合理利用线程池能够带来三个好处
- 第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
- 第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。
- 第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌
线程池的主要工作流程
从上图我们可以看出,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下:
- 首先线程池判断基本线程池是否已满?没满,创建一个工作线程来执行任务。满了,则进入下个流程。
- 其次线程池判断工作队列是否已满?没满,则将新提交的任务存储在工作队列里。满了,则进入下个流程。
- 最后线程池判断整个线程池是否已满?没满,则创建一个新的工作线程来执行任务,满了,则交给饱和策略来处理这个任务。
线程池的创建
我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,
keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);
创建一个线程池需要输入几个参数:
- corePoolSize(线程池的基本大小):当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。
- runnableTaskQueue(任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
- ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。
- LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO (先进先出) 排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
- SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue:一个具有优先级得无限阻塞队列。
- maximumPoolSize(线程池最大大小):线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
- ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字,Debug和定位问题时非常又帮助。
- RejectedExecutionHandler(饱和策略):当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy,表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
- AbortPolicy:直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。
- DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。
当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
- keepAliveTime(线程活动保持时间):线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大这个时间,提高线程的利用率。
- TimeUnit(线程活动保持时间的单位):可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
线程池不允许使用Executors去创建
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。
newCachedThreadPool
创建一个可缓存的线程池。
如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,
当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。
此线程池不会对线程池大小做限制,
线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。
newFixedThreadPool
创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThread implements Runnable{
/**
* 线程私有属性,创建线程时创建
*/
private Integer num = 0;
public TestThread(Integer num) {
this.num = num;
}
@Override
public void run() {
SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
System.out.println("thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",time:" + sdf1.format(new Date()) + ",num:" + num);
try {
//使线程睡眠,模拟线程阻塞情况
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for(int i = 0 ; i < 50 ; i++){
cachedThreadPool.submit(new TestThread((i + 1)));
}
cachedThreadPool.shutdown();
}
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。
newSingleThreadExecutor
创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,
保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
newScheduledThreadPool
创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
线程池创建方式(推荐)
根据阿里巴巴java开发规范,推荐了3种线程池创建方式
推荐方式1:
- 首先引入:org.apache.commons.lang3.concurrent.BasicThreadFactory
ScheduledExecutorService executorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1,
new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("example-schedule-pool-%d").daemon(true).build());
推荐方式 2:
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("demo-pool-%d").build();
//Common Thread Pool
ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 200,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
pool.execute(()-> System.out.println(Thread.currentThread().getName()));
pool.shutdown();//gracefully shutdown
推荐方式 3:
<bean id="userThreadPool"
class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="10" />
<property name="maxPoolSize" value="100" />
<property name="queueCapacity" value="2000" />
<property name="threadFactory" value= threadFactory />
<property name="rejectedExecutionHandler">
<ref local="rejectedExecutionHandler" />
</property>
</bean>
//in code
userThreadPool.execute(thread);