本篇内容介绍了“Dubbo线程池有哪些优点”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1 基础知识

1.1 DUBBO线程模型

1.1.1 基本概念

DUBBO底层网络通信采用Netty框架，我们编写一个Netty服务端进行观察：

public class NettyServer {     public static void main(String[] args) throws Exception {         EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);         EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(8);         try {             ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();             bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)             .channel(NioServerSocketChannel.class)             .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)             .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)             .childHandler(new ChannelInitializer() {                 @Override                 protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {                     ch.pipeline().addLast(new NettyServerHandler());                 }             });             ChannelFuture channelFuture = bootstrap.bind(7777).sync();             System.out.println("服务端准备就绪");             channelFuture.channel().closeFuture().sync();         } catch (Exception ex) {             System.out.println(ex.getMessage());         } finally {             bossGroup.shutdownGracefully();             workerGroup.shutdownGracefully();         }     } }

BossGroup线程组只有一个线程处理客户端连接请求，连接完成后将完成三次握手的SocketChannel连接分发给WorkerGroup处理读写请求，这两个线程组被称为「IO线程」。

我们再引出「业务线程」这个概念。服务生产者接收到请求后，如果处理逻辑可以快速处理完成，那么可以直接放在IO线程处理，从而减少线程池调度与上下文切换。但是如果处理逻辑非常耗时，或者会发起新IO请求例如查询数据库，那么必须派发到业务线程池处理。

DUBBO提供了多种线程模型，选择线程模型需要在配置文件指定dispatcher属性：

不同线程模型在选择是使用IO线程还是业务线程，DUBBO官网文档说明：

all 所有消息都派发到业务线程池，包括请求，响应，连接事件，断开事件，心跳  direct 所有消息都不派发到业务线程池，全部在IO线程直接执行  message 只有请求响应消息派发到业务线程池，其它连接断开事件，心跳等消息直接在IO线程执行  execution 只有请求消息派发到业务线程池，响应和其它连接断开事件，心跳等消息直接在IO线程执行  connection 在IO线程上将连接断开事件放入队列，有序逐个执行，其它消息派发到业务线程池

1.1.2 确定时机

生产者和消费者在初始化时确定线程模型：

// 生产者 public class NettyServer extends AbstractServer implements Server {     public NettyServer(URL url, ChannelHandler handler) throws RemotingException {         super(url, ChannelHandlers.wrap(handler, ExecutorUtil.setThreadName(url, SERVER_THREAD_POOL_NAME)));     } }  // 消费者 public class NettyClient extends AbstractClient {     public NettyClient(final URL url, final ChannelHandler handler) throws RemotingException {      super(url, wrapChannelHandler(url, handler));     } }

生产者和消费者默认线程模型都会使用AllDispatcher，ChannelHandlers.wrap方法可以获取Dispatch自适应扩展点。如果我们在配置文件中指定dispatcher，扩展点加载器会从URL获取属性值加载对应线程模型。本文以生产者为例进行分析：

public class NettyServer extends AbstractServer implements Server {     public NettyServer(URL url, ChannelHandler handler) throws RemotingException {         // ChannelHandlers.wrap确定线程策略         super(url, ChannelHandlers.wrap(handler, ExecutorUtil.setThreadName(url, SERVER_THREAD_POOL_NAME)));     } }  public class ChannelHandlers {     protected ChannelHandler wrapInternal(ChannelHandler handler, URL url) {         return new MultiMessageHandler(new HeartbeatHandler(ExtensionLoader.getExtensionLoader(Dispatcher.class).getAdaptiveExtension().dispatch(handler, url)));     } }  @SPI(AllDispatcher.NAME) public interface Dispatcher {     @Adaptive({Constants.DISPATCHER_KEY, "channel.handler"})     ChannelHandler dispatch(ChannelHandler handler, URL url); }

