大家好，动态线程池项目DynamicTp开源一个多月，现在400多star，阐明仍是比较受欢迎的，现在现已有一些小伙伴在接入运用或者行将接入运用了，为了项目以后更好的发展迭代，打算出几篇文章来对DynamicTp做一些更详细的介绍，有兴趣的小伙伴欢迎一同参与进来完善迭代项目。
背景啥的能够看前一篇文章介绍 美团动态线程池实践思路，开源了
项目地址
感谢star，欢迎pr，业务之余给开源贡献一份力量
gitee地址：gitee.com/yanhom/dyna…
github地址：github.com/lyh200/dyna…
系列文章
美团动态线程池实践思路，开源了
动态线程池（DynamicTp）之动态调整Tomcat、Jetty、Undertow线程池参数篇
代码结构
1.adapter模块：首要是适配一些第三方组件的线程池办理，现在现已完成的有SpringBoot内置的三大web容器（Tomcat、Jetty、Undertow）的线程池办理，后续或许接入其他常用组件的线程池办理。
2.common模块：首要是一些各个模板都会用到的类，解耦依靠，复用代码，大家日常开发中或许也经常会这样做。
3.core模块：该结构的中心代码都在这个模块里，包括动态调整参数，监控报警，以及串联整个项目流程都在此。
4.example模块：提供一个简略运用示例，方便运用者参照
5.logging模块：用于装备结构内部日志的输出，现在首要用于输出线程池监控目标数据到指定文件
6.starter模块：集成各个装备中心完成动态更新装备，现在现已集成Nacos、Apollo两个干流装备中心，运用者也能够参照扩展其他装备中心完成，客户端运用也只需引进相应starter依靠就行。
能够看出，项目仍是比较简略的，相当轻量。装备解析、报警渠道、装备中心、监控数据输出、回绝策略等都提供有SPI接口供运用者扩展，高度可定制化（自定义完成也能够提PR合并到项目中供他人运用）。
个人仍是有比较强的代码洁癖的，所以代码这块也仍是比较干净的（基本没有warning提示），也很多运用一些规划形式优化代码结构，可读性仍是比较强的，能够一同沟通学习。
关于扩展
1.扩展装备解析
现在支撑的装备文件格式有yaml和properties，如果要扩展其他类型，参阅其他两个完成承继AbstractConfigParser类，完成相应办法就行。
2.扩展报警渠道
现在支撑的报警渠道有钉钉和企业微信，如果要扩展其他渠道，参阅其他两个完成承继AbstractNotifier类，完成相应办法就行。
3.扩展监控数据输出
现在监控目标数据支撑以JsonLog输出到指定位置和MicroMeter收集两种办法，如果要扩展其他完成，参阅其他两个完成承继AbstractCollector类，完成相应办法，然后把装备文件中的collectorType字段装备该类型就行
4.扩展装备中心
现在支撑的装备中心有Nacos和Apollo两种，如果要扩展其他完成，比如ZK、Consul等能够参阅其他两个完成承继AbstractRefresher类，完成相应办法就行
源码怎么读
对源码感兴趣的朋友能够从DtpRegistry这个类入手去读
环绕注册、获取、刷新这三个中心api去跟代码
注册
注册有两处，都是在spring容器发动时在Bean创立的不同阶段执行，对spring不熟悉的小伙伴随意能够去阅读下spring创立bean的源码，代码里也很多运用了spring的事情机制做代码解耦
1.spring容器发动时DtpPostProcessor会去注册在代码中通过@Bean声明的线程池实例
2.afterPropertiesSet办法会拉去装备中心装备的线程池然后实例化
刷新
装备中心的listener监听到装备文件的变化后，解析装备文件，然后告诉DtpRegistry去更新线程池装备，完之后发送变更告诉到装备的渠道
监控
服务发动后发动一个定时器去做监控报警，能够看DtpMonitor这个类
报警
报警这块代码做了一些抽象规划，运用了像模板办法形式等，代码可读性仍是挺强的
看完代码之后你就会发现其实项目挺简略的，但是有用啊，中心代码也便是在元旦那三天写的。
接入运用
主张在装备中心单开一个装备文件，装备文件名称装备到相应字段上。
由于代码一直在迭代中，发布的maven依靠或许不是最新的，线上要运用时能够找我承认下依靠版别。
具体运用步骤上篇文章有讲，能够去看 美团动态线程池实践思路，开源了
这个项目我觉得最大的优点也便是轻量，由于各个公司运用的组件体系都或许不太一样，所以留有足够多的扩展点让自己来扩展。下面一节首要介绍集成prometheus+grafana做监控
监控
这块要讲的是集成prometheus+grafana做监控，事先你得安装好prometheus+grafana，这个就不展开讲了，网上教程很多，测验运用能够直接用docker安装，十分简略。
1.首要装备文件中敞开micrometer数据收集
enabledCollect: true
collectorType: micrometer
2.项目中引进prometheus依靠，注意或许有版别不兼容问题，我测验遇到过
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.8.3</version>
</dependency>
3.敞开prometheus目标收集端点
management:
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
endpoints:
web:
exposure:
include: '*' # 线上最后不要*
4.装备prometheus数据收集job，这块能够去了解下他的SD机制（Service Discovery），也便是自动到注册中心发现服务，看你所用的注册中心支不支撑这种办法，能够去官网检查，好像是不支撑nacos的，但能够去github看有没有他人提供的完成，ZK，Eureka、Consul这些是支撑的。这儿运用static_configs办法，简略的指定地址的静态装备
- job_name: 'dynamic-tp'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.2.104:9098']
job装备后prometheus办理台看到如下图所示，阐明现已开端正常收集目标装备
5.然后便是装备grafana数据可视化，装备如下图，需求该panel装备Json的能够加我发你，到这儿监控就搭建起来了，其实也很简略，然后就能够实时监控线程池数据目标变化了
注意事项
完成上述一切步骤后，记住从头修改下每个pannel的数据源，这样才会正确显现监控数据
联络我
对项目有什么想法或者主张，能够加我微信沟通，或者创立issues，一同完善项目
公众号：CodeFox
微信：yanhom1314
