hippo4j
1.5.0 (Apr 15, 2023)
| 시간이 지남에 따라 몽상가 | 시간 경과에 따른 기여자 |
|---|---|
GitHub: opengoofy/hippo4j
Gitee: opengoofy/hippo4j
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스레드 풀은 풀링(Pooling) 개념을 기반으로 스레드를 관리하는 도구로, 스레드 풀을 사용하면 스레드 생성 및 소멸 비용을 줄일 수 있고 스레드가 너무 많아 시스템 리소스가 고갈되는 것을 방지할 수 있습니다. 높은 동시성 및 대용량 작업 처리 시나리오에서는 스레드 풀의 사용이 필수적입니다.
실제로 프로젝트에서 스레드 풀을 사용하는 경우 다음과 같은 문제점에 직면할 수 있다고 생각합니다.
스레드 풀이 임의로 정의되어 있고 스레드 리소스가 너무 많아 서버에 부하가 많이 걸립니다.
스레드 풀 매개변수는 평가하기 어렵습니다. 비즈니스 동시성이 증가하면 비즈니스가 실패할 위험에 직면하게 됩니다.
스레드 풀 작업 실행 시간은 평균 실행 주기를 초과하므로 개발자에게는 표시되지 않습니다.
스레드 풀 작업의 누적은 거부 정책을 유발하고 기존 비즈니스의 정상적인 운영에 영향을 미칩니다.
업무상 타임아웃, 서킷 브레이커 등의 문제가 발생할 경우 모니터링이 되지 않아 문제가 스레드 풀에 의한 것인지 판단이 불가능합니다.
기본 스레드 풀은 런타임 변수 전송을 지원하지 않습니다. 예를 들어 MDC 컨텍스트는 스레드 풀을 발견할 때 GG를 수행합니다.
정상적인 종료를 수행할 수 없습니다. 프로젝트가 종료될 때 실행 중인 많은 스레드 풀 작업이 삭제되었습니다.
스레드 풀이 실행되는 동안 작업 실행이 중지됩니다. 교착 상태가 발생했거나 시간이 많이 걸리는 작업을 수행한 것으로 의심되지만 시작할 방법이 없습니다.
다음 기능을 지원합니다.
전역 제어 - 응용 프로그램 스레드 풀 인스턴스를 관리합니다.
동적 변경 - 애플리케이션이 실행되는 동안 코어, 최대 스레드 수, 차단 대기열 용량, 거부 정책 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 스레드 풀 매개변수를 동적으로 변경합니다.
알림 알람 - 내장된 4가지 알람 알림 전략, 스레드 풀 활동, 용량 수위, 거부 전략 및 작업 실행 시간이 너무 깁니다.
데이터 수집 - 로그, 내장 컬렉션, Prometheus, InfluxDB, ElasticSearch 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 스레드 풀 데이터를 수집하는 다양한 방법을 지원합니다.
모니터링 실행 - 스레드 풀 런타임 데이터를 실시간으로 확인하고, 맞춤 시간 내에 스레드 풀 런타임 데이터를 차트로 표시합니다.
기능 확장 - 프로젝트가 닫힐 때 스레드 풀 작업 전달 컨텍스트를 지원하고 스레드 풀이 지정된 시간 내에 작업을 완료할 때까지 기다리는 것을 지원합니다.
다중 모드 - 두 가지 기본 제공 사용 모드: 구성 센터에 대한 종속성 및 미들웨어 종속성 없음.
컨테이너 관리 - Tomcat, Jetty, Undertow 컨테이너 스레드 풀 런타임 보기 및 스레드 번호 변경.
프레임워크 적응 - Dubbo, Hystrix, RabbitMQ, RocketMQ 및 기타 소비자 스레드 풀 런타임 데이터 보기 및 스레드 번호 변경.
변경 검토 - 일반 사용자가 스레드 풀 매개변수를 변경하면 적용되기 전에 관리자 검토가 필요합니다.
동적 플러그인 - 사용자 정의 플러그인과 런타임 확장을 지원하는 다중 스레드 풀 플러그인이 내장되어 있습니다.
다중 버전 적용 - 실제 테스트 후 클라이언트 SpringBoot 1.5.x => 2.7.5 버전이 지원되었습니다(상위 버전은 테스트되지 않았습니다).
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데모 환경: http://console.hippo4j.cn/index.html
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프로젝트에 기여한 모든 개발자에게 감사드립니다. 기여에 관심이 있으시면 좋은 첫 번째 호를 참조하십시오.
Hippo4j 커뮤니티는 Jetbrains로부터 여러 라이선스를 받았으며 프로젝트에 활동적인 개발자를 배정했습니다. 오픈 소스 커뮤니티를 지원해준 Jetbrains에 매우 감사드립니다.