1.1.3 源码分析

我们分析其中两个线程模型源码，其它线程模型请阅读DUBBO源码。AllDispatcher模型所有消息都派发到业务线程池，包括请求，响应，连接事件，断开事件，心跳：

public class AllDispatcher implements Dispatcher {      // 线程模型名称     public static final String NAME = "all";      // 具体实现策略     @Override     public ChannelHandler dispatch(ChannelHandler handler, URL url) {         return new AllChannelHandler(handler, url);     } }   public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {      @Override     public void connected(Channel channel) throws RemotingException {         // 连接完成事件交给业务线程池         ExecutorService cexecutor = getExecutorService();         try {             cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CONNECTED));         } catch (Throwable t) {             throw new ExecutionException("connect event", channel, getClass() + " error when process connected event", t);         }     }      @Override     public void disconnected(Channel channel) throws RemotingException {         // 断开连接事件交给业务线程池         ExecutorService cexecutor = getExecutorService();         try {             cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.DISCONNECTED));         } catch (Throwable t) {             throw new ExecutionException("disconnect event", channel, getClass() + " error when process disconnected event", t);         }     }      @Override     public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {         // 请求响应事件交给业务线程池         ExecutorService cexecutor = getExecutorService();         try {             cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));         } catch (Throwable t) {             if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException) {                 Request request = (Request)message;                 if(request.isTwoWay()) {                     String msg = "Server side(" + url.getIp() + "," + url.getPort() + ") threadpool is exhausted ,detail msg:" + t.getMessage();                     Response response = new Response(request.getId(), request.getVersion());                     response.setStatus(Response.SERVER_THREADPOOL_EXHAUSTED_ERROR);                     response.setErrorMessage(msg);                     channel.send(response);                     return;                 }             }             throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event", t);         }     }      @Override     public void caught(Channel channel, Throwable exception) throws RemotingException {         // 异常事件交给业务线程池         ExecutorService cexecutor = getExecutorService();         try {             cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CAUGHT, exception));         } catch (Throwable t) {             throw new ExecutionException("caught event", channel, getClass() + " error when process caught event", t);         }     } }

DirectDispatcher策略所有消息都不派发到业务线程池，全部在IO线程直接执行：

public class DirectDispatcher implements Dispatcher {      // 线程模型名称     public static final String NAME = "direct";      // 具体实现策略     @Override     public ChannelHandler dispatch(ChannelHandler handler, URL url) {         // 直接返回handler表示所有事件都交给IO线程处理         return handler;     } }

1.2 DUBBO线程池策略

1.2.1 基本概念

上个章节分析了线程模型，我们知道不同的线程模型会选择使用还是IO线程还是业务线程。如果使用业务线程池，那么使用什么线程池策略是本章节需要回答的问题。DUBBO官网线程派发模型图展示了线程模型和线程池策略的关系：

DUBBO提供了多种线程池策略，选择线程池策略需要在配置文件指定threadpool属性：

不同线程池策略会创建不同特性的线程池：

fixed 包含固定个数线程  cached 线程空闲一分钟会被回收，当新请求到来时会创建新线程  limited 线程个数随着任务增加而增加，但不会超过最大阈值。空闲线程不会被回收  eager 当所有核心线程数都处于忙碌状态时，优先创建新线程执行任务，而不是立即放入队列

1.2.2 确定时机

本文我们以AllDispatcher为例分析线程池策略在什么时候确定：

public class AllDispatcher implements Dispatcher {     public static final String NAME = "all";      @Override     public ChannelHandler dispatch(ChannelHandler handler, URL url) {         return new AllChannelHandler(handler, url);     } }  public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {     public AllChannelHandler(ChannelHandler handler, URL url) {         super(handler, url);     } }

