大部分情况下，线程池的运行情况对于使用者来说是个黑盒
运行情况不可知，会导致 生产出现事故问题排查困难，以及线程池参数难以定义
文章围绕线程池监控展开，讨论 线程池如何监控、监控的指标以及监控数据的存储展示
01
如何监控运行数据
设想一下，如果想监控线程池的运行数据，你会怎么操作？这里提供两种常规思路
-
线程池运行时埋点，每一次运行任务都进行统计 -
定时获取线程池的运行数据
这里我推荐第二种，因为线程池的监控 API 会通过 获取主锁来控制结果的相对准确性，性能相对较差，后面会详细说明
为什么叫相对准确？因为任务和线程的状态在计算过程中可能会动态变化，只能给到一个近似值，保证不了绝对准确
模拟下定时采集线程池运行时数据的代码
// 缓冲队列
private BlockingQueue<Message> messageCollectVessel = new ArrayBlockingQueue(bufferSize);
// 生产者
Message message = collector.collectMessage();
boolean offer = messageCollectVessel.offer(message);
if (!offer) {
log.warn("Buffer data starts stacking data...");
}
// 消费者
while (true) {
try {
Message message = messageCollectVessel.take();
messageSender.send(message);
} catch (Throwable ex) {
log.error("Consumption buffer container task failed. Number of buffer container tasks :: {}", messageCollectVessel.size(), ex);
}
}
创建阻塞缓冲队列，由定时线程池采集历史运行数据，并放到缓冲队列中；然后起一个线程，循环消费即可
极端情况下缓冲队列元素会出现堆积，最新采集的线程池数据也就无法插入成功，为了不影响客户端的运行，仅做异常警告处理
使用最新抽象出来的客户端、服务端交互流程，有以下几个优点
-
数据的存储和查询展示由服务端提供功能，减轻客户端压力和重复工作量 -
历史运行数据的删除或备份操作由服务端统一执行 -
不同的项目不需要为线程池历史运行数据分别创建表结构存储 -
形成交互规范，避免业务发散单独开发，中心化的设计更利于技术的迭代和管理
监控图表展示
不同公司对于线程池的监控不尽相同，出于各种考虑，会将监控封装成最符合自己业务场景的流程
Hippo4J 从最基本的指标出发，封装出了最小代价的监控体系，并提供可视化页面的图标展示
有兴趣可以查看 Hippo4J 框架官网介绍
Site：https://www.hippox.cn
还有一个功能点，考虑到很多公司搭建了一套监控体系，其中以 Prometheus + Grafana 为主
后续 Hippo4J 会接入 Prometheus，应用内部存储线程池的运行数据，适配 Prometheus 采集存储，最终展示到 Grafana
05
总结回顾
线程池作为企业级应用广泛的技术，对它的监控是不可或缺的稳定性保障之一
文章从线程池的监控出发，讲解了如何监控、监控的指标以及监控数据的存储，相信读者们也各有收获
看了上面的线程池监控内容，大家有什么想要补充的，在下方评论区留言
各位读者所在的公司又是如何对线程池监控，可以互相交流下心得
本篇文章来源于微信公众号: 龙台的技术笔记
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