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线程池原理及调优

线程池原理及调优

作者: BugBean | 来源:发表于2019-08-15 16:53 被阅读0次

为什么要用线程池

在生产中,基本不会出现手动创建并启动线程的代码,因为这样做有几个弊端:

  • 频繁创建线程开销大
  • 线程的数量不可控
  • 线程数过多CPU来回切换开销大

那么就需要一个对线程集中管理的工具,线程池应运而生,使用线程池有如下优势:

  • 减少创建新线程的时间
  • 重复利用线程池中的线程,不需要每次创建
  • 利用线程池可对线程进行统一的监控,分配,调优,控制最大并发数
  • 实现任务线程队列缓存策略和拒绝机制
  • 隔离线程环境

JDK埋的坑

JDK为了我们方便使用,提供了几种创建线程池的方法

ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(n);

但是!这几种方法不能用!

这不是我说的,阿里规范强制要求

往下翻源码也可以看到

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

//这里队列的长度是Integer.MAX_VALUE,容易导致OOM
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

核心类ThreadPoolExecutor

通过上面的代码也能看到,Executors的几个创建线程池的方法,底层是调用了ThreadPoolExecutor

为了避免踩坑,我们也得老老实实用ThreadPoolExecutor创建线程池

七大参数和底层工作原理
/**
* ThreadPoolExecutor参数最全的构造方法
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) 

数了一下,一共7个参数,那这7个参数分别代表什么?先看图

  1. 主线程执行execute或submit方法时,先判断核心池有没有满了,也就是判断正在执行的线程数若大于或等于corePoolSize,执行2
  2. 把任务放到阻塞队列中排队,若队列满了,执行3
  3. 临时创建新的线程,新线程的空闲时间如果超过keepAliveTime就会被销毁,而且新创建的线程数+核心池的线程数不能超过maximumPoolSize,若超过,执行4(关于这点我认为阿里的《码出高效》那本书说错了,大家可以自行查看源码)
  4. 执行相应的拒绝策略,拒绝执行

由此可知,这7个参数分别代表:

  • int corePoolSize 核心池大小,阻塞队列未满时,最大同时执行线程数
  • int maximumPoolSize 最大池大小,最大a同时执行线程数
  • long keepAliveTime 最大池临时创建的新线程最大空闲时间,超过则被销毁
  • TimeUnit unit 最大空闲时间单位
  • BlockingQueue<Runnable> workQueue 阻塞队列,当核心池已满时,新提交的线程放进阻塞队列排队等候
  • ThreadFactory threadFactory 线程工厂,它用来生产一组相同任务的结程。线程池的命名是通过给这个 factory 增加组名前缀来实现的
  • RejectedExecutionHandler handler 拒绝策略,当阻塞队列和最大池都满了的时候,对新提交的线程执行拒绝策略,jdk自带四种拒绝策略
    1. DiscardPolicy:直接丢弃
    2. DiscardOldestPolicy:丢弃队列中排队时间最长的任务
    3. CallerRunsPolicy:将任务交给调用线程来执行
    4. AbortPolicy:抛异常

调优

这里说一下int maximumPoolSize参数的调优,因为maximumPoolSize是最后一道防线了,提交的线程数超过maximumPoolSize就执行拒绝策略了,所以maximumPoolSize的大小尤其重要。

CPU密集型任务

CPU密集型任务的特点是需要大量的运算,CPU全速运行,较少的IO而没有阻塞,所以对于CPU密集型任务,应该尽量减少线程切换带来的消耗,参考配置公式:
maximumPoolSize=CPU核心数+1

IO密集型任务

IO密集型任务刚好相反,CPU占用较少,大量的阻塞,对于这种情况,应该尽量利用CPU的空闲时间,最大线程数应该配置比CPU核心数多,参考配置公式:
maximumPoolSize=CPU核心数/(1-阻塞系数)
0.8<阻塞系数<0.9

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