1线程池的使用及其优势
1.1 为什么要使用线程池
- 降低资源的消耗：通过复用已经创建好的线程来降低 重复创建线程和消耗线程所带来的资源消耗
- 提高响应速度：任务来临的时候，不需要等待线程的创建就可以直接使用
- 提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，无限制的创建线程会造成不仅会不必要的系统资源损耗，还会降低系统的稳定性。使用线程池可以很直观的控制最大线程数，对线程进行统一的监控，也方便了调优工作。
1.2 jdk提供的常见线程池
//定容的线程池
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
//仅允许一个线程同时存在的线程池
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
//不固定容量的线程（会随着任务数的增加而改变活跃线程数）
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
1.3 常见线程池的使用
分别定义了三个不同类型的线程池，使用for循环模拟10个任务请求。
观察打印的结果可以发现：
Executors.newFixedThreadPool(5)最多有5个线程工作
Executors.newSingleThreadExecutor()最多有1个线程工作
Executors.newCachedThreadPool()根据任务量的多少来动态产生线程数
public class NormolThreadpool {
public static void main(String[] args) {
String yeu = "办理业务";
//定容的线程池
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
//仅允许一个线程同时存在的线程池
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
//不固定容量的线程（会随着任务数的增加而改变活跃线程数）
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
System.out.println("----------FixedThreadPool----------------");
try {
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
fixedThreadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + yeu);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//但凡涉及到池之类的资源 都要记得关闭
fixedThreadPool.shutdown();
}
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("----------CacheThreadPool----------------");
try {
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
cachedThreadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + yeu);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//但凡涉及到池之类的资源 都要记得关闭
cachedThreadPool.shutdown();
}
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("----------SingleThreadPool----------------");
try {
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
singleThreadExecutor.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + yeu);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//但凡涉及到池之类的资源 都要记得关闭
singleThreadExecutor.shutdown();
}
}
}
打印结果：
----------FixedThreadPool----------------
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-1办理业务
pool-1-thread-2办理业务
pool-1-thread-3办理业务
pool-1-thread-4办理业务
pool-1-thread-5办理业务
----------CacheThreadPool----------------
pool-3-thread-1办理业务
pool-3-thread-2办理业务
pool-3-thread-3办理业务
pool-3-thread-4办理业务
pool-3-thread-5办理业务
pool-3-thread-1办理业务
pool-3-thread-2办理业务
pool-3-thread-1办理业务
pool-3-thread-5办理业务
pool-3-thread-4办理业务
----------SingleThreadPool----------------
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
pool-2-thread-1办理业务
1.4 常见线程池的源码分析
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
- 可以发现他们底层都调用了一个
ThreadPoolExecutor（线程池的底层实现都要靠这个）类的构造函数，这个构造函数的参数先不谈。 - 同时还可以注意到
newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor的第五个参数都用到了LinkedBlockingQueue<Runnable>,而jdk对它的描述是
Creates a LinkedBlockingQueue with a capacity of Integer.MAX_VALUE.`
进一步的深究：
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,
RejectedExecutionHandler handler)
可以发现：
- 真正用来做实际事情的是这个7个参数的构造方法
2.线程池的7大参数（以银行为例）
-
corePoolSize:池内核心线程数，相当于银行中当前值班的窗口数量 -
maximumPoolSize:池内最大线程数---银行中所有的窗口数量，包含corePoolSize -
keepAliveTime:保持线程活跃时间。 -
unit:时间单位 -
workQueue:阻塞队列 ----办理业务时窗口都有人，在休息区等待的人 -
threadFactory:线程工厂 -
handler:等待队列也已经排满了,再也塞不下新的任务了 同时,线程池的max也到达了,无法接续为新任务服务。这时我们需要拒绝策略机制合理的处理这个问题.
2.1线程池的底层原理（执行流程）
假定
corePoolSize=2maximumPoolSize=5keepAliveTime=2Lunit=TimeUnit.SECENDS
workQueue的容量为3
- 最开始任务提交的时候，线程池直接接收请求。
- 当
corePoolSize满了之后，如果还有新的任务请求，会判断workQueue是否已满， - 如果
workQueue没满 就让任务请求进去阻塞队列等待 - 如果
workQueue也满了，就会激活新的线程，总线程数不能超过maximumPoolSize - 如果还有新的任务请求进来 同时
maximumPoolSize也满了，那就需要用到拒绝策略
自定义的线程池案例：
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
2,
5,
1L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(3),
Executors.defaultThreadFactory(),
//抛异常的拒绝策略RejectedExecutionException
//new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
//把任务交还给调用此线程的线程去执行
//new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
//抛弃队列中等待最久的任务，然后把自己加入队列
//new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
//直接丢弃任务，如果任务可用丢弃这是最好的策略
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
);
try {
//模拟十个任务 需要开启10个线程
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPoolExecutor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理中---");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPoolExecutor.shutdown();
}
}
2.2 线程池的选择
都不用，参考阿里巴巴开发手册。
【强制】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 返回的线程池对象的弊端如下：
1） FixedThreadPool 和 SingleThreadPool:
允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM。
2） CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool:
允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE， 可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
2.3 如何合理的配置线程池
2.3.1 CPU密集型
说明：需要大量运算没有阻塞，cpu一直全速运行（单核cpu的话无论开几个线程都一样）
公式：CPU核数+1 个线程数 尽可能少的线程数
Runtime.getRuntime().availableProcessors() 获取cpu核心数
2.3.2 IO密集型
因为需要大量的io，意味着大量的IO所以要尽可能多的线程。
（cpu数-1）/阻塞系数 （0.8-0.9）
或者
cpu*2
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