在WrappedChannelHandler构造函数中如果配置指定了threadpool属性，扩展点加载器会从URL获取属性值加载对应线程池策略，默认策略为fixed：

public class WrappedChannelHandler implements ChannelHandlerDelegate {      public WrappedChannelHandler(ChannelHandler handler, URL url) {         this.handler = handler;         this.url = url;         // 获取线程池自适应扩展点         executor = (ExecutorService) ExtensionLoader.getExtensionLoader(ThreadPool.class).getAdaptiveExtension().getExecutor(url);         String componentKey = Constants.EXECUTOR_SERVICE_COMPONENT_KEY;         if (Constants.CONSUMER_SIDE.equalsIgnoreCase(url.getParameter(Constants.SIDE_KEY))) {             componentKey = Constants.CONSUMER_SIDE;         }         DataStore dataStore = ExtensionLoader.getExtensionLoader(DataStore.class).getDefaultExtension();         dataStore.put(componentKey, Integer.toString(url.getPort()), executor);     } }  @SPI("fixed") public interface ThreadPool {     @Adaptive({Constants.THREADPOOL_KEY})     Executor getExecutor(URL url); }

1.2.3 源码分析

(1) FixedThreadPool

public class FixedThreadPool implements ThreadPool {      @Override     public Executor getExecutor(URL url) {          // 线程名称         String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);          // 线程个数默认200         int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_THREADS);          // 队列容量默认0         int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);          // 队列容量等于0使用阻塞队列SynchronousQueue         // 队列容量小于0使用无界阻塞队列LinkedBlockingQueue         // 队列容量大于0使用有界阻塞队列LinkedBlockingQueue         return new ThreadPoolExecutor(threads, threads, 0, TimeUnit.MILLISECONDS,                                       queues == 0 ? new SynchronousQueue()                                       : (queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()                                          : new LinkedBlockingQueue(queues)),                                       new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));     } }

(2) CachedThreadPool

public class CachedThreadPool implements ThreadPool {      @Override     public Executor getExecutor(URL url) {          // 获取线程名称         String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);          // 核心线程数默认0         int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);          // 最大线程数默认Int最大值         int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);          // 队列容量默认0         int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);          // 线程空闲多少时间被回收默认1分钟         int alive = url.getParameter(Constants.ALIVE_KEY, Constants.DEFAULT_ALIVE);          // 队列容量等于0使用阻塞队列SynchronousQueue         // 队列容量小于0使用无界阻塞队列LinkedBlockingQueue         // 队列容量大于0使用有界阻塞队列LinkedBlockingQueue         return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, alive, TimeUnit.MILLISECONDS,                                       queues == 0 ? new SynchronousQueue()                                       : (queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()                                          : new LinkedBlockingQueue(queues)),                                       new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));     } }

(3) LimitedThreadPool

public class LimitedThreadPool implements ThreadPool {      @Override     public Executor getExecutor(URL url) {          // 获取线程名称         String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);          // 核心线程数默认0         int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);          // 最大线程数默认200         int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_THREADS);          // 队列容量默认0         int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);          // 队列容量等于0使用阻塞队列SynchronousQueue         // 队列容量小于0使用无界阻塞队列LinkedBlockingQueue         // 队列容量大于0使用有界阻塞队列LinkedBlockingQueue         // keepalive时间设置Long.MAX_VALUE表示不回收空闲线程         return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS,                                       queues == 0 ? new SynchronousQueue()                                       : (queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()                                          : new LinkedBlockingQueue(queues)),                                       new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));     } }

(4) EagerThreadPool

我们知道ThreadPoolExecutor是普通线程执行器。当线程池核心线程达到阈值时新任务放入队列，当队列已满开启新线程处理，当前线程数达到最大线程数时执行拒绝策略。

但是EagerThreadPool自定义线程执行策略，当线程池核心线程达到阈值时，新任务不会放入队列而是开启新线程进行处理(要求当前线程数没有超过最大线程数)。当前线程数达到最大线程数时任务放入队列。

