ExecutorService线程池

来源:互联网 发布:linux 内核调试kgd 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 01:43

 

java5以前,有如下两种:

有两种实现方法,分别使用new Thread()和new Thread(runnable)形式,第一种直接调用thread的run方法,所以,我们往往使用Thread子类,即new SubThread()。第二种调用runnable的run方法。

第一种:

new Thread(){}.start();这表示调用Thread子类对象的run方法,new Thread(){}表示一个Thread的匿名子类的实例对象,子类加上run方法后的代码如下:

new Thread(){

   public void run(){

   }

}.start();

第二种:

new Thread(new Runnable(){}).start();这表示调用Thread对象接受的Runnable对象的run方法,new Runnable(){}表示一个Runnable的匿名子类的实例对象,runnable的子类加上run方法后的代码如下:

new Thread(new Runnable(){

               public void run(){

               }   

        }

   ).start();

从java5开始,还有如下一些线程池创建多线程的方式:

ExecutorService

ExecutorService 建立多线程的步骤:

1。定义线程类class Handler implements Runnable{
}2。建立ExecutorService线程池ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();

或者

int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
                //获取当前系统的CPU 数目
ExecutorService executorService =Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE);
                //ExecutorService通常根据系统资源情况灵活定义线程池大小
3。调用线程池操作循环操作,成为daemon,把新实例放入Executor池中
      while(true){
        executorService.execute(new Handler(socket)); 
           // class Handler implements Runnable{
        或者
        executorService.execute(createTask(i));
            //private static Runnable createTask(final int taskID)
      }

execute(Runnable对象)方法
其实就是对Runnable对象调用start()方法
(当然还有一些其他后台动作,比如队列,优先级,IDLE timeout,active激活等)

几种不同的ExecutorService线程池对象
1.newCachedThreadPool() 
-缓存型池子,先查看池中有没有以前建立的线程,如果有,就reuse.如果没有,就建一个新的线程加入池中
-缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务
 因此在一些面向连接的daemon型SERVER中用得不多。
-能reuse的线程,必须是timeout IDLE内的池中线程,缺省timeout是60s,超过这个IDLE时长,线程实例将被终止及移出池。
  注意,放入CachedThreadPool的线程不必担心其结束,超过TIMEOUT不活动,其会自动被终止。
2. newFixedThreadPool-newFixedThreadPool与cacheThreadPool差不多,也是能reuse就用,但不能随时建新的线程
-其独特之处:任意时间点,最多只能有固定数目的活动线程存在,此时如果有新的线程要建立,只能放在另外的队列中等待直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子
-和cacheThreadPool不同,FixedThreadPool没有IDLE机制(可能也有,但既然文档没提,肯定非常长,类似依赖上层的TCP或UDP IDLE机制之类的),所以FixedThreadPool多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程,多用于服务器
-从方法的源代码看,cache池和fixed 池调用的是同一个底层池,只不过参数不同:
fixed池线程数固定,并且是0秒IDLE(无IDLE)
cache池线程数支持0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力),60秒IDLE  
3.ScheduledThreadPool-调度型线程池
-这个池子里的线程可以按schedule依次delay执行,或周期执行4.SingleThreadExecutor-单例线程,任意时间池中只能有一个线程
-用的是和cache池和fixed池相同的底层池,但线程数目是1-1,0秒IDLE(无IDLE)
上面四种线程池,都使用Executor的缺省线程工厂建立线程,也可单独定义自己的线程工厂
下面是缺省线程工厂代码:
    static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
