一篇搞懂线程池

小森啦啦啦

发布于 2019-07-14 06:23:18

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在上一篇文章《spring boot使用@Async异步任务》中我们了解了使用@Async的异步任务使用，在这篇文章中我们将学习使用线程池来创建异步任务的线程。

在《阿里巴巴Java开发手册中》对线程使用有如下要求：

接下来就让我们就好好了解一下线程池。

线程池简单介绍

在Java5中引入Executor框架。

ThreadPoolExecutor线程池解析

其类关系图如下：

下图是ThreadPoolExecutor的构造方法：

我们这里看构造参数最多的也是最全的方法：

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.acc = System.getSecurityManager() == null ? null :
                AccessController.getContext();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
workQueue (任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。

1. ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。

LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出）排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程做些更有意义的事情，比如设置daemon和优先级等等
RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。

1. AbortPolicy：直接抛出异常。

CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。

线程池的工作方式

如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终创建新的线程，而不添加到queue中。
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终将请求加入队列，而不创建新的线程。
如果无法将请求加入队列（队列已满），则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，如果超过，在这种情况下，新的任务将被拒绝。

Executors提供的线程池方法

newFixedThreadPool固定线程数的线程。

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

从上面源代码可以看出新创建的newFixedThreadPool的corePoolSize和maximumPoolSize都被设置为nThreads。

说明：

如果当前运行的线程数小于corePoolSize，则创建新的线程来执行任务；
当前运行的线程数等于corePoolSize后，将任务加入LinkedBlockingQueue；
线程执行完1中的任务后，会在循环中反复从LinkedBlockingQueue中获取任务来执行。

FixedThreadPool使用无界队列 LinkedBlockingQueue（队列的容量为Intger.MAX_VALUE）作为线程池的工作队列会对线程池带来如下影响：

当线程池中的线程数达到corePoolSize后，新任务将在无界队列中等待，因此线程池中的线程数不会超过corePoolSize；
使用无界队列时maximumPoolSize和keepAliveTime将是无效参数；
运行中的newFixedThreadPool（未执行shutdown()或shutdownNow()方法）不会拒绝任务。
newSingleThreadExecutor单个线程的线程池

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

从上面源代码可以看出新创建的SingleThreadExecutor的corePoolSize和maximumPoolSize都被设置为1.其他参数和newFixedThreadPool相同。也是用的是无界队列存放。

说明：

如果当前运行的线程数少于corePoolSize，则创建一个新的线程执行任务；
当前线程池中有一个运行的线程后，将任务加入LinkedBlockingQueue
线程执行完1中的任务后，会在循环中反复从LinkedBlockingQueue中获取任务来执行。
newCachedThreadPool，先看一下源码：

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);
    }

newCachedThreadPool的corePoolSize是0，maximumPoolSize被设置为Integer.MAX.VALUE。

说明：

SynchronousQueue是无界的，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。
如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
ScheduledExecutorService，此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
    }

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                       ThreadFactory threadFactory) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue(), threadFactory);
    }

我们再看一下ScheduledThreadPoolExecutor中的源码：

public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,
                                       long delay,
                                       TimeUnit unit) {
        if (command == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        RunnableScheduledFuture<?> t = decorateTask(command,
            new ScheduledFutureTask<Void>(command, null,
                                          triggerTime(delay, unit)));
        delayedExecute(t);
        return t;
    }

调用schedule方法，delay是延迟多少时间执行。

以上就是Executors提供的几种常见的线程池的解析。

ThreadPoolTaskExecutor

下面我们来看一下spring为我们提供的线程池ThreadPoolTaskExecutor。下图是其类关系图：

private final Object poolSizeMonitor = new Object();

    private int corePoolSize = 1;

    private int maxPoolSize = Integer.MAX_VALUE;

    private int keepAliveSeconds = 60;

    private int queueCapacity = Integer.MAX_VALUE;

    private boolean allowCoreThreadTimeOut = false;

    @Nullable
    private TaskDecorator taskDecorator;

    @Nullable
    private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;

这是ThreadPoolTaskExecutor类中的属性，可以看出依然需要ThreadPoolExecutor类来支持。默认使用无界队列。

在初始化方法中调用了ThreadPoolExecutor的构造器：

@Override
    protected ExecutorService initializeExecutor(
            ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler) {

        BlockingQueue<Runnable> queue = createQueue(this.queueCapacity);

        ThreadPoolExecutor executor;
        if (this.taskDecorator != null) {
            executor = new ThreadPoolExecutor(
                    this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,
                    queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler) {
                @Override
                public void execute(Runnable command) {
                    Runnable decorated = taskDecorator.decorate(command);
                    if (decorated != command) {
                        decoratedTaskMap.put(decorated, command);
                    }
                    super.execute(decorated);
                }
            };
        }
        else {
            executor = new ThreadPoolExecutor(
                    this.corePoolSize, this.maxPoolSize, this.keepAliveSeconds, TimeUnit.SECONDS,
                    queue, threadFactory, rejectedExecutionHandler);

        }

        if (this.allowCoreThreadTimeOut) {
            executor.allowCoreThreadTimeOut(true);
        }

        this.threadPoolExecutor = executor;
        return executor;
    }

说明：

spring 配置的线城池(threadPoolTaskExecutor)由于是spring创建注入的，在首次使用之后，会一直保持corePoolSize个空闲线程，它只会把多余的空闲线程在keepAliveSeconds 时间之后释放，而且线城池不能调用shutdown()方法，否则再次调用，由于线程池已经关闭，会报错。
threadPoolTaskExecutor也可以在配置文件配置多个线城池，防止多有任务之间竞争，或者由于不同任务使用的线城池大小不同等情况。

总结

以上简单的介绍了java自带的四种线程池和spring提供的线程池，他们各有利弊，实际项目中可以根据需求选择。

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原始发表：2019-02-20，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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