• 一篇搞懂 Java线程池

    一篇搞懂 Java线程池

    前言

    为什么要用线程池, 什么情况下要用线程池;

    当线程涉及到频繁的创建于销毁时, 适合使用线程池;

    如果线程只涉及单纯的创建, 并没有销毁时, 直接创建既可; (例如在创建长连接时, 保持心跳的线程、接收服务端消息推送的线程);

    线程池的作用

    1. 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;
    2. 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;
    3. 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;

    创建线程池

    线程池的真正实现类是 ThreadPoolExecutor
    请添加图片描述

    线程池参数

    1. 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;
    2. maximumPoolSize(必需)：线程池所能容纳的最大线程数; 当等待队列满时, 会启动非核心线程消费任务;
    3. 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;
    4. 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);
    5. 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;
    6. threadFactory(可选)：线程工厂; 用于指定为线程池创建新线程的方式;
    7. handler(可选)：拒绝策略; 当达到最大线程数容量时需要执行的饱和策略;

    线程池的主要处理流程

    请添加图片描述

    1. 提交任务到线程池
    2. 核心线程启动, 核心线程如果满了, 先放到workQueue(任务队列)
    3. 队列如果也满了, 线程池创建maximumPoolSize(最大线程数)
    4. 线程池和队列都满了, 执行handler(拒绝策略)
    5. 线程池没满, 正常执行, 线程闲置时会根据**超时时间(keepAliveTime)**回收线程

    线程池测试

    根据上面流程我们知道 线程池的最大容量 = maximumPoolSize(最大线程数) + workQueue(任务队列最大容量), 如果线程数超过线程池的最大容量就会执行handler(拒绝策略), 当线程闲置时会根据**超时时间(keepAliveTime)**回收线程, 那么我们带着这几个结论来测试线程池;

    测试代码:

    下面的代码创建了一个 核心线程数为3, 最大线程数为5, 超时时间为1s, 超时单位为秒, 任务队列长度为2, 拒绝策略为抛异常的线程池;

    package org.example; 

import java.util.concurrent.*; 


public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建线程池
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5,
                1L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); 
        for (int i = 0;  i < 5;  i++) {
            // 向线程池提交任务
            threadPoolExecutor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
            }); 
        }
        // 关闭线程池
        threadPoolExecutor.shutdown(); 
        // threadPoolExecutor.shutdownNow(); 
    }
}


    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23

    执行这段代码我们会发现, for创建了5个线程, 核心为3, 队列为2, 那么线程池不会扩容, 任务由三个线程抢占消费;

    请添加图片描述

    接下来我们让for创建7个线程, 发现当核心和队列满了之后, 线程池会进行扩容到最大线程数;

    请添加图片描述

    接下来我们让for创建8个线程, 发现当线程池最大容量满了之后会执行拒绝策略;

    请添加图片描述

    接下来我们测试线程限制超时后被回收

    package org.example; 

import java.util.concurrent.*; 


public class Main {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建线程池
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5,
                1L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); 
        for (int i = 0;  i < 7;  i++) {
            // 向线程池提交任务
            threadPoolExecutor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
            }); 
        }
        System.out.println("回收前线程数量: " + threadPoolExecutor.getPoolSize()); 
        // 让当前线程等待3秒, 让线程闲置超时
        Thread.sleep(3000); 
        // 获取当前线程数量
        System.out.println("回收后线程数量: " + threadPoolExecutor.getPoolSize()); 
        // 关闭线程池
        threadPoolExecutor.shutdown(); 
        // threadPoolExecutor.shutdownNow(); 
    }
}


    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29

    请添加图片描述

    结果我们可以看到, 线程池启动的5个线程, 当闲置超时候非核心线程会被回收(如果将 allowCoreThreadTimeout 设置为 true 时, 核心线程也会超时回收; ), 然后我们获取当前线程数量发现只有三个核心线程;

    线程池任务队列

    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;

