第9章　Java中的线程池 ThreadPoolExecutor

来源：互联网发布：tensorflow feed 图像编辑：程序博客网时间：2024/06/03 16:43

1　线程池的实现原理

线程池的主要处理流程：

ThreadPoolExecutor 执行示意图：

ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况。

1）如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。

2）如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。

3）如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。

4）如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用

RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路，是为了在执行execute()方法时，尽可能地避免获取全局锁（那将会是一个严重的可伸缩瓶颈）。在ThreadPoolExecutor完成预热之后（当前运行的线程数大于等于corePoolSize），几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2，而步骤2不需要获取全局锁。

源码分析：

public void execute(Runnable command) {

if (command == null)

throw new NullPointerException();

int c = ctl.get();

//如果当前工作线程数量小于corePoolSize，直接执行任务

if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {

//新建一个core线程

if (addWorker(command, true))

return;

c = ctl.get();

}

//判断目前线程的状态是不是RUNNING其他线程有可能调用了shutdown()或shutdownNow()方法，

//关闭线程池，导致目前线程的状态不是RUNNING,

//如果是Running，往workQueue添加一个元素，添加成功返回TRUE，

if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {

int recheck = ctl.get();

if (! isRunning(recheck) && remove(command))

reject(command);

//线程均被释放了，新建一个线程

else if (workerCountOf(recheck) == 0)

addWorker(null, false);

}

// 阻塞队列满了，则尝试新建非core线程

else if (!addWorker(command, false))

reject(command);

}

2　线程池的使用

2.1 可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池

全参数构造方法：

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.corePoolSize = corePoolSize;

this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;

this.workQueue = workQueue;

this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);

this.threadFactory = threadFactory;

this.handler = handler;

}

相关注释：

corePoolSize 是线程池的核心线程数，通常线程池会维持这个线程数
maximumPoolSize 是线程池所能维持的最大线程数
keepAliveTime 和 unit 则分别是超额（空闲）线程的空闲存活时间数和时间单位
workQueue 是提交任务到线程池的入队列
threadFactory 是线程池创建新线程的线程构造器
RejectedExecutionHandler（饱和策略）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。Java线程池框架提供了以下4种策略。
·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。
当然，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
或持久化存储不能处理的任务，

2.2　向线程池提交任务

可以使用两个方法向线程池提交任务，分别为execute()和submit()方法

execute()方法用于提交不需要返回值的任务

threadsPool.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// TODO Auto-generated method stub

}

});

submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过future的get()方法来获取返回值，get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);

try {

Object s = future.get();

} catch (InterruptedException e) {

// 处理中断异常

} catch (ExecutionException e) {

// 处理无法执行任务异常

} finally {

// 关闭线程池

executor.shutdown();

}

2.3　关闭线程池

shutdown()和shutdowNow()

它们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但是它们存在一定的区别，shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表，而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。

只要调用了这两个关闭方法中的任意一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。

2.4　合理地配置线程池

性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，等待的时间越长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用CPU。

建议使用有界队列。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点儿，比如几千。

2.5　线程池的监控

如果在系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便在出现问题时，可以根据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，在监控线程池的时候可以使用以下属性。

·taskCount：线程池需要执行的任务数量。

·completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量，小于或等于taskCount。

·largestPoolSize：线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。

·getPoolSize：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销毁，所以大小只增不减。

·getActiveCount：获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。例如，监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。

监控以及线程池使用案例如下：

线程池监控代码：

package com.tlk.chapter9;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

public class MyMonitorThread implements Runnable

{

private ThreadPoolExecutor executor;

private int seconds;

private boolean run=true;

public MyMonitorThread(ThreadPoolExecutor executor, int delay)

{

this.executor = executor;

this.seconds=delay;

}

public void shutdown(){

this.run=false;

}

@Override

public void run()

{

while(run){

System.out.println(

String.format("[monitor] [%d/%d] Active: %d, Completed: %d, Task: %d, isShutdown: %s, isTerminated: %s",

this.executor.getPoolSize(),

this.executor.getCorePoolSize(),

this.executor.getActiveCount(),

this.executor.getCompletedTaskCount(),

this.executor.getTaskCount(),

this.executor.isShutdown(),

this.executor.isTerminated()));

try {

Thread.sleep(seconds*1000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

执行execute方法

package com.tlk.chapter9;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExecutorTest {

public static void main(String[] args) {

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

MyMonitorThread monitor = new MyMonitorThread(executor, 3);

Thread monitorThread = new Thread(monitor);

monitorThread.start();

for(int i=0; i<20; i++){

executor.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(6);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println(Thread.currentThread().getName());

}

});

try {

TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

executor.shutdown();

while(!executor.isTerminated()){

}

monitor.shutdown();

System.out.println("所有线程都已执行完毕");

}

执行submit方法

package com.tlk.chapter9;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.Callable;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.Future;

public class ExecutorServiceSubmitTest {

public static void main(String[] args) {

ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();

List<Future<String>> resultList = new ArrayList<Future<String>>();

// 创建10个任务并执行

for (int i = 0; i < 10; i++) {

// 使用ExecutorService执行Callable类型的任务，并将结果保存在future变量中

Future<String> future = executorService.submit(

new Callable<String>() {

@Override

public String call() throws Exception {

String xx = String.valueOf(Math.random());

System.out.println("xxxxxxx:" + xx);

return xx;

}

);

// 将任务执行结果存储到List中

resultList.add(future);

}

executorService.shutdown();

// 遍历任务的结果

for (Future<String> fs : resultList) {

try {

System.out.println(fs.get()); // 打印各个线程（任务）执行的结果

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

} catch (ExecutionException e) {

executorService.shutdownNow();

e.printStackTrace();

return;

}

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第9章 Java中的线程池 ThreadPoolExecutor

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