一加Ace2 Pro真機揭曉 鈦空灰配色質感拉滿
終于，在經過了幾波預熱之后，一加Ace2 Pro的外觀真機圖在網上出現了。還是博主數碼閑聊站曝光的，這次的外觀設計還是延續了一加11的方案，只是細節上有了調整，例如新加入了鈦空灰
你好呀，我是歪歪。
最近在使用線程池的時候踩了一個坑，給你分享一下。
在實際業務場景下，涉及到業務代碼和不同的微服務，導致問題有點難以定位，但是最終分析出原因之后，發現可以用一個很簡單的例子來演示。
所以歪師傅這次先用 Demo 說問題，再說場景，方便吸收。
老規矩，還是先上個代碼：
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這個代碼的邏輯非常簡單，首先我們搞了一個線程池，然后起一個 for 循環往線程池里面仍了 5 個任務，這是核心邏輯。
對于這幾個任務，我們的這個自定義線程池處理起來，不能說得心應手吧，至少也是手拿把掐。
其他的 StopWatch 是為了統計運行時間用的。至于 CountDownLatch，你可以理解為在業務流程中，需要這五個任務都執行完成之后才能往下走，所以我搞了一個 CountDownLatch。
這個代碼運行起來是沒有任何問題的，我們在日志中搜索“執行完成”，也能搜到 5 個，這個結果也能證明程序是正常結束的：
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同時，可以看到運行時間是 4s。
示意圖大概是這樣的：
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然后歪師傅看著這個代碼，發現了一個可以優化的地方：
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這個地方從數據庫撈出來的數據，它們之間是沒有依賴關系的，也就是說它們之間也是可以并行執行的。
所以歪師傅把代碼改成了這樣：
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在異步線程里面去處理這部分從數據庫中撈出來的數據，并行處理加快響應速度。
對應到圖片，大概就是這個意思：
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把程序運行起來之后，日志變成了這樣：
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我們搜索“執行完成”，也能搜到 5 個對應輸出。
而且我們就拿“任務2”來說：
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當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】開始執行---當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】執行完成---當前線程pool-1-thread-1,【任務2】開始處理數據=1當前線程pool-1-thread-2,【任務2】開始處理數據=2從日志輸出來看，任務 2 需要處理的兩個數據，確實是在不同的異步線程中處理數據，也實現了我的需求。
但是，程序運行直接就是到了 9.9ms：
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這個優化這么牛逼的嗎？
從 4s 到了 9.9ms？
稍加分析，你會發現這里面是有問題的。
那么問題就來了，到底是啥問題呢？
你也分析分析大概是啥問題，別老是想著直接找答案啊。
問題就是由于轉異步了，所以 for 循環里面的任務中的 countDownLatch 很快就減到 0 了。
于是 await 繼續執行，所以很快就輸出了程序運行時間。
然而實際上子任務還在繼續執行，程序并沒有真正完成。
9.9ms 只是任務提交到線程池的時間，每個任務的數據處理時間還沒算呢：
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從日志輸出上也可以看出，在輸出了 StopWatch 的日志后，各個任務還在處理數據。
這樣時間就顯得不夠真實。
那么我們應該怎么辦呢？
很簡單嘛，需要子任務真正執行完成后，父任務的 countDownLatch 才能進行 countDown 的動作。
具體實現上就是給子任務再加一個 countDownLatch 柵欄：
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我們希望的運行結果應該是這樣的：
當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】開始執行---當前線程pool-1-thread-1,【任務2】開始處理數據=1當前線程pool-1-thread-2,【任務2】開始處理數據=2當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】執行完成---即子任務全部完成之后，父任務才能算執行完成，這樣統計出來的時間才是準確的。
思路清晰，非常完美，再次運行，觀察日志我們會發現：
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呃，怎么回事，日志怎么不輸出了？
是的，就是不輸出了。
不輸出了，就是踩到這個坑了。
不論你重啟多少次，都是這樣：日志不輸出了，程序就像是卡著了一樣。
上面這個 Demo 已經是我基于遇到的生產問題，極力簡化后的版本了。
現在，這個坑也已經呈現在你眼前了。
我們一起來分析一波。
首先，我問你：真的在線上遇到這種程序“假死”的問題，你會怎么辦？
早幾年，歪師傅的習慣是抱著代碼慢慢啃，試圖從代碼中找到端倪。
這樣確實是可以，但是通常來說效率不高。
現在我的習慣是直接把現場 dump 下來，分析現場。
比如在這個場景下，我們直觀上的感受是“卡住了”，那就 dump 一把線程，管它有棗沒棗，打一桿子再說：
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通過 Dump 文件，可以發現線程池的線程都在 MainTest 的第 30 行上 parking ，處于等待狀態：
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那么第 30 行是啥玩意？
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這行代碼在干啥？
countDownLatchSub.await();
是父任務在等待子任務執行結束，運行 finally 代碼，把 countDownLatchSub 的計數 countDown 到 0，才會繼續執行：
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所以現在的現象就是子任務的 countDownLatchSub 把父任務的攔住了。
換句話說就是父任務被攔住是因為子任務的 finally 代碼中的 countDownLatchSub.countDown() 方法沒有被執行。
好，那么最關鍵的問題就來了：為什么沒有執行？
你先別往下看，閉上眼睛在你的小腦瓜子里面推演一下，琢磨一下：finally 為什么沒有執行？
或者再換個更加接近真實的問題：子任務為什么沒有執行？
這個點，非常簡單，可以說一點就破。
琢磨明白了，這個坑的原理摸摸清楚了。
...
