JMX可视化监控线程池

2019-10-22 本文已影响0人何甜甜在吗

前两天阅读公司代码看到了用JMX监控定时任务信息和状态，JMX这个单词感觉很熟于是便去查阅了一下，并写了监控线程池的Demo

通过阅读本篇文章你将了解到：

JMX介绍
线程池介绍
JMX监控线程池应用

什么是JMX

JMX简介

JMX（Java Management Extensions），监控管理框架，通过使用JMX可以监控和管理应用程序。JMX最常见的场景是监控Java程序的基本信息和运行情况，任何Java程序都可以开启JMX，然后使用JConsole或Visual VM进行预览

JMX架构

JMX架构图
总共分为三层，分发层、代理层、设备层
分发层：根据不同的协议定义了对代理层进行各种操作的管理接口，简单的来说是监控指标的查看方式，可以是HTTP连接、RMI连接、SNMP连接
代理层：管理MBean，通过将MBean注册到代理层实现MBean的管理，除了注册MBean，还可以注册Adapter，代理层在应用中一般都是MBeanService

设备层：监控指标抽象出的类，可以分为以下几种:

Standard MBean
Dynamic MBean
Open MBean
Model MBean
MXBean

应用中一般使用Standard MBean比较多，所以这里只介绍Standard MBean，使用Standard MBean需要满足一定的规则，规则如下：

定义一个接口，接口名必须为XXXXMBean的格式，必须以MBean结尾
如果接口为XXXXMBean，则接口实现类必须为MBean，否则程序将报错
接口中通过get和set方法表示监控指标是否可读、可写。比如getXXX()抽象方法，则XXX就是监控的指标，getXXX()表示XXX性能指标可读，setXXX()方法表示该监控指标可写
参数和返回类型只能是简单的引用类型（如String）和基本数据类型，不可以是自定义类型，如果返回值为自定义类型可以选择MXBean

线程池简单介绍

线程池是线程的管理工具，通过使用线程池可以复用线程降低资源消耗、提高响应速度、提高线程的可管理性。如果在系统中大量使用线程池，就必须对线程池进行监控方便出错时定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，线程池提供的参数如下：

方法	含义
getActiveCount	线程池中正在执行任务的线程数量
getCompletedTaskCount	线程池已完成的任务数量
getCorePoolSize	线程池的核心线程数量
getLargestPoolSize	线程池曾经创建过的最大线程数量
getMaximumPoolSize	线程池的最大线程数量
getPoolSize	线程池当前的线程数量
getTaskCount	线程池需要执行的任务数量

应用

介绍完JMX及线程池以后，写一个JMX监控线程池的Demo，总不能纸上谈兵吧

定义线程池监控类：ThreadPoolMonitor.java

public class ThreadPoolMonitor extends ThreadPoolExecutor {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

    /**
     * ActiveCount
     * */
    int ac = 0;

    /**
     * 当前所有线程消耗的时间
     * */
    private AtomicLong totalCostTime = new AtomicLong();

    /**
     * 当前执行的线程总数
     * */
    private AtomicLong totalTasks = new AtomicLong();

    /**
     * 线程池名称
     */
    private String poolName;

    /**
     * 最短 执行时间
     * */
    private long minCostTime;

    /**
     * 最长执行时间
     * */
    private long maxCostTime;


    /**
     * 保存任务开始执行的时间
     */
    private ThreadLocal<Long> startTime = new ThreadLocal<>();

    public ThreadPoolMonitor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
                           TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, String poolName) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
          Executors.defaultThreadFactory(), poolName);
    }

    public ThreadPoolMonitor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
                           TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                           ThreadFactory threadFactory, String poolName) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
        this.poolName = poolName;
    }

    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, String poolName) {
        return new ThreadPoolMonitor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), poolName);
    }

    public static ExecutorService newCachedThreadPool(String poolName) {
        return new ThreadPoolMonitor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>(), poolName);
    }

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(String poolName) {
        return new ThreadPoolMonitor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(), poolName);
    }

    /**
     * 线程池延迟关闭时（等待线程池里的任务都执行完毕），统计线程池情况
     */
    @Override
    public void shutdown() {
        // 统计已执行任务、正在执行任务、未执行任务数量
        logger.info("{} Going to shutdown. Executed tasks: {}, Running tasks: {}, Pending tasks: {}",
          this.poolName, this.getCompletedTaskCount(), this.getActiveCount(), this.getQueue().size());
        super.shutdown();
    }

