线程池 短命女 2023-01-20 11:51 3阅读 0赞 原文链接:[https://blog.csdn.net/u013541140/article/details/95225769][https_blog.csdn.net_u013541140_article_details_95225769] **目录:** 1 线程池的优势 2 线程池的使用 3 线程池的工作原理 4 线程池的参数 4.1 任务队列(workQueue) 4.2 线程工厂(threadFactory) 4.3 拒绝策略(handler) 5 功能线程池 5.1 定长线程池(FixedThreadPool) 5.2 定时线程池(ScheduledThreadPool ) 5.3 可缓存线程池(CachedThreadPool) 5.4 单线程化线程池(SingleThreadExecutor) 5.5 对比 6 总结 ## 1 线程池的优势 ## 总体来说,线程池有如下的优势: * 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。 * 提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 * 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。 ## 2 线程池的使用 ## 线程池的真正实现类是 ThreadPoolExecutor,其构造方法有如下4种: public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), handler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) { if (corePoolSize < 0 || maximumPoolSize <= 0 || maximumPoolSize < corePoolSize || keepAliveTime < 0) throw new IllegalArgumentException(); if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null) throw new NullPointerException(); this.corePoolSize = corePoolSize; this.maximumPoolSize = maximumPoolSize; this.workQueue = workQueue; this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime); this.threadFactory = threadFactory; this.handler = handler; } 可以看到,其需要如下几个参数: * **corePoolSize**(必需):核心线程数。默认情况下,核心线程会一直存活,但是当将 allowCoreThreadTimeout 设置为 true 时,核心线程也会超时回收。 * **maximumPoolSize**(必需):线程池所能容纳的最大线程数。当活跃线程数达到该数值后,后续的新任务将会阻塞。 * **keepAliveTime**(必需):线程闲置超时时长。如果超过该时长,非核心线程就会被回收。如果将 allowCoreThreadTimeout 设置为 true 时,核心线程也会超时回收。 * **unit**(必需):指定 keepAliveTime 参数的时间单位。常用的有:TimeUnit.MILLISECONDS(毫秒)、TimeUnit.SECONDS(秒)、TimeUnit.MINUTES(分)。 * **workQueue**(必需):任务队列。通过线程池的 execute() 方法提交的 Runnable 对象将存储在该参数中。其采用阻塞队列实现。 * **threadFactory**(可选):线程工厂。用于指定为线程池创建新线程的方式。 * **handler**(可选):拒绝策略。当达到最大线程数时需要执行的饱和策略。 线程池的使用流程如下: // 创建线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS, sPoolWorkQueue, sThreadFactory); // 向线程池提交任务 threadPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { ... // 线程执行的任务 } }); // 关闭线程池 threadPool.shutdown(); // 设置线程池的状态为SHUTDOWN,然后中断所有没有正在执行任务的线程 threadPool.shutdownNow(); // 设置线程池的状态为 STOP,然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表 # 3 线程池的工作原理 # 下面来描述一下线程池工作的原理,同时对上面的参数有一个更深的了解。其工作原理流程图如下: ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9qaW1teXN1bi5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70][] 通过上图,相信大家已经对所有参数有个了解了。下面再对任务队列、线程工厂和拒绝策略做更多的说明。 ## 4 线程池的参数 ## ### 4.1 任务队列(workQueue) ### 任务队列是基于阻塞队列实现的,即采用生产者消费者模式,在 Java 中需要实现 BlockingQueue 接口。但 Java 已经为我们提供了 7 种阻塞队列的实现: 1. **ArrayBlockingQueue**:一个由数组结构组成的有界阻塞队列(数组结构可配合指针实现一个环形队列)。 2. **LinkedBlockingQueue**: 一个由链表结构组成的有界阻塞队列,在未指明容量时,容量默认为 Integer.MAX\_VALUE。 3. **PriorityBlockingQueue**: 一个支持优先级排序的无界阻塞队列,对元素没有要求,可以实现 Comparable 接口也可以提供 Comparator 来对队列中的元素进行比较。跟时间没有任何关系,仅仅是按照优先级取任务。 4. **DelayQueue**:类似于PriorityBlockingQueue,是二叉堆实现的无界优先级阻塞队列。要求元素都实现 Delayed 接口,通过执行时延从队列中提取任务,时间没到任务取不出来。 5. **SynchronousQueue**: 一个不存储元素的阻塞队列,消费者线程调用 take() 方法的时候就会发生阻塞,直到有一个生产者线程生产了一个元素,消费者线程就可以拿到这个元素并返回;生产者线程调用 put() 方法的时候也会发生阻塞,直到有一个消费者线程消费了一个元素,生产者才会返回。 6. **LinkedBlockingDeque**: 使用双向队列实现的有界双端阻塞队列。双端意味着可以像普通队列一样 FIFO(先进先出),也可以像栈一样 FILO(先进后出)。 7. **LinkedTransferQueue**: 它是ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue 和 SynchronousQueue 的结合体,但是把它用在 ThreadPoolExecutor 中,和 LinkedBlockingQueue 行为一致,但是是无界的阻塞队列。 注意有界队列和无界队列的区别:如果使用有界队列,当队列饱和时并超过最大线程数时就会执行拒绝策略;而如果使用无界队列,因为任务队列永远都可以添加任务,所以设置 maximumPoolSize 没有任何意义。 ### 4.2 线程工厂(threadFactory) ### 线程工厂指定创建线程的方式,需要实现 ThreadFactory 接口,并实现 newThread(Runnable r) 方法。该参数可以不用指定,Executors 框架已经为我们实现了一个默认的线程工厂: private static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory { private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1); private final ThreadGroup group; private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1); private final String namePrefix; DefaultThreadFactory() { SecurityManager s = System.getSecurityManager(); group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup(); namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-"; } public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(), 0); if (t.isDaemon()) t.setDaemon(false); if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); return t; } } ### 4.3 拒绝策略(handler) ### 当线程池的线程数达到最大线程数时,需要执行拒绝策略。