腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >Java并发编程之线程池

Java并发编程之线程池

冬天vs不冷

发布于 2025-01-21 00:05:59

10100

代码可运行

文章被收录于专栏：springbootspringboot

运行总次数：0

代码可运行

1、线程池使用及优势

线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列
然后在线程创建后启动这些任务
如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等候
等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行

优点

降低资源消耗：通过重复利用己创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗
提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行
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

2、线程池3个常用方式

Java中线程池是通过Executor框架实现的，该框架中用到了Executor，Executors（代表工具类），ExecutorService，ThreadPoolExecutor这几个类

了解：

Executors.newScheduledThreadPool()：任务调度，定时
Executors.newWorkStealingPool(int)： Java8新增，使用目前机器上可用的处理器作为它的并行级别

重点：

Executors.newSingleThreadExecutor()

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序执行
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，它使用的LinkedBlockingQueue

Executors.newFixedThreadPool(int)

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue

Executors.newCachedThreadPool()

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程
newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程

示例

public class ThreadPoolDemo {
    public static void main(String[] args) {

        // 一池5个处理线程（用池化技术，一定要记得关闭）
    	ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

        // 创建一个只有一个线程的线程池
//    	ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();

        // 创建一个拥有N个线程的线程池，根据调度创建合适的线程
//        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();

        // 模拟10个用户来办理业务，每个用户就是一个来自外部请求线程
        try {

            // 循环十次，模拟业务办理，让5个线程处理这10个请求
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                final int tempInt = i;
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() 
                    + "\t 给用户:" + tempInt + " 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

运行结果：

pool-1-thread-3	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:5 办理业务
pool-1-thread-1	 给用户:9 办理业务

Process finished with exit code 0

3、线程池7大参数

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    
    ...
    
	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：线程池中的常驻核心线程数 1）在创建了线程池后，当有请求任务来之后，就会安排池中的线程去执行请求任务。 2）当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize：线程池能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1
keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间 1）当前线程池数量超过corePoolSize时，当空闲时间达到keepAliveTime值时，多余空闲线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止
unit：keepAliveTime的单位
workQueue：任务队列，被提交但尚未被执行的任务
threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程一般用默认的即可
handler：拒绝策略，表示当队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（ maximumPoolSize)

4、线程池底层工作原理

在创建了线程池后，等待提交过来的任务请求
当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做如下判断： 1）如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务 2）如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列 3）如果这时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务 4）如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行 5）当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行
当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉，所以线程池的所有任务完成后它最终会收缩到corePoolSize的大小

5、线程池的4种拒绝策略

等待队列也已经排满了，再也塞不下新任务了同时，线程池中的max线程也达到了，无法继续为新任务服务。这时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

JDK拒绝策略

AbortPolicy（默认）：直接抛出 RejectedExecutionException异常阻止系统正常运知。
CallerRunsPolicy："调用者运行"一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。
DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。

6、线程池实际中使用哪一个

你在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法，你用那个多？

答案是一个都不用，我们生产上只能使用自定义的

Executors 中JDK已经给你提供了，为什么不用?

线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程
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 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：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

7、线程池的手写改造和拒绝策略

public class MyThreadPoolExecutorDemo {

    public static void doSomething(ExecutorService executorService, int numOfRequest) {
        try {
            //记录策略名称
            System.out.println(((ThreadPoolExecutor)executorService).getRejectedExecutionHandler().getClass().getName() + ":");

            for (int i = 0; i < numOfRequest; i++) {
                final int tempInt = i;
                executorService.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 给用户:" + tempInt + " 办理业务");
                    try {
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                });
            }

        } catch (Exception e) {
            System.err.println(e);
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }
    }

    public static ExecutorService newMyThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                                          int maximumPoolSize,
                                                          int blockingQueueSize,
                                                          RejectedExecutionHandler handler){
        return new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maximumPoolSize,
                1,//keepAliveTime
                TimeUnit.SECONDS,
                //指定长度的阻塞队列（不指定则为21亿）
                new LinkedBlockingQueue<>(blockingQueueSize),
                //默认创建工厂
                Executors.defaultThreadFactory(),
                handler);
    }

    public static void main(String[] args) {
        
//        doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()), 8);
//        doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()), 9);
//        doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()), 11);
//        doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()), 10);
//        doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()), 10);
    }

}

doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()), 8)，核心线程数2个，最大线程数5个，阻塞队列3个，策略模式为抛异常。当并发数为8时：

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-1	 给用户:5 办理业务

Process finished with exit code 0

pool-1-thread-1、2核心线程处理用户1、2业务，此时核心线程用完
用户2、3、4并发进入到阻塞队列中，此时阻塞队列已满
用户6、7、8并发进入，此时启动非核心线程5-2=3个，处理此三个用户

doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()), 9)，核心线程数2个，最大线程数5个，阻塞队列3个，策略模式为抛异常。当并发数为9时：

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:8 办理业务
java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task com.xc.day3.MyThreadPoolExecutorDemo$$Lambda$1/960604060@30dae81 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@1b2c6ec2[Running, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 3, completed tasks = 0]
pool-1-thread-1	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:5 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:4 办理业务

Process finished with exit code 0

前8名用户并发进入，与上面一致
当第9名用户进入，此时核心线程，非核心线程，阻塞队列都满，策略模式是抛异常，则报错

doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()), 9)，核心线程数2个，最大线程数5个，阻塞队列3个，策略模式为退回。当并发数为9时：

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:1 办理业务
main	 给用户:9 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:5 办理业务

Process finished with exit code 0

第9名用户并发，此时核心线程，非核心线程，阻塞队列都满
策略模式是退回，故此时执行业务的是main线程而非线程池中线程

doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()), 9)，核心线程数2个，最大线程数5个，阻塞队列3个，策略模式为抛弃等待最久的。当并发数为9时：

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardOldestPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-1	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:5 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:9 办理业务

Process finished with exit code 0

等待最久的用户3被抛弃了

doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()), 9)，核心线程数2个，最大线程数5个，阻塞队列3个，策略模式为直接抛弃。当并发数为9时：

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:5 办理业务

Process finished with exit code 0

第九个直接被抛弃了

8、线程池配置合理线程数

8.1、CPU密集型

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些
CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量
一般公式：（CPU核数+1）个线程的线程池