為什么使用線程池
池化技術(shù)相比大家已經(jīng)屢見不鮮了种蘸,線程池、數(shù)據(jù)庫連接池、Http 連接池等等都是對這個思想的應(yīng)用次舌。池化技術(shù)的思想主要是為了減少每次獲取資源的消耗,提高對資源的利用率。
線程池提供了一種限制和管理資源(包括執(zhí)行一個任務(wù))。每個線程池還維護(hù)一些基本統(tǒng)計(jì)信息睹逃,例如已完成任務(wù)的數(shù)量。
使用線程池的好處:
- 降低資源消耗祷肯。通過重復(fù)利用已創(chuàng)建的線程降低線程創(chuàng)建和銷毀造成的消耗沉填。
- 提高響應(yīng)速度。當(dāng)任務(wù)到達(dá)時佑笋,任務(wù)可以不需要的等到線程創(chuàng)建就能立即執(zhí)行翼闹。
- 提高線程的可管理性。線程是稀缺資源蒋纬,如果無限制的創(chuàng)建猎荠,不僅會消耗系統(tǒng)資源,還會降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性蜀备,使用線程池可以進(jìn)行統(tǒng)一的分配关摇,調(diào)優(yōu)和監(jiān)控。
四種線程池
線程池創(chuàng)建最終是通過ThreadPoolExecutor創(chuàng)建的碾阁。根據(jù)構(gòu)造方法傳參數(shù)的不同又可以分為不同的線程池输虱。
ThreadPoolExecutor 類圖結(jié)構(gòu):
ThreadPoolExecutor構(gòu)造方法為:
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;
}
參數(shù)說明
corePoolSize
:線程池中核心線程數(shù)的數(shù)量maximumPoolSize
:在線程池中允許存在的最大線程數(shù)keepAliveTime
:當(dāng)存在的線程數(shù)大于corePoolSize
,那么會找到空閑線程去銷毀脂凶,此參數(shù)是設(shè)置空閑多久的線程才被銷毀宪睹。unit
:時間單位 TimeUnit工具類-
workQueue
:工作隊(duì)列,線程池中的當(dāng)前線程數(shù)大于核心線程的話艰猬,那么接下來的任務(wù)會放入到隊(duì)列中- ArrayBlockingQueue:基于數(shù)組有界阻塞隊(duì)列
- LinkedBlockingQueue:基于鏈表阻塞隊(duì)列
- SynchronousQueue:不存儲元素的阻塞隊(duì)列(讀寫須等待一并進(jìn)行)
- PriorityBlockingQueue:支持優(yōu)先級的無界隊(duì)列
threadFactory
:在創(chuàng)建線程的時候横堡,通過工廠模式來生產(chǎn)線程埋市。這個參數(shù)就是設(shè)置我們自定義的線程創(chuàng)建工廠冠桃。-
handler
:拒絕策略,如果超過了最大線程數(shù)道宅,那么就會執(zhí)行我們設(shè)置的拒絕策略- AbortPolicy:直接拋出異常食听。
- CallerRunsPolicy:只用調(diào)用者所在線程來運(yùn)行任務(wù)胸蛛。
- DiscardOldestPolicy:丟棄隊(duì)列里最近的一個任務(wù),并執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)樱报。
- DiscardPolicy:不處理葬项,丟棄掉。
線程池處理邏輯:
- 前
corePoolSize
個任務(wù)時迹蛤,來一個任務(wù)就創(chuàng)建一個線程 - 如果當(dāng)前線程池的線程數(shù)大于了
corePoolSize
那么接下來再來的任務(wù)就會放入到我們上面設(shè)置的workQueue
隊(duì)列中 - 如果此時
workQueue
也滿了民珍,那么再來任務(wù)時,就會新建臨時線程盗飒,那么此時如果我們設(shè)置了keepAliveTime
或者設(shè)置了allowCoreThreadTimeOut
嚷量,那么系統(tǒng)就會進(jìn)行線程的活性檢查,一旦超時便銷毀線程 - 如果此時線程池中的當(dāng)前線程大于了
maximumPoolSize
最大線程數(shù)逆趣,那么就會執(zhí)行我們剛才設(shè)置的handler
拒絕策略
線程池分類:
newFixedThreadPool---固定大小的線程池
java.util.concurrent.Executors
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);
}
使用newFixedThreadPool方法創(chuàng)建出來的線程池為固定大小的線程池蝶溶,可以通過第一個靜態(tài)方法指定線程池的大小,該線程池corePoolSize和maximumPoolSize相等宣渗,阻塞隊(duì)列使用的是LinkedBlockingQueue抖所,理論上大小為整數(shù)最大值。
使用newFixedThreadPool方法創(chuàng)建出來的線程池中的線程數(shù)量始終不變痕囱,當(dāng)有新任務(wù)提交時田轧,線程池中有空閑線程則會立即執(zhí)行,如果沒有咐蝇,則會暫存到阻塞隊(duì)列涯鲁。
對于固定大小的線程池,不存在線程數(shù)量的變有序,同時使用無界的LinkedBlockingQueue來存放執(zhí)行的任務(wù)抹腿。
存在的問題:
當(dāng)任務(wù)提交十分頻繁的時候,LinkedBlockingQueue迅速增大旭寿,存在著耗盡系統(tǒng)資源的問題警绩。而且在線程池空閑時,即線程池中沒有可運(yùn)行任務(wù)時盅称,它也不會釋放工作線程肩祥,還會占用一定的系統(tǒng)資源,需要shutdown缩膝。
ExecutorService fixPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
fixPool.execute(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + atomicInteger.getAndIncrement()));
}
fixPool.shutdown();
// 打印結(jié)果 5個線程
pool-1-thread-1 : 0
pool-1-thread-5 : 4
pool-1-thread-4 : 3