    有界队列: 可以指定队列大小, 当队列饱和时并超过最大线程数时就会执行拒绝策略；

    无界队列: 任务队列永远都可以添加任务, 直到资源耗尽, 所以设置 maximumPoolSize 没有任何意义;

    阻塞队列: 在队列为空时, 获取元素的线程会等待队列变为非空, 当队列满时, 存储元素的线程会等待队列可用;

    支持排序: PriorityBlockingQueue,

    延时执行: DelayQueue

    先进先出|先进后出: LinkedBlockingDeque

    线程池拒绝策略

    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 ThreadPoolExecutor 已经为我们实现了 4 种拒绝策略：

    1. AbortPolicy(默认)：丢弃任务并抛出 RejectedExecutionException 异常;
    2. CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务;
    3. 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;
    4. DiscardOldestPolicy：丢弃队列最早的未处理任务, 然后重新尝试执行任务;

    CallerRunsPolicy策略源码: ThreadPoolExecutor创建了内部类并实现RejectedExecutionHandler 接口;

    请添加图片描述

    Java提供的默认线程池

    Executors已经为我们封装好了 4 种常见的功能线程池, 如下：

    1. 定长线程池(FixedThreadPool)
    2. 定时线程池(ScheduledThreadPool )
    3. 可缓存线程池(CachedThreadPool)
    4. 单线程化线程池(SingleThreadExecutor)

    定长线程池(FixedThreadPool)

    • 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;

    源码:

    请添加图片描述

    从源码我们可以看出来这四种线程池都是hreadPoolExecutor的封装类, 实际上就是java创建者给我们提供了四种常见的线程池;

    使用示例：

    public class Main1 {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3); 

        for (int i = 0;  i < 10;  i++) {
            fixedThreadPool.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
            }); 
        }
        fixedThreadPool.shutdown(); 
    }
}


    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13

    定时线程池(ScheduledThreadPool )

    • 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;

    源码:
    请添加图片描述

    使用示例：

    
public class Main3 {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(3); 
        Runnable task = () -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
        // 延迟三秒后执行
        // scheduledThreadPool.schedule(task, 3, TimeUnit.SECONDS); 
        // 延迟三秒后执行 每个1秒执行任务
        scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(task, 3, 1, TimeUnit.SECONDS); 
    }
}


    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    可缓存线程池(CachedThreadPool)

    • 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;

    源码:
    请添加图片描述

    使用示例：

      ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(); 
        Runnable task = () -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
        cachedThreadPool.execute(task); 
        cachedThreadPool.shutdown(); 

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    单线程化线程池(SingleThreadExecutor)

    • 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, 但适合容易引起 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

    源码:

    请添加图片描述

    使用示例：

    ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor(); 
        Runnable task = () -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->办理业务"); 
        singleThreadExecutor.execute(task); 
        singleThreadExecutor.shutdown(); 

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    自定义线程池

    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;

    自定义线程池步骤:

    1. 创建原生线程池
    2. 自定义线程工厂
    3. 自定义处理策略

    使用示例：

    public class ThreadPoolExecutorTest {
    private static ThreadPoolExecutor threadPool = null; 

    public static void main(String[] args) {
        threadPool = getThreadPool(
                3, 5, 3, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(2), customFactory(), new BlockPolicy()); 

        for (int i = 0;  i < 10;  i++) {
            threadPool.execute(task()); 
        }

        // 关闭池
        poolShutdown(); 
        // 测试处理策略 调用shutdown后 后续任务会直接进入处理策略
        for (int i = 0;  i < 10;  i++) {
            threadPool.execute(task()); 
        }

