سبب قلة عدد الخيوط النشطة عند رفض مهام في مجموعة الخيوط
تعتبر مسألة إدارة الخيوط في البرمجة من الأمور الحيوية التي تؤثر بشكل كبير على أداء التطبيقات، خاصة في الأنظمة الكبيرة التي تعتمد على تنفيذ مهام متعددة في وقت واحد. في هذا السياق، يظهر مفهوم "threadpool" أو تجمع الخيوط كعلاج فعال لمشكلة إدارة الخيوط بشكلٍ مُنتظمٍ وفعال. ومع ذلك، قد تواجه بعض التطبيقات حالات غير متوقعة، مثل رفض المهام في وقتٍ تكون فيه العد النشط للخيوط قليلاً جداً في ظل كمية المهام المتوقعة. سنتناول في هذا المقال أحد هذه السيناريوهات، وهو رفض المهام رغم وجود خيوط نشطة أقل مما هو متوقع.
فهم آلية عمل ThreadPool
عند العمل مع ThreadPoolExecutor، يقوم المبرمج بتحديد عدد معين من الخيوط الأساسية، بالإضافة إلى مقدار وعدد المهام التي يمكن الانتظار لتنفيذها. ومن الضروري أن نعي أن استخدام AbortPolicy يؤدي إلى رفض أي مهام إضافية عندما لا يتوفر عدد كافٍ من الخيوط النشطة لمعالجة تلك المهام.
لماذا تكون الخيوط النشطة قليلة؟
من خلال الحالة الموصوفة، يبدو أنه تم تكوين ThreadPoolExecutor لاستقبال 64 خيطًا كحد أقصى. ومع ذلك، عدد الخيوط النشطة في الوقت الذي تبدأ فيه عملية الرفض هو خيط واحد فقط، بينما توجد 256 مهمة في قائمة الانتظار. هنا يمكن أن نتساءل: لماذا يكون عدد الخيوط النشطة منخفضًا بهذا الشكل إذا كان من المتوقع أن يقوم معظمها بالتنفيذ؟
أحد التفسيرات الممكنة لهذه الظاهرة هو أن الخيوط في حوض الخيوط تم استخدامها بالفعل، ولكن بسبب طول زمن تنفيذ المهام، لم يكن هناك وقت لإشغالها بمزيد من المهام. وبالتالي، قد يؤدي الضغط الزائد وعدم كفاية الموارد إلى بدء الرفض بعد فترة قصيرة.
أسباب أخرى تؤثر على عدد الخيوط النشطة
بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك عدة عوامل تؤثر بشكلٍ مباشر على خيوط العمل النشطة:
-
مدة تنفيذ المهام: إذا كانت المهام التي تتم معالجتها تستغرق وقتًا طويلًا، فلن تتاح للخيوط النشطة فرصة البدء في تنفيذ مهام جديدة، مما يؤدي إلى تراكم المهام في قائمة الانتظار.
-
حدود التجمع: قد تكون عدد الخيوط الأساسية صغيرًا جدًا بالنسبة للحجم الإجمالي للمهام المعالجة، مما يؤدي إلى نقص في الموارد المتاحة لفترة طويلة، وبالتالي الانتقال للرفض عند وصول حد معين من المهام.
- الإعدادات غير متوازنة: إذا كانت سياسات تكوين
ThreadPoolExecutorغير متوازنة أو غير متناسبة مع متطلبات الأعمال أو طبيعة التطبيقات، فقد تتم ملاحظة ردود فعل مفاجئة مثل الرفض.
كيفية تحسين الأداء في تجمع الخيوط
للتغلب على مثل هذه المشكلات، يجب إدخال بعض التحسينات على نظام إدارة المهام. في البداية، يمكن زيادة عدد الخيوط الأساسية بحيث يتناسب مع حجم المهمة المتوقعة. كما يمكن دراسة مهام المعالجة نفسها، وتحليل ما إذا كنّا بحاجة إلى تحسين كفاءة الشفرات البرمجية المستخدمة لتقليص مدة التنفيذ.
أيضًا، ينبغي تحديث سياسات إدارة التجمع، مثل استخدام CallerRunsPolicy لجعل المهام تنفذ في الخيط الرئيسي بدلًا من رفضها. هذا الأمر يسهم في الحفاظ على تدفق العمل ويقلل من احتمالية رفض المهام.
الخلاصة
تُعتبر إدارة الخيوط والتوازن بين القدرات والمهام من النقاط الحرجة التي ينبغي على كل مطور مراعاتها. من الواضح أن ظهور حالات مثل "threadpool – thread pool start reject task, how come active threads count is so so small?" يبرز الحاجة لنهج أكثر تكاملاً لضمان أداء متوازن وفعال. من خلال الفهم الأفضل للقيود والمعايير التي تؤثر على الخيوط النشطة، يمكن بناء نظام أكثر فعالية واستقرارًا يحقق أداءً عالياً في معالجة المهام المتعددة.
