线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式
作者:互联网
1. 通过Executors创建线程池的弊端
在创建线程池的时候,大部分人还是会选择使用Executors去创建。
下面是创建定长线程池(FixedThreadPool)的一个例子,严格来说,当使用如下代码创建线程池时,是不符合编程规范的。
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
原因在于:(摘自阿里编码规约)
线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。 说明:Executors各个方法的弊端:
1)newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存,甚至OOM。
2)newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE,可能会创建数量非常多的线程,甚至OOM。
2. 通过ThreadPoolExecutor创建线程池
所以,针对上面的不规范代码,重构为通过ThreadPoolExecutor创建线程池的方式。
/** * Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial * parameters and default thread factory. * * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even * if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the * pool * @param keepAliveTime when the number of threads is greater than * the core, this is the maximum time that excess idle threads * will wait for new tasks before terminating. * @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument * @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are * executed. This queue will hold only the {@code Runnable} * tasks submitted by the {@code execute} method. * @param handler the handler to use when execution is blocked * because the thread bounds and queue capacities are reached * @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br> * {@code corePoolSize < 0}<br> * {@code keepAliveTime < 0}<br> * {@code maximumPoolSize <= 0}<br> * {@code maximumPoolSize < corePoolSize} * @throws NullPointerException if {@code workQueue} * or {@code handler} is null */ public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), handler); }
ThreadPoolExecutor 是线程池的核心实现。线程的创建和终止需要很大的开销,线程池中预先提供了指定数量的可重用线程,所以使用线程池会节省系统资源,并且每个线程池都维护了一些基础的数据统计,方便线程的管理和监控。
3. ThreadPoolExecutor参数解释
下面是对其参数的解释,在创建线程池时需根据自己的情况来合理设置线程池。
corePoolSize & maximumPoolSize
核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)是线程池中非常重要的两个概念,希望同学们能够掌握。
当一个新任务被提交到池中,如果当前运行线程小于核心线程数(corePoolSize),即使当前有空闲线程,也会新建一个线程来处理新提交的任务;如果当前运行线程数大于核心线程数(corePoolSize)并小于最大线程数(maximumPoolSize),只有当等待队列已满的情况下才会新建线程。
keepAliveTime & unit
keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间,unit 为时间单位。
等待队列
任何阻塞队列(BlockingQueue)都可以用来转移或保存提交的任务,线程池大小和阻塞队列相互约束线程池:
-
如果运行线程数小于
corePoolSize
,提交新任务时就会新建一个线程来运行; -
如果运行线程数大于或等于
corePoolSize
,新提交的任务就会入列等待;如果队列已满,并且运行线程数小于maximumPoolSize
,也将会新建一个线程来运行; -
如果线程数大于
maximumPoolSize
,新提交的任务将会根据拒绝策略来处理。
下面来看一下三种通用的入队策略:
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直接传递:通过 SynchronousQueue 直接把任务传递给线程。如果当前没可用线程,尝试入队操作会失败,然后再创建一个新的线程。当处理可能具有内部依赖性的请求时,该策略会避免请求被锁定。直接传递通常需要无界的最大线程数(maximumPoolSize),避免拒绝新提交的任务。当任务持续到达的平均速度超过可处理的速度时,可能导致线程的无限增长。
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无界队列:使用无界队列(如 LinkedBlockingQueue)作为等待队列,当所有的核心线程都在处理任务时, 新提交的任务都会进入队列等待。因此,不会有大于 corePoolSize 的线程会被创建(maximumPoolSize 也将失去作用)。这种策略适合每个任务都完全独立于其他任务的情况;例如网站服务器。这种类型的等待队列可以使瞬间爆发的高频请求变得平滑。当任务持续到达的平均速度超过可处理速度时,可能导致等待队列无限增长。
-
有界队列:当使用有限的最大线程数时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)可以防止资源耗尽,但是难以调整和控制。队列大小和线程池大小可以相互作用:使用大的队列和小的线程数可以减少CPU使用率、系统资源和上下文切换的开销,但是会导致吞吐量变低,如果任务频繁地阻塞(例如被I/O限制),系统就能为更多的线程调度执行时间。使用小的队列通常需要更多的线程数,这样可以最大化CPU使用率,但可能会需要更大的调度开销,从而降低吞吐量。