public class EagerThreadPool implements ThreadPool {      @Override     public Executor getExecutor(URL url) {          // 线程名         String name = url.getParameter(Constants.THREAD_NAME_KEY, Constants.DEFAULT_THREAD_NAME);          // 核心线程数默认0         int cores = url.getParameter(Constants.CORE_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_CORE_THREADS);          // 最大线程数默认Int最大值         int threads = url.getParameter(Constants.THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);          // 队列容量默认0         int queues = url.getParameter(Constants.QUEUES_KEY, Constants.DEFAULT_QUEUES);          // 线程空闲多少时间被回收默认1分钟         int alive = url.getParameter(Constants.ALIVE_KEY, Constants.DEFAULT_ALIVE);          // 初始化自定义线程池和队列重写相关方法         TaskQueue taskQueue = new TaskQueue(queues <= 0 ? 1 : queues);         EagerThreadPoolExecutor executor = new EagerThreadPoolExecutor(cores,                 threads,                 alive,                 TimeUnit.MILLISECONDS,                 taskQueue,                 new NamedInternalThreadFactory(name, true),                 new AbortPolicyWithReport(name, url));         taskQueue.setExecutor(executor);         return executor;     } }

1.3 一个公式

现在我们知道DUBBO会选择线程池策略进行业务处理，那么应该如何估算可能产生的线程数呢?我们首先分析一个问题：一个公司有7200名员工，每天上班打卡时间是早上8点到8点30分，每次打卡时间系统执行时长为5秒。请问RT、QPS、并发量分别是多少?

RT表示响应时间，问题已经告诉了我们答案：

RT = 5

QPS表示每秒查询量，假设签到行为平均分布：

QPS = 7200 / (30 * 60) = 4

并发量表示系统同时处理的请求数量：

并发量 = QPS x RT = 4 x 5 = 20

根据上述实例引出如下公式：

并发量 = QPS x RT

如果系统为每一个请求分配一个处理线程，那么并发量可以近似等于线程数。基于上述公式不难看出并发量受QPS和RT影响，这两个指标任意一个上升就会导致并发量上升。

但是这只是理想情况，因为并发量受限于系统能力而不可能持续上升，例如DUBBO线程池就对线程数做了限制，超出最大线程数限制则会执行拒绝策略，而拒绝策略会提示线程池已满，这就是DUBBO线程池打满问题的根源。下面我们分析RT上升和QPS上升这两个原因。

2 RT上升

2.1 生产者发生慢服务

2.1.1 原因分析

(1) 生产者配置

(2) 生产者业务

package com.java.front.dubbo.demo.provider; public interface HelloService {     public String sayHello(String name) throws Exception; }  public class HelloServiceImpl implements HelloService {     public String sayHello(String name) throws Exception {         String result = "hello[" + name + "]";         // 模拟慢服务        Thread.sleep(10000L);         System.out.println("生产者执行结果" + result);        return result;     } }

(3) 消费者配置

(4) 消费者业务

public class Consumer {      @Test     public void testThread() {         ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] { "classpath*:METAINF/spring/dubbo-consumer.xml" });         context.start();         for (int i = 0; i < 500; i++) {             new Thread(new Runnable() {                 @Override                 public void run() {                     HelloService helloService = (HelloService) context.getBean("helloService");                     String result;                     try {                         result = helloService.sayHello("微信公众号「JAVA前线」");                         System.out.println("客户端收到结果" + result);                     } catch (Exception e) {                         System.out.println(e.getMessage());                     }                 }             }).start();         }     } }

依次运行生产者和消费者代码，会发现日志中出现报错信息。生产者日志会打印线程池已满：

Caused by: java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServerHandler-x.x.x.x:9999, Pool Size: 200 (active: 200, core: 200, max: 200, largest: 200), Task: 201 (completed: 1), Executor status:(isShutdown:false, isTerminated:false, isTerminating:false), in dubbo://x.x.x.x:9999! at org.apache.dubbo.common.threadpool.support.AbortPolicyWithReport.rejectedExecution(AbortPolicyWithReport.java:67) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379) at org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.all.AllChannelHandler.caught(AllChannelHandler.java:88)