拒绝策略需要实现 RejectedExecutionHandler 接口,并实现 rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) 方法。不过 Executors 框架已经为我们实现了 4 种拒绝策略: * **AbortPolicy**(默认):丢弃任务并抛出 RejectedExecutionException 异常。 * **CallerRunsPolicy**:由调用线程处理该任务。 * **DiscardPolicy**:丢弃任务,但是不抛出异常。可以配合这种模式进行自定义的处理方式。 * **DiscardOldestPolicy**:丢弃队列最早的未处理任务,然后重新尝试执行任务。 ## 5 功能线程池 ## 嫌上面使用线程池的方法太麻烦?其实Executors已经为我们封装好了 4 种常见的功能线程池,如下: * 定长线程池(**FixedThreadPool**) * 定时线程池(**ScheduledThreadPool** ) * 可缓存线程池(**CachedThreadPool**) * 单线程化线程池(**SingleThreadExecutor**) ### 5.1 定长线程池(FixedThreadPool) ### 创建方法的源码: public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); } public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), threadFactory); } * **特点**:只有核心线程,线程数量固定,执行完立即回收,任务队列为链表结构的有界队列。 * **应用场景**:控制线程最大并发数。 使用示例: // 1. 创建定长线程池对象 & 设置线程池线程数量固定为3 ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3); // 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务 Runnable task =new Runnable(){ public void run() { System.out.println("执行任务啦"); } }; // 3. 向线程池提交任务 fixedThreadPool.execute(task); ### 5.2 定时线程池(ScheduledThreadPool ) ### 创建方法的源码: private static final long DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS = 10L; public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize); } public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) { super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS, new DelayedWorkQueue()); } public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool( int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory); } public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) { super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS, new DelayedWorkQueue(), threadFactory); } * **特点**:核心线程数量固定,非核心线程数量无限,执行完闲置 10ms 后回收,任务队列为延时阻塞队列。 * **应用场景**:执行定时或周期性的任务。 使用示例: // 1. 创建 定时线程池对象 & 设置线程池线程数量固定为5 ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5); // 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务 Runnable task =new Runnable(){ public void run() { System.out.println("执行任务啦"); } }; // 3. 向线程池提交任务 scheduledThreadPool.schedule(task, 1, TimeUnit.SECONDS); // 延迟1s后执行任务 scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(task,10,1000,TimeUnit.MILLISECONDS);// 延迟10ms后、每隔1000ms执行任务 ### 5.3 可缓存线程池(CachedThreadPool) ### 创建方法的源码: public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); } public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), threadFactory); } * **特点**:无核心线程,非核心线程数量无限,执行完闲置 60s 后回收,任务队列为不存储元素的阻塞队列。 * **应用场景**:执行大量、耗时少的任务。 使用示例: // 1. 创建可缓存线程池对象 ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(); // 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务 Runnable task =new Runnable(){ public void run() { System.out.println("执行任务啦"); } }; // 3. 向线程池提交任务 cachedThreadPool.execute(task); ### 5.4 单线程化线程池(SingleThreadExecutor) ### 创建方法的源码: public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); } public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) { return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), threadFactory)); } * **特点**:只有 1 个核心线程,无非核心线程,执行完立即回收,任务队列为链表结构的有界队列。 * **应用场景**:不适合并发但可能引起 IO 阻塞性及影响 UI 线程响应的操作,如数据库操作、文件操作等。 使用示例: // 1. 创建单线程化线程池 ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务 Runnable task =new Runnable(){ public void run() { System.out.println("执行任务啦"); } }; // 3. 向线程池提交任务 singleThreadExecutor.execute(task); ### 5.5 对比 ### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM1NDExNDA_size_16_color_FFFFFF_t_70][] ## 6 总结 ## Executors 的 4 个功能线程池虽然方便,但现在已经不建议使用了,而是建议直接通过使用 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。 其实 Executors 的 4 个功能线程有如下弊端: * **FixedThreadPool** 和 **SingleThreadExecutor**:主要问题是堆积的请求处理队列均采用 LinkedBlockingQueue,可能会耗费非常大的内存,甚至 OOM。 * **CachedThreadPool** 和 **ScheduledThreadPool**: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。 [https_blog.csdn.net_u013541140_article_details_95225769]: https://blog.csdn.net/u013541140/article/details/95225769 [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9qaW1teXN1bi5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221021/f33778e8023040488b4b51e150f48caa.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM1NDExNDA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221021/3510be425d2543c081a2c749f15a3f6c.png
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