拒绝策略
当线程池已经关闭或达到饱和(最大线程和队列都已满)状态时,新提交的任务将会被拒绝。 ThreadPoolExecutor 定义了四种拒绝策略:
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AbortPolicy:默认策略,在需要拒绝任务时抛出RejectedExecutionException;
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CallerRunsPolicy:直接在 execute 方法的调用线程中运行被拒绝的任务,如果线程池已经关闭,任务将被丢弃;
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DiscardPolicy:直接丢弃任务;
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DiscardOldestPolicy:丢弃队列中等待时间最长的任务,并执行当前提交的任务,如果线程池已经关闭,任务将被丢弃。
我们也可以自定义拒绝策略,只需要实现 RejectedExecutionHandler; 需要注意的是,拒绝策略的运行需要指定线程池和队列的容量。
4. ThreadPoolExecutor创建线程方式
通过下面的demo来了解ThreadPoolExecutor创建线程的过程。import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.BlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 测试ThreadPoolExecutor对线程的执行顺序 **/ public class ThreadPoolSerialTest { public static void main(String[] args) { //核心线程数 int corePoolSize = 3; //最大线程数 int maximumPoolSize = 6; //超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间 long keepAliveTime = 2; //以秒为时间单位 TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS; //创建工作队列,用于存放提交的等待执行任务 BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2); ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null; try { //创建线程池 threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); //循环提交任务 for (int i = 0; i < 8; i++) { //提交任务的索引 final int index = (i + 1); threadPoolExecutor.submit(() -> { //线程打印输出 System.out.println("大家好,我是线程:" + index); try { //模拟线程执行时间,10s Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); //每个任务提交后休眠500ms再提交下一个任务,用于保证提交顺序 Thread.sleep(500); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { threadPoolExecutor.shutdown(); } } }
执行结果:
这里描述一下执行的流程:
- 首先通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池;
- 执行 for 循环,提交 8 个任务(恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]);
- 通过 threadPoolExecutor.submit 提交 Runnable 接口实现的执行任务;
- 提交第1个任务时,由于当前线程池中正在执行的任务为 0 ,小于 3(corePoolSize 指定),所以会创建一个线程用来执行提交的任务1;
- 提交第 2, 3 个任务的时候,由于当前线程池中正在执行的任务数量小于等于 3 (corePoolSize 指定),所以会为每一个提交的任务创建一个线程来执行任务;
- 当提交第4个任务的时候,由于当前正在执行的任务数量为 3 (因为每个线程任务执行时间为10s,所以提交第4个任务的时候,前面3个线程都还在执行中),此时会将第4个任务存放到 workQueue 队列中等待执行;
- 由于 workQueue 队列的大小为 2 ,所以该队列中也就只能保存 2 个等待执行的任务,所以第5个任务也会保存到任务队列中;
- 当提交第6个任务的时候,因为当前线程池正在执行的任务数量为3,workQueue 队列中存储的任务数量也满了,这时会判断当前线程池中正在执行的任务的数量是否小于6(maximumPoolSize指定);
- 如果小于 6 ,那么就会新创建一个线程来执行提交的任务 6;
- 执行第7,8个任务的时候,也要判断当前线程池中正在执行的任务数是否小于6(maximumPoolSize指定),如果小于6,那么也会立即新建线程来执行这些提交的任务;
- 此时,6个任务都已经提交完毕,那 workQueue 队列中的等待 任务4 和 任务5 什么时候执行呢?
- 当任务1执行完毕后(10s后),执行任务1的线程并没有被销毁掉,而是获取 workQueue 中的任务4来执行;
- 当任务2执行完毕后,执行任务2的线程也没有被销毁,而是获取 workQueue 中的任务5来执行;
5. ThreadPoolExecutor拒绝策略
在上面的测试中,我设置的执行线程总数恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小],因此没有出现需要执行拒绝策略的情况,因此在这里,我再增加一个线程,提交9个任务,来演示不同的拒绝策略。AbortPolicy
CallerRunsPolicy
DiscardPolicy
DiscardOldestPolicy
参考:https://www.jianshu.com/p/7be43712ef21 https://www.jianshu.com/p/6f82b738ac58
标签:Executors,队列,maximumPoolSize,corePoolSize,任务,线程,提交,ThreadPoolExecutor 来源: https://www.cnblogs.com/yaochunhui/p/14866739.html