    @Override
    public List<Runnable> shutdownNow() {
        // 统计已执行任务、正在执行任务、未执行任务数量
        logger.info("{} Going to immediately shutdown. Executed tasks: {}, Running tasks: {}, Pending tasks: {}",
          this.poolName, this.getCompletedTaskCount(), this.getActiveCount(), this.getQueue().size());
        return super.shutdownNow();
    }

    /**
     * 任务执行之前，记录任务开始时间
     */
    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        startTime.set(System.currentTimeMillis());
    }

    /**
     * 任务执行之后，计算任务结束时间
     */
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime.get();
        startTime.remove();  //删除，避免占用太多内存
        //设置最大最小执行时间
        maxCostTime = maxCostTime > costTime ? maxCostTime : costTime;
        if (totalTasks.get() == 0) {
            minCostTime = costTime;
        }
        minCostTime = minCostTime < costTime ? minCostTime : costTime;
        totalCostTime.addAndGet(costTime);
        totalTasks.incrementAndGet();

        logger.info("{}-pool-monitor: " +
                      "Duration: {} ms, PoolSize: {}, CorePoolSize: {}, ActiveCount: {}, " +
                      "Completed: {}, Task: {}, Queue: {}, LargestPoolSize: {}, " +
                      "MaximumPoolSize: {},  KeepAliveTime: {}, isShutdown: {}, isTerminated: {}",
                this.poolName,
                costTime, this.getPoolSize(), this.getCorePoolSize(), super.getActiveCount(),
                this.getCompletedTaskCount(), this.getTaskCount(), this.getQueue().size(), this.getLargestPoolSize(),
                this.getMaximumPoolSize(), this.getKeepAliveTime(TimeUnit.MILLISECONDS), this.isShutdown(), this.isTerminated());
    }

    public int getAc() {
        return ac;
    }

    /**
     * 线程平均耗时
     *
     * @return
     * */
    public float getAverageCostTime() {
        return totalCostTime.get() / totalTasks.get();
    }

    /**
     * 线程最大耗时
     * */
    public long getMaxCostTime() {
        return maxCostTime;
    }

    /**
     * 线程最小耗时
     * */
    public long getMinCostTime() {
        return minCostTime;
    }

    /**
     * 生成线程池所用的线程，改写了线程池默认的线程工厂
     */
    static class EventThreadFactory implements ThreadFactory {
        private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
        private final ThreadGroup group;
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        private final String namePrefix;

        /**
         * 初始化线程工厂
         *
         * @param poolName 线程池名称
         */
        EventThreadFactory(String poolName) {
            SecurityManager s = System.getSecurityManager();
            group = Objects.nonNull(s) ? s.getThreadGroup() :   Thread.currentThread().getThreadGroup();
            namePrefix = poolName + "-pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
        }

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(), 0);
            if (t.isDaemon())
                t.setDaemon(false);
            if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
                t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
            return t;
        }
    }
}

通过继承线程池来自定义线程池，并在构造函数中加入了poolName标明是哪一个线程池，同时重写了beforeExecute、afterExecute、terminated等方法，在beforeExecute方法中记录线程池执行的时间，在afterExecute方法中计算线程执行的耗时、最大耗时、最小耗时、平均耗时。重写线程池生成线程的方法，指定了生成的线程名

定义一个MBean：ThreadPoolParamMBean.java
MBean其实并不是一个实体类而是一个接口，里面定义了监控的指标

public interface ThreadPoolParamMBean {
    /**
     * 线程池中正在执行任务的线程数量
     *
     * @return
     */
    int getActiveCount();

    /**
     * 线程池已完成的任务数量
     *
     * @return
     */
    long getCompletedTaskCount();

    /**
     * 线程池的核心线程数量
     *
     * @return
     */
    int getCorePoolSize();

    /**
     * 线程池曾经创建过的最大线程数量
     *
     * @return
     */
    int getLargestPoolSize();

    /**
     * 线程池的最大线程数量
     *
     * @return
     */
    int getMaximumPoolSize();

    /**
     * 线程池当前的线程数量
     *
     * @return
     */
    int getPoolSize();

