解读Eureka的TimedSupervisorTask类(自动调节间隔的周期性任务)
作者：程序员欣宸
在Eureka客户端中,尽管ScheduledExecutorService的schedule方法创建的是一次性任务,但通过在任务执行完毕后再次调用schedule方法实现了周期性执行,这种设计既考虑到了任务超时导致的间隔时间调整,又通过CAS实现了多线程同步,展现了简洁而巧妙的设计思想
起因
一个基于Spring Cloud框架的应用，如果注册到了Eureka server，那么它就会定时更新服务列表，
这个定时任务启动的代码在com.netflix.discovery.DiscoveryClient类的initScheduledTasks方法中，
如下（来自工程eureka-client，版本1.7.0）：
private void initScheduledTasks() {
//更新服务列表
if (clientConfig.shouldFetchRegistry()) {
// registry cache refresh timer
int registryFetchIntervalSeconds = clientConfig.getRegistryFetchIntervalSeconds();
int expBackOffBound = clientConfig.getCacheRefreshExecutorExponentialBackOffBound();
scheduler.schedule(
new TimedSupervisorTask(
"cacheRefresh",
scheduler,
cacheRefreshExecutor,
registryFetchIntervalSeconds,
TimeUnit.SECONDS,
expBackOffBound,
new CacheRefreshThread()
),
registryFetchIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
...
//略去其他代码上述代码中，scheduler是ScheduledExecutorService接口的实现，其schedule方法的官方文档如下所示：
上图红框显示：
该方法创建的是一次性任务，但是在实际测试中，如果在CacheRefreshThread类的run方法中打个断点，就会发现该方法会被周期性调用；
因此问题就来了：
方法schedule(Callable callable,long delay,TimeUnit unit)创建的明明是个一次性任务，但CacheRefreshThread被周期性执行了；
寻找答案
打开的run方法源码，请注意下面的中文注释：
public void run() {
Future future = null;
try {
//使用Future，可以设定子线程的超时时间，这样当前线程就不用无限等待了
future = executor.submit(task);
threadPoolLevelGauge.set((long) executor.getActiveCount());
//指定等待子线程的最长时间
future.get(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS); // block until done or timeout
//delay是个很有用的变量，后面会用到，这里记得每次执行任务成功都会将delay重置
delay.set(timeoutMillis);
threadPoolLevelGauge.set((long) executor.getActiveCount());
} catch (TimeoutException e) {
logger.error("task supervisor timed out", e);
timeoutCounter.increment();
long currentDelay = delay.get();
//任务线程超时的时候，就把delay变量翻倍，但不会超过外部调用时设定的最大延时时间
long newDelay = Math.min(maxDelay, currentDelay * 2);
//设置为最新的值，考虑到多线程，所以用了CAS
delay.compareAndSet(currentDelay, newDelay);
} catch (RejectedExecutionException e) {
//一旦线程池的阻塞队列中放满了待处理任务，触发了拒绝策略，就会将调度器停掉
if (executor.isShutdown() || scheduler.isShutdown()) {
logger.warn("task supervisor shutting down, reject the task", e);
} else {
logger.error("task supervisor rejected the task", e);
}
rejectedCounter.increment();
} catch (Throwable e) {
//一旦出现未知的异常，就停掉调度器
if (executor.isShutdown() || scheduler.isShutdown()) {
logger.warn("task supervisor shutting down, can't accept the task");
} else {
logger.error("task supervisor threw an exception", e);
}
throwableCounter.increment();
} finally {
//这里任务要么执行完毕，要么发生异常，都用cancel方法来清理任务；
if (future != null) {
future.cancel(true);
}
//只要调度器没有停止，就再指定等待时间之后在执行一次同样的任务
if (!scheduler.isShutdown()) {
//这里就是周期性任务的原因：只要没有停止调度器，就再创建一次性任务，执行时间时dealy的值，
//假设外部调用时传入的超时时间为30秒（构造方法的入参timeout），最大间隔时间为50秒(构造方法的入参expBackOffBound)
//如果最近一次任务没有超时，那么就在30秒后开始新任务，
//如果最近一次任务超时了，那么就在50秒后开始新任务（异常处理中有个乘以二的操作，乘以二后的60秒超过了最大间隔50秒）
scheduler.schedule(this, delay.get(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
}真相就在上面的最后一行代码中：
scheduler.schedule(this, delay.get(), TimeUnit.MILLISECONDS)
执行完任务后，会再次调用schedule方法，在指定的时间之后执行一次相同的任务，这个间隔时间和最近一次任务是否超时有关，如果超时了就间隔时间就会变大；
总结
从整体上看，TimedSupervisorTask是固定间隔的周期性任务，一旦遇到超时就会将下一个周期的间隔时间调大，如果连续超时，那么每次间隔时间都会增大一倍，一直到达外部参数设定的上限为止，一旦新任务不再超时，间隔时间又会自动恢复为初始值，另外还有CAS来控制多线程同步，简洁的代码，巧妙的设计，值得我们学习；
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。