    }

    /**
     * 创建线程池
     *
     * @param corePoolSize    核心线程数 保留在池中的线程数, 即使它们是空闲的, 除非设置了allowCoreThreadTimeOut(true); 
     * @param maximumPoolSize 最大线程数 池中允许的最大线程数; 
     * @param keepAliveTime   超时时间 当线程数大于corePoolSize时, 这是多余空闲线程在终止前等待新任务的最大时间; 
     * @param unit            超时时间单位; 
     * @param workQueue       任务的队列 在任务执行前用于保存任务的队列; 这个队列只保存execute()方法提交的Runnable任务; 
     * @param threadFactory   当执行程序创建新线程时使用的工厂; 
     * @param handler         处理策略 当执行因到达线程边界和队列容量而被阻塞时使用的处理程序; 
     * @return ThreadPoolExecutor
     */
    public static ThreadPoolExecutor getThreadPool(
            int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {

        return new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler); 
    }

    /**
     * 线程任务
     *
     * @return Runnable
     */
    public static Runnable task() {
        return () -> {
            // 业务逻辑
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行线程任务"); 
        }; 
    }
    
    /**
     * 返回用于创建新线程的线程工厂; 
     *
     * @return CustomThreadFactory
     */
    public static CustomThreadFactory customFactory() {
        return new CustomThreadFactory(); 
    }

    /**
     * explain:自定义线程工厂
     *
     * @author Hope
     * @date 2022/6/22
     */
    public static class CustomThreadFactory implements ThreadFactory {
        private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1); 
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1); 
        private final String namePrefix; 

        public CustomThreadFactory() {
            this.namePrefix = ThreadPoolExecutorTest.class.getSimpleName() + "-" +
                    poolNumber.getAndIncrement() + "-" + CustomThreadFactory.class.getSimpleName() + "-thread-"; 
        }

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(r); 
            String threadName = namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(); 
            t.setName(threadName); 
            return t; 
        }
    }

    /**
     * explain:自定义异常处理策略
     */
    public static class BlockPolicy implements RejectedExecutionHandler {
        @Override
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            try {
                // 线程池如果开始执行Shutdown之后还有任务添加 那么线程池会执行处理策略
                if (executor.isShutdown()) {
                    return; 
                }
                // 核心改造点, 由BlockingQueue的offer改成put阻塞方法
                executor.getQueue().put(r); 
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace(); 
            }
        }
    }

    /**
     * 关闭线程池
     */
    public static void poolShutdown() {
        if (threadPool != null) {
            threadPool.shutdown(); 
        }
    }
}


    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75
    • 76
    • 77
    • 78
    • 79
    • 80
    • 81
    • 82
    • 83
    • 84
    • 85
    • 86
    • 87
    • 88
    • 89
    • 90
    • 91
    • 92
    • 93
    • 94
    • 95
    • 96
    • 97
    • 98
    • 99
    • 100
    • 101
    • 102
    • 103
    • 104
    • 105
    • 106
    • 107
    • 108
    • 109
    • 110
    • 111
    • 112
    • 113
    • 114
    • 115
    • 116

    总结

    1. 在使用有界队列时需要注意队列满了之后执行的拒绝策略;
    2. 在使用无界队列时需要注意线程的消费速度没有生成速度快的话可能导致OOM;
    3. 在调用shutdown() 方法之后, 线程池不会立刻关闭, 而是消费掉当前队列中的任务后关闭池, 需要注意的是调用shutdown() 后续的任务会直接执行决绝策略;
    4. 线程池的使用场景一般是需要频繁创建和销毁线程的场景, 池化可以降低资源消耗;

    参考链接:https://jimmysun.blog.csdn.net/article/details/95225769

  • 相关阅读:
    【图像处理】图像配准、图像增强和图像分割研究（Matlab代码实现）
    tcpdump后台不间断抓包
    Linux文件系统
    怎么将vue的移动端项目打包成手机的app软件apk格式的。hbuilderx 云打包。
    关系代数与逻辑优化规则 (一): 定义
    宝塔面板安装部署Vue项目，Vue项目从打包到上线
    重温C#中的值类型和引用类型
    删除元素（带过渡动画）
    FMC子卡设计方案：FMC177-基于AD9361的双收双发射频FMC子卡
    C++跳坑记：位移超出范围的处理
  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_46550964/article/details/125419732