消费者日志不仅会打印线程池已满，还会打印服务提供者信息和调用方法，我们可以根据日志找到哪一个方法有问题：

Failed to invoke the method sayHello in the service com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService.  Tried 3 times of the providers [x.x.x.x:9999] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer x.x.x.x  using the dubbo version 2.7.0-SNAPSHOT. Last error is: Failed to invoke remote method: sayHello,  provider: dubbo://x.x.x.x:9999/com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService?anyhost=true&application=xpz-consumer1&check=false&dubbo=2.0.2&generic=false&group=&interface=com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService&logger=log4j&methods=sayHello&pid=33432®ister.ip=x.x.x.x&release=2.7.0-SNAPSHOT&remote.application=xpz-provider&remote.timestamp=1618632597509&side=consumer&timeout=100000000×tamp=1618632617392,  cause: Server side(x.x.x.x,9999) threadpool is exhausted ,detail msg:Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServerHandler-x.x.x.x:9999, Pool Size: 200 (active: 200, core: 200, max: 200, largest: 200), Task: 401 (completed: 201), Executor status:(isShutdown:false, isTerminated:false, isTerminating:false), in dubbo://x.x.x.x:9999!

2.1.2 解决方案

(1) 找出慢服务

DUBBO线程池打满时会执行拒绝策略：

public class AbortPolicyWithReport extends ThreadPoolExecutor.AbortPolicy {     protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbortPolicyWithReport.class);     private final String threadName;     private final URL url;     private static volatile long lastPrintTime = 0;     private static Semaphore guard = new Semaphore(1);      public AbortPolicyWithReport(String threadName, URL url) {         this.threadName = threadName;         this.url = url;     }      @Override     public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {         String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED!" +                                    " Thread Name: %s, Pool Size: %d (active: %d, core: %d, max: %d, largest: %d), Task: %d (completed: %d)," +                                    " Executor status:(isShutdown:%s, isTerminated:%s, isTerminating:%s), in %s://%s:%d!",                                    threadName, e.getPoolSize(), e.getActiveCount(), e.getCorePoolSize(), e.getMaximumPoolSize(), e.getLargestPoolSize(),                                    e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount(), e.isShutdown(), e.isTerminated(), e.isTerminating(),                                    url.getProtocol(), url.getIp(), url.getPort());         logger.warn(msg);         // 打印线程快照         dumpJStack();         throw new RejectedExecutionException(msg);     }      private void dumpJStack() {         long now = System.currentTimeMillis();          // 每10分钟输出线程快照         if (now - lastPrintTime < 10 * 60 * 1000) {             return;         }         if (!guard.tryAcquire()) {             return;         }          ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();         pool.execute(() -> {             String dumpPath = url.getParameter(Constants.DUMP_DIRECTORY, System.getProperty("user.home"));             System.out.println("AbortPolicyWithReport dumpJStack directory=" + dumpPath);             SimpleDateFormat sdf;             String os = System.getProperty("os.name").toLowerCase();              // linux文件位置/home/xxx/Dubbo_JStack.log.2021-01-01_20:50:15             // windows文件位置/user/xxx/Dubbo_JStack.log.2020-01-01_20-50-15             if (os.contains("win")) {                 sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH-mm-ss");             } else {                 sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH:mm:ss");             }             String dateStr = sdf.format(new Date());             try (FileOutputStream jStackStream = new FileOutputStream(new File(dumpPath, "Dubbo_JStack.log" + "." + dateStr))) {                 JVMUtil.jstack(jStackStream);             } catch (Throwable t) {                 logger.error("dump jStack error", t);             } finally {                 guard.release();             }             lastPrintTime = System.currentTimeMillis();         });         pool.shutdown();     } }

拒绝策略会输出线程快照文件，在分析线程快照文件时BLOCKED和TIMED_WAITING线程状态需要我们重点关注。如果发现大量线程阻塞或者等待状态则可以定位到具体代码行：

DubboServerHandler-x.x.x.x:9999-thread-200 Id=230 TIMED_WAITING at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloServiceImpl.sayHello(HelloServiceImpl.java:13) at org.apache.dubbo.common.bytecode.Wrapper1.invokeMethod(Wrapper1.java) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.javassist.JavassistProxyFactory$1.doInvoke(JavassistProxyFactory.java:56) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.AbstractProxyInvoker.invoke(AbstractProxyInvoker.java:85) at org.apache.dubbo.config.invoker.DelegateProviderMetaDataInvoker.invoke(DelegateProviderMetaDataInvoker.java:56) at org.apache.dubbo.rpc.protocol.InvokerWrapper.invoke(InvokerWrapper.java:56)

