Eureka的TimedSupervisorTask类（自动调节间隔的周期性任务）

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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<V> 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；

• 小结：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；

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