    /**
     * 线程池需要执行的任务数量
     *
     * @return
     */
    long getTaskCount();

    /**
     * 线程最大耗时
     *
     * @return
     * */
    long getMaxCostTime();

    /**
     * 线程最小耗时
     *
     * @return
     * */
    long getMinCostTime();

    /**
     * 线程平均耗时
     *
     * @return
     * */
    float getAverageCostTime();
}

定义一个MBean实现类：ThreadPoolParam.java
定义的是静态MBean，所以接口实现类必须满足规定，即xxxMBean，实现类为xxx

public class ThreadPoolParam implements ThreadPoolParamMBean  {
    private ThreadPoolMonitor threadPoolMonitor;

    public ThreadPoolParam(ExecutorService es) {
        this.threadPoolMonitor = (ThreadPoolMonitor) es;
    }

    /**
     * 线程池中正在执行任务的线程数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public int getActiveCount() {
        return threadPoolMonitor.getAc();
    }

    /**
     * 线程池已完成的任务数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public long getCompletedTaskCount() {
        return threadPoolMonitor.getCompletedTaskCount();
    }

    /**
     * 线程池的核心线程数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public int getCorePoolSize() {
        return threadPoolMonitor.getCorePoolSize();
    }

    /**
     * 线程池曾经创建过的最大线程数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public int getLargestPoolSize() {
        return threadPoolMonitor.getLargestPoolSize();
    }

    /**
     * 线程池的最大线程数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public int getMaximumPoolSize() {
        return threadPoolMonitor.getMaximumPoolSize();
    }

    /**
     * 线程池当前的线程数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public int getPoolSize() {
        return threadPoolMonitor.getPoolSize();
    }

    /**
     * 线程池需要执行的任务数量
     *
     * @return
     */
    @Override
    public long getTaskCount() {
        return threadPoolMonitor.getTaskCount();
    }

    /**
     * 线程最大耗时
     *
     * @return
     * */
    @Override
    public long getMaxCostTime() {
        return threadPoolMonitor.getMaxCostTime();
    }

    /**
     * 线程最小耗时
     *
     * @return
     * */
    @Override
    public long getMinCostTime() {
        return threadPoolMonitor.getMinCostTime();
    }

    /**
     * 线程平均耗时
     *
     * @return
     * */
    @Override
    public float getAverageCostTime() {
        return threadPoolMonitor.getAverageCostTime();
    }
}

监控的参数指标通过线程池得到

测试类：Test.java

public class Test {
    private static Random random = new Random();
    public static void main(String[] args) throws MalformedObjectNameException,  InterruptedException {
        ExecutorService es1 = ThreadPoolMonitor.newCachedThreadPool("test-pool-1");
        ThreadPoolParam threadPoolParam1 = new ThreadPoolParam(es1);

        ExecutorService es2 = ThreadPoolMonitor.newCachedThreadPool("test-pool-2");
        ThreadPoolParam threadPoolParam2 = new ThreadPoolParam(es2);

        MBeanServerUtil.registerMBean(threadPoolParam1, new ObjectName("test-pool-1:type=threadPoolParam"));
        MBeanServerUtil.registerMBean(threadPoolParam2, new ObjectName("test-pool-2:type=threadPoolParam"));

        //http连接的方式查看监控任务
        HtmlAdaptor.start();

        executeTask(es1);
        executeTask(es2);
        Thread.sleep(1000 * 60 * 60);
    }

    private static void executeTask(ExecutorService es) {
        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                int temp = i;
                es.submit(() -> {
                    //随机睡眠时间
                    try {
                        Thread.sleep(random.nextInt(60) * 1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println(temp);
                });
            }
        }).start();
    }
}

说明：

MBeanServerUtil.registerMBean()注册监控的类
HtmlAdaptor.start()开启HTTP连接的方式查看监控任务

启动程序后打开http://localhost:8082/如下图：

image.png

点击test-pool-1下的type=threadPoolParam

image.png

通过刷新获取线程池最新的监控指标
test-pool-1和type=threadPoolParam这些属性是在ObjectName中定义的属性值

总结

使用JMX监控线程池只是JMX一个功能，本篇文章只是学以致用，更多有关JMX以及线程池的内容可以查阅其他资料。文章若有错误欢迎指正

最后附：项目代码，欢迎fork与star，【划重点了】