1. 捕獲InterruptedException錯誤

　　請檢查下面的代碼片段：

　　public class Task implements Runnable {

　　private final BlockingQueue queue = 。。.;

　　@Override

　　public void run（） {

　　while （！Thread.currentThread（）.isInterrupted（）） {

　　String result = getOrDefault（（） -》 queue.poll（1L， TimeUnit.MINUTES）， “default”）;

　　//do smth with the result

　　}

　　}

　　T getOrDefault（Callable supplier， T defaultValue） {

　　try {

　　return supplier.call（）;

　　} catch （Exception e） {

　　logger.error（“Got exception while retrieving value.”， e）;

　　return defaultValue;

　　}

　　}

　　}

　　代碼的問題是，在等待隊列中的新元素時，是不可能終止線程的，因為中斷的標志永遠不會被恢復：

　　運行代碼的線程被中斷。

　　BlockingQueue # poll（）方法拋出InterruptedException異常，并清除了中斷的標志。

　　while中的循環條件 （！Thread.currentThread（）.isInterrupted（））的判斷是true，因為標記已被清除。

　　為了防止這種行為，當一個方法被顯式拋出（通過聲明拋出InterruptedException）或隱式拋出（通過聲明/拋出一個原始異常）時，總是捕獲InterruptedException異常，并恢復中斷的標志。

　　T getOrDefault（Callable supplier， T defaultValue） {

　　try {

　　return supplier.call（）;

　　} catch （InterruptedException e） {

　　logger.error（“Got interrupted while retrieving value.”， e）;

　　Thread.currentThread（）.interrupt（）;

　　return defaultValue;

　　} catch （Exception e） {

　　logger.error（“Got exception while retrieving value.”， e）;

　　return defaultValue;

　　}

　　}

　　2．使用特定的執行程序來阻止操作

　　因為一個緩慢的操作而使整個服務器變得無響應，這通常不是開發人員想要的。不幸的是，對于RPC，響應時間通常是不可預測的。

　　假設服務器有100個工作線程，有一個端點，稱為100 RPS。在內部，它發出一個RPC調用，通常需要10毫秒。在某個時間點，此RPC的響應時間變為2秒，在峰值期間服務器能夠做的惟一的一件事就是等待這些調用，而其他端點則無法訪問。

　　@GET

　　@Path（“/genre/{name}”）

　　@Produces（MediaType.APPLICATION_JSON）

　　public Response getGenre（@PathParam（“name”） String genreName） {

　　Genre genre = potentiallyVerySlowSynchronousCall（genreName）;

　　return Response.ok（genre）.build（）;

　　}

　　解決這個問題最簡單的方法是提交代碼，它將阻塞調用變成一個線程池：

　　@GET

　　@Path（“/genre/{name}”）

　　@Produces（MediaType.APPLICATION_JSON）

　　public void getGenre（@PathParam（“name”） String genreName， @Suspended AsyncResponse response） {

　　response.setTimeout（1L， TimeUnit.SECONDS）;

　　executorService.submit（（） -》 {

　　Genre genre = potentiallyVerySlowSynchronousCall（genreName）;

　　return response.resume（Response.ok（genre）.build（））;

　　}）;

　　}

　　3. 傳MDC的值

　　MDC（Mapped Diagnostic Context）通常用于存儲單個任務的特定值。例如，在web應用程序中，它可能為每個請求存儲一個請求id和一個用戶id，因此MDC查找與單個請求或整個用戶活動相關的日志記錄變得更加容易。

　　2017-08-27 14:38:30，893 INFO ［server-thread-0］ ［requestId=060d8c7f， userId=2928ea66］ c.g.s.web.Controller - Message.

　　可是如果代碼的某些部分是在專用線程池中執行的，則線程（提交任務的線程）中MDC就不會被繼續傳值。在下面的示例中，第7行的日志中包含“requestId”，而第9行的日志則沒有：

　　@GET

　　@Path（“/genre/{name}”）

　　@Produces（MediaType.APPLICATION_JSON）

　　public void getGenre（@PathParam（“name”） String genreName， @Suspended AsyncResponse response） {

　　try （MDC.MDCCloseable ignored = MDC.putCloseable（“requestId”， UUID.randomUUID（）.toString（））） {

