExecutor对象。
org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.newScaling
org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.newFixed
org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors.newAutoQueueFixed
再加上 private static final ExecutorService DIRECT_EXECUTOR_SERVICE = new AbstractExecutorService()... ES中所有的线程池对象都由EsExecutors创建了。
当向 EsThreadPoolExecutor 提交任务时，如果触发了拒绝策略，则会执行如下的rejectedExecution方法：将任务再添加到任务队列中。
/**
* A handler for rejected tasks that adds the specified element to this queue,
* waiting if necessary for space to become available.
*/
static class ForceQueuePolicy implements XRejectedExecutionHandler {
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
try {
// force queue policy should only be used with a scaling queue
assert executor.getQueue() instanceof ExecutorScalingQueue;
//将被"拒绝"的任务再put到任务队列中
executor.getQueue().put(r);
} catch (final InterruptedException e) {
// a scaling queue never blocks so a put to it can never be interrupted
throw new AssertionError(e);
}
}
//因为任务不会被拒绝，所以这里的被拒绝的任务计数总是返回0
@Override
public long rejected() {
return 0;
}
}
3， 任务队列
ExecutorScalingQueue 继承了LinkedTransferQueue，所以是一个无界队列。它和 SizeBlockingQueue 所不同的是：SizeBlockingQueue的容量是有限制的，而ExecutorScalingQueue没有长度限制，这意味着可以将任意多个任务提交到 ExecutorScalingQueue中排队等待，这与它一起搭配使用的拒绝策略ForceQueuePolicy是吻合的。同时，这也表明FLUSH、REFRESH、SNAPSHOT等这些操作都不会被拒绝，不过这些操作的执行频率都很低。
试想，对于SEARCH(搜索请求)、INDEX(索引文档请求)、WRITE(添加文档请求)这些由用户触发的操作，可能QPS会非常大，而REFRESH(刷新段segment)、FLUSH这样的操作是系统层面的操作，执行频率很低。因此分开交由不同的线程池处理是非常有必要的，这样就可以为线程池配置不同的特点(有界队列、无界队列)的任务队列以及拒绝处理策略了。
在任务入队列时，ExecutorScalingQueue的offer方法先判断线程池中是否有空闲线程，若有空闲线程，tryTransfer方法会立即成功返回true，任务直接交由线程处理而不需要入队列再排队等待了。
这里也可以看出: LinkedBlockingQueue 与 LinkedTransferQueue 的区别,我想这也是为什么ES选择LinkedTransferQueue作为任务队列的原因之一吧。若线程池中没有空闲的线程，再判断线程池中当前已有线程数量是否达到了最大线程数量(max pool size)，若未达到，则新建线程来处理任务，否则任务就进入队列排队等待处理，而由于ExecutorScalingQueue是个无界队列，没有长度限制，而REFRESH这样的操作又没有低响应时间要求，因此长时间排队也能够接受。
/**
* ExecutorScalingQueue 必须与 ForceQueuePolicy 拒绝策略搭配使用.
*
* 采用 ExecutorScalingQueue 作为任务队列的线程池它的 core pool size 和 max pool size 可以不相等
* 当不断地向线程池提交任务,线程的个数达到了core pool size但尚未达到 max pool size时, left大于0成立,返回false
* 触发 ThreadPoolExecutor#execute方法中if语句 workQueue.offer(command) 为false,从而导致if语句不成立
* 于是执行 addWorker 方法创建新线程来执行任务,如果 addWorker 不小心失败了,会执行 rejected(command),但是这个任务是不能
* 被拒绝的,因为我们只是想让 线程池 优先创建 max pool size个线程来处理任务.
* 于是采用 ForceQueuePolicy 保证任务一定是提交到队列里,从而保证任务"不被拒绝"
* @param e
* @return
*/
static class ExecutorScalingQueue<E> extends LinkedTransferQueue<E> {
ThreadPoolExecutor executor;
ExecutorScalingQueue() {
}
@Override
public boolean offer(E e) {
// first try to transfer to a waiting worker thread
//如果线程池中有空闲的线程,tryTransfer会立即成功,直接将任务交由线程处理(省去了任务的排队过程)
if (!tryTransfer(e)) {
// check if there might be spare capacity in the thread
// pool executor
int left = executor.getMaximumPoolSize() - executor.getCorePoolSize();
if (left > 0) {
//线程池当前已有的线程数量尚未达到 max pool size, 返回false, 触发ThreadPoolExecutor的addWorker方法被调用,从而创建新线程
// reject queuing the task to force the thread pool
// executor to add a worker if it can; combined
// with ForceQueuePolicy, this causes the thread
// pool to always scale up to max pool size and we
// only queue when there is no spare capacity
return false;
} else {
//线程池当前已有的线程数量 已经是 max pool size了, 任务入队列排队等待
return super.offer(e);
}
} else {
return true;
}
}
}
总结：
本文分析了 ES中FLUSH、FORCE_MERGE、REFRESH、SNAPSHOT...操作所使用的线程池及其任务队列、拒绝策略。理解线程池的实现原理有助于各种操作的调优，有时候写数据到ES或执行大量的查询请求时，可能会发现ES的日志里面有一些操作被拒绝的提示，这时，就能针对性地去调整线程池的配置了。
不管是refresh刷新segment，还是 snapshot 快照备份，这些操作可理解为"系统操作"，这与用户操作(search、get)是有区别的：write/get 需要良好的响应时间，这意味着任务不能长时间排队太久。write/get 请求量可能非常大、QPS非常高，需要一些限制，所以这也是为什么它们的任务队列容量是固定的，当wirte/get的请求量大到处理不过来时，就会触发拒绝策略，任务被拒绝执行了。而对于refresh这类操作，执行不是太频繁，有些系统操作还很重要，这种任务提交时就不能被拒绝，因此ForcePolicy是一个很好的选择。从这里也可以看出：在一个大系统里面，有各种类型的操作，因此有必要使用多个线程池来分别处理这些操作。而如何协调统一管理多个线程池（EsExecutors类、ExecutorBuilder类），及时回收空闲线程，设置合适的任务队列长度（各种类型的任务队列：ExecutorScalingQueue、SizeBlockingQueue、ResizableBlockingQueue），将所有的任务处理操作都统一到一套代码流程逻辑（AbstractRunnable类、EsThreadPoolExecutor类的doExecute()方法）下执行，这些都需要很强的编码能力。
最后，提一下search操作，很特殊。ES主要是用来做搜索的，那么负责执行search操作的线程池是如何实现的呢？它又采用了什么任务队列呢？它的拒绝策略又是什么呢？提前透露一下：search操作的线程池的任务队列可动态调整任务队列的长度，并且以一种十分巧妙的方式统计每个任务的执行时间。读完源码之后，感叹这些代码的设计思路是那么优美。