pool-1-thread-3 : 2
pool-1-thread-2 : 1
pool-1-thread-3 : 8
pool-1-thread-4 : 7
pool-1-thread-5 : 6
pool-1-thread-1 : 5
pool-1-thread-2 : 9
newSingleThreadExecutor---單個線程的線程池
java.util.concurrent.Executors
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));
}
使用newSingleThreadExecutor方法創(chuàng)建的線程池為單個線程線程池混狠,只有一個線程的線程池,阻塞隊(duì)列使用的是LinkedBlockingQueue,若有多余的任務(wù)提交到線程池中疾层,則會被暫存到阻塞隊(duì)列将饺,待空閑時再去執(zhí)行。按照先入先出的順序執(zhí)行任務(wù)。
ExecutorService singlePool = Executors.newSingleThreadExecutor();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
singlePool.execute(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + atomicInteger.getAndIncrement()));
}
singlePool.shutdown();
// 打印結(jié)果 只有一個線程
pool-1-thread-1 : 0
pool-1-thread-1 : 1
pool-1-thread-1 : 2
pool-1-thread-1 : 3
pool-1-thread-1 : 4
pool-1-thread-1 : 5
pool-1-thread-1 : 6
pool-1-thread-1 : 7
pool-1-thread-1 : 8
pool-1-thread-1 : 9
newCachedThreadPool---緩存線程池
java.util.concurrent.Executors
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS, // 緩存的線程默認(rèn)存活時間
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,// 緩存的線程默認(rèn)存活時間
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
使用newCachedThreadPool方法創(chuàng)建的線程池為緩存線程池予弧。
緩存線程池刮吧,緩存的線程默認(rèn)存活60秒。線程的核心池corePoolSize大小為0掖蛤,核心池最大為Integer.MAX_VALUE,阻塞隊(duì)列使用的是SynchronousQueue杀捻。
SynchronousQueue是一個直接提交的阻塞隊(duì)列, SynchronousQueue總會迫使線程池增加新的線程去執(zhí)行新的任務(wù)蚓庭。在沒有任務(wù)執(zhí)行時致讥,當(dāng)線程的空閑時間超過keepAliveTime(60秒),則工作線程將會終止被回收器赞,當(dāng)提交新任務(wù)時拄踪,如果沒有空閑線程,則創(chuàng)建新線程執(zhí)行任務(wù)拳魁,會導(dǎo)致一定的系統(tǒng)開銷惶桐。
存在的問題:
如果同時又大量任務(wù)被提交,而且任務(wù)執(zhí)行的時間不是特別快潘懊,那么線程池便會新增出等量的線程池處理任務(wù)姚糊,這很可能會很快耗盡系統(tǒng)的資源。
ExecutorService cachedPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
cachedPool.execute(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + atomicInteger.getAndIncrement()));
}
//打印結(jié)果
pool-1-thread-1 : 0
pool-1-thread-4 : 3
pool-1-thread-3 : 2
pool-1-thread-2 : 1
pool-1-thread-6 : 5
pool-1-thread-5 : 4
pool-1-thread-7 : 6
pool-1-thread-8 : 7
pool-1-thread-8 : 8
pool-1-thread-2 : 9
newScheduledThreadPool---定時線程池
java.util.concurrent.Executors
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
使用newScheduledThreadPool方法創(chuàng)建的線程池為定時線程池授舟。
定時線程池救恨,可用于周期性地去執(zhí)行任務(wù),通常用于周期性的同步數(shù)據(jù)释树。
ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);
//5個線程每兩秒執(zhí)行一次 隨機(jī)哪個線程執(zhí)行
ses.scheduleAtFixedRate(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + "執(zhí)行了"), 0, 2, TimeUnit.SECONDS);
打印結(jié)果: 5個線程每兩秒執(zhí)行一次 隨機(jī)哪個線程執(zhí)行
pool-1-thread-1 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-1 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-2 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-1 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-3 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-3 : 執(zhí)行了
pool-1-thread-3 : 執(zhí)行了
... ...