　　String genreId = getGenreIdbyName（genreName）; //Sync call

　　logger.trace（“Submitting task to find genre with id ‘{}’。”， genreId）; //‘requestId’ is logged

　　executorService.submit（（） -》 {

　　logger.trace（“Starting task to find genre with id ‘{}’。”， genreId）; //‘requestId’ is not logged

　　Response result = getGenre（genreId） //Async call

　　.map（artist -》 Response.ok（artist）.build（））

　　.orElseGet（（） -》 Response.status（Response.Status.NOT_FOUND）.build（））;

　　response.resume（result）;

　　}）;

　　}

　　}

　　這可以通過MDC#getCopyOfContextMap（）方法來解決：

　　。。.

　　public void getGenre（@PathParam（“name”） String genreName， @Suspended AsyncResponse response） {

　　try （MDC.MDCCloseable ignored = MDC.putCloseable（“requestId”， UUID.randomUUID（）.toString（））） {

　　。。.

　　logger.trace（“Submitting task to find genre with id ‘{}’。”， genreId）; //‘requestId’ is logged

　　withCopyingMdc（executorService， （） -》 {

　　logger.trace（“Starting task to find genre with id ‘{}’。”， genreId）; //‘requestId’ is logged

　　。。.

　　}）;

　　}

　　}

　　private void withCopyingMdc（ExecutorService executorService， Runnable function） {

　　Map

　　4．更改線程名稱

　　為了簡化日志讀取和線程轉儲，可以自定義線程的名稱。這可以通過創建ExecutorService時用一個ThreadFactory來完成。在流行的實用程序庫中有許多ThreadFactory接口的實現：

　　com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilde+r in Guava.

　　org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory in Spring.

　　org.apache.commons.lang3.concurrent.BasicThreadFactory in Apache Commons Lang 3.

　　ThreadFactory threadFactory = new BasicThreadFactory.Builder（）

　　.namingPattern（“computation-thread-%d”）

　　.build（）;

　　ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool（numberOfThreads， threadFactory）;

　　盡管ForkJoinPool不使用ThreadFactory接口，但也支持對線程的重命名：

　　ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory forkJoinThreadFactory = pool -》 {

　　ForkJoinWorkerThread thread = ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory.newThread（pool）;

　　thread.setName（“computation-thread-” + thread.getPoolIndex（））;

　　return thread;

　　};

　　ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool（numberOfThreads， forkJoinThreadFactory， null， false）;

　　將線程轉儲與默認命名進行比較：

　　“pool-1-thread-3” #14 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fc06b19f000 nid=0x5703 runnable ［0x0000700001ff9000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.TaskHandler.compute（TaskHandler.java:16）

　　。。.

　　“pool-2-thread-3” #15 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fc06aa10800 nid=0x5903 runnable ［0x00007000020fc000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.HealthCheckCallback.recordFailure（HealthChecker.java:21）

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.HealthChecker.check（HealthChecker.java:9）

　　。。.

　　“pool-1-thread-2” #12 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fc06aa10000 nid=0x5303 runnable ［0x0000700001df3000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.TaskHandler.compute（TaskHandler.java:16）

　　。。.

　　與自定義命名進行比較：

　　“task-handler-thread-1” #14 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fb49c9df000 nid=0x5703 runnable ［0x000070000334a000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.TaskHandler.compute（TaskHandler.java:16）

　　。。.

　　“authentication-service-ping-thread-0” #15 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fb49c9de000 nid=0x5903 runnable ［0x0000700003247000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.HealthCheckCallback.recordFailure（HealthChecker.java:21）

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.HealthChecker.check（HealthChecker.java:9）

　　。。.

　　“task-handler-thread-0” #12 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007fb49b9b5000 nid=0x5303 runnable ［0x0000700003144000］

　　java.lang.Thread.State： RUNNABLE

　　at com.github.sorokinigor.article.tipsaboutconcurrency.setthreadsname.TaskHandler.compute（TaskHandler.java:16）

　　。。.

　　想象一下，可能會不止3個線程。

　　5. 使用LongAdder計數器

　　在高競爭的情況下，會采用java.util.concurrent.atomic.LongAdder進行計數，而不會采用AtomicLong/AtomicInteger。LongAdder可以跨越多個單元間仍保持值不變，但是如果需要的話，也可以增加它們的值，但與父類AtomicXX比較，這會導致更高的吞吐量，也會增加內存消耗。

　　LongAdder counter = new LongAdder（）;

　　counter.increment（）;

　　。。.

　　long currentValue = counter.sum（）;