(2) 优化慢服务

现在已经找到了慢服务，此时我们就可以优化慢服务了。优化慢服务就需要具体问题具体分析了，这不是本文的重点在此不进行展开。

2.2 生产者预热不充分

2.2.1 原因分析

还有一种RT上升的情况是我们不能忽视的，这种情况就是提供者重启后预热不充分即被调用。因为当生产者刚启动时需要预热，需要和其它资源例如数据库、缓存等建立连接，建立连接是需要时间的。如果此时大量消费者请求到未预热的生产者，链路时间增加了连接时间，RT时间必然会增加，从而也会导致DUBBO线程池打满问题。

2.2.2 解决方案

(1) 等待生产者充分预热

因为生产者预热不充分导致线程池打满问题，最容易发生在系统发布时。例如发布了一台机器后发现线上出现线程池打满问题，千万不要着急重启机器，而是给机器一段时间预热，等连接建立后问题大概率消失。同时我们在发布时也要分多批次发布，不要一次发布太多机器导致服务因为预热问题造成大面积影响。

(2) DUBBO升级版本大于等于2.7.4

DUBBO消费者在调用选择生产者时本身就会执行预热逻辑，为什么还会出现预热不充分问题?这是因为2.5.5之前版本以及2.7.2版本预热机制是有问题的，简而言之就是获取启动时间不正确，2.7.4版本彻底解决了这个问题，所以我们要避免使用问题版本。下面我们阅读2.7.0版本预热机制源码，看看预热机制如何生效：

public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {      public static final String NAME = "random";      @Override     protected  Invoker doSelect(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {          // invokers数量         int length = invokers.size();          // 权重是否相同         boolean sameWeight = true;          // invokers权重数组         int[] weights = new int[length];          // 第一个invoker权重         int firstWeight = getWeight(invokers.get(0), invocation);         weights[0] = firstWeight;          // 权重值之和         int totalWeight = firstWeight;         for (int i = 1; i < length; i++) {             // 计算权重值             int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);             weights[i] = weight;             totalWeight += weight;              // 任意一个invoker权重值不等于第一个invoker权重值则sameWeight设置为FALSE             if (sameWeight && weight != firstWeight) {                 sameWeight = false;             }         }         // 权重值不等则根据总权重值计算         if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {             int offset = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);             // 不断减去权重值当小于0时直接返回             for (int i = 0; i < length; i++) {                 offset -= weights[i];                 if (offset < 0) {                     return invokers.get(i);                 }             }         }         // 所有服务权重值一致则随机返回         return invokers.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(length));     } }  public abstract class AbstractLoadBalance implements LoadBalance {      static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {         // uptime/(warmup*weight)         // 如果当前服务提供者没过预热期，用户设置的权重将通过uptime/warmup减小         // 如果服务提供者设置权重很大但是还没过预热时间，重新计算权重会很小         int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));         return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);     }      protected int getWeight(Invoker invoker, Invocation invocation) {          // 获取invoker设置权重值默认权重=100         int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);          // 如果权重大于0         if (weight > 0) {              // 服务提供者发布服务时间戳             long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);             if (timestamp > 0L) {                  // 服务已经发布多少时间                 int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);                  // 预热时间默认10分钟                 int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);                  // 生产者发布时间大于0但是小于预热时间                 if (uptime > 0 && uptime < warmup) {                      // 重新计算权重值                     weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);                 }             }         }         // 服务发布时间大于预热时间直接返回设置权重值         return weight >= 0 ? weight : 0;     } }

3 QPS上升

上面章节大篇幅讨论了由于RT上升造成的线程池打满问题，现在我们讨论另一个参数QPS。当上游流量激增会导致创建大量线程池，也会造成线程池打满问题。这时如果发现QPS超出了系统承受能力，我们不得不采用降级方案保护系统

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