線程池的使用
線程池不允許使用Executors去創(chuàng)建肠槽,而是通過ThreadPoolExecutor的方式,這樣的處理方式讓寫的同學(xué)更加明確線程池的運(yùn)行規(guī)則奢啥,規(guī)避資源耗盡的風(fēng)險秸仙。
說明:Executors各個方法的弊端:
- 1:newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
??主要問題是堆積的請求處理隊(duì)列可能會耗費(fèi)非常大的內(nèi)存,甚至OOM桩盲。- 2:newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
??主要問題是線程數(shù)最大數(shù)是Integer.MAX_VALUE寂纪,可能會創(chuàng)建數(shù)量非常多的線程,甚至OOM赌结。
使用實(shí)例:
package com.thread.study.pool;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int corePoolSize = 3; // 線程池中核心線程數(shù)的數(shù)量
int maximumPoolSize = 6;// 在線程池中允許存在的最大線程數(shù)
long keepAliveTime = 10;// 存活時間
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS; // 時間單位 秒
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(3); // 工作隊(duì)列 基于鏈表阻塞隊(duì)列
ThreadFactory threadFactory = new NameTreadFactory();// 自定義線程工廠
RejectedExecutionHandler handler = new MyIgnorePolicy(); // 自定義拒絕策略
/*
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
*/
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit,
workQueue, threadFactory, handler);
executor.prestartAllCoreThreads(); // 預(yù)啟動所有核心線程
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
executor.execute(new MyTask(String.valueOf(i)));
}
System.out.println("當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: "+executor.getActiveCount());
Thread.sleep(5000);
System.out.println("當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: "+executor.getActiveCount());
executor.shutdown();
}
// 自定義線程工廠
static class NameTreadFactory implements ThreadFactory {
private final AtomicInteger mThreadNum = new AtomicInteger(1);
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(r, "my-thread-" + mThreadNum.getAndIncrement());
System.out.println(t.getName() + " has been created");
return t;
}
}
//拒絕策略
public static class MyIgnorePolicy implements RejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
doLog(r, e);
}
private void doLog(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
// 可做日志記錄等
System.err.println(r.toString() + " rejected!" + " 當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: " + e.getActiveCount());
}
}
// 線程
static class MyTask implements Runnable {
private String name;
public MyTask(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +" : "+ this.toString() + " is running!");
Thread.sleep(1000); //讓任務(wù)執(zhí)行慢點(diǎn)
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public String getName() {
return name;
}
@Override
public String toString() {
return "MyTask [name=" + name + "]";
}
}
}
打印結(jié)果:
my-thread-1 has been created
my-thread-2 has been created
my-thread-3 has been created
my-thread-4 has been created
my-thread-3 : MyTask [name=3] is running!
my-thread-1 : MyTask [name=1] is running!
my-thread-2 : MyTask [name=2] is running!
my-thread-5 has been created
my-thread-6 has been created
my-thread-4 : MyTask [name=4] is running!
my-thread-5 : MyTask [name=8] is running!
my-thread-6 : MyTask [name=9] is running!
當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: 6
MyTask [name=10] rejected! 當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: 6
my-thread-3 : MyTask [name=7] is running!
my-thread-2 : MyTask [name=5] is running!
my-thread-1 : MyTask [name=6] is running!
當(dāng)前線程池中存活的線程數(shù)為: 0
線程池使用場景
使用線程池異步操作常見場景
批量操作
批量操作不是實(shí)時顯示效果的操作捞蛋,比如批量導(dǎo)入配置,批量刪除或作廢柬姚,批量導(dǎo)出查詢結(jié)果等拟杉,只需要搭建一個任務(wù),在任務(wù)中處理即可量承,有錯誤對應(yīng)處理錯誤
日志
異步寫操作對功能影響不大的業(yè)務(wù)邏輯是常見的場景搬设,日志對與功能來說重要性并么有那么高
使用第三方接口
比如發(fā)郵箱啼染,發(fā)短信,發(fā)消息隊(duì)列信息焕梅,推送搜索引擎數(shù)據(jù),異步調(diào)用外圍接口等處理數(shù)據(jù)卦洽。