...
...
琢磨明白了嗎？你就刷刷往下看？
沒明白我再給你一個信息：需要結合線程池的參數和運行原理來分析。
什么？
你說線程池的運行原理你不清楚？
請你取關好嗎，你個假粉絲。
...
...
...
好，不管你“恍然大悟”了沒有，歪師傅給你講一下。
讓你知道“一點就破”這四個是怎么回事兒。
首先，我們把目光聚焦在線程池這里：
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這個線程池核心線程數是 3，但是我們要提交 5 個任務到線程池去。
父任務哐哐哐，就把核心線程數占滿了。
接下來子任務也要往這個線程池提交任務怎么辦？
當然是進隊列等著了。
一進隊列，就完犢子。
到這里，我覺得你應該能想明白問題了。
應該給到我一個恍然大悟的表情，并配上“哦哦哦~”這樣的內心 OS。
你想想，父任務這個時候干啥？
是不是等在 countDownLatchSub.await() 這里。
而 countDownLatchSub.await() 什么時候能繼續執行？
是不是要所有子任務都執行 finally 后？
那么子任務現在在干啥？
是不是都在線程池里面的隊列等著被執行呢？
那線程池隊列里面的任務什么時候才執行？
是不是等著有空閑線程的時候？
那現在有沒有空閑線程？
沒有，所有的線程都去執行父任務去了。
那你想想，父任務這個時候干啥？
是不是等在 countDownLatchSub.await() 這里。
...
父任務在等子任務執行。
子任務在等線程池調度。
線程池在等父任務釋放線程。
閉環了，相互等待了，家人們。
這，就是坑。
現在把坑的原理摸清楚了，我在給你說一下真實的線上場景踩到這個坑是怎么樣的呢？
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上游發起請求到微服務 A 的接口 1，該接口需要調用微服務 B 的接口 2。
但是微服務 B 的接口 2，需要從微服務 A 接口 3 獲取數據。
然而在微服務 A 內部，全局使用的是同一個自定義線程池。
更巧的是接口 1 和接口 3 內部都使用了這個自定義線程池做異步并行處理，想著是加快響應速度。
整個情況就變成了這樣：
我們的 Demo 還是能比較清晰的看到父子任務之間的關系。
但是在這個微服務的場景下，在無形之間，就形成了不易察覺的父子任務關系。
所以就踩到了這個坑。
找到了坑的原因，解決方案就隨之而出了。
父子任務不要共用一個線程池，給子任務也搞一個自定義線程池就可以了：
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運行起來看看日志：
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首先整體運行時間只需要 2s 了，達到了我想要的效果。
另外，我們觀察一個具體的任務：
當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】開始執行---當前線程pool-2-thread-1,【任務2】開始處理數據=1當前線程pool-2-thread-4,【任務2】開始處理數據=2當前線程pool-1-thread-3,---【任務2】執行完成---日志輸出符合我們前面分析的，所有子任務執行完成后，父任務才打印執行完成，且子任務在不同的線程中執行。
而使用不同的線程池，換一個高大上的說法就叫做：線程池隔離。
而且在一個項目中，公用一個線程池，也是一個埋坑的邏輯。
至少給你覺得關鍵的邏輯，單獨分配一個線程池吧。
避免出現線程池的線程都在執行非核心邏輯了，反而重要的任務在隊列里面排隊去了。
這就有點不合理了。
最后，一句話總結這個問題：
如果線程池的任務之間存在父子關系，那么請不要使用同一個線程池。如果使用了同一個線程池，可能會因為子任務進了隊列，導致父任務一直等待，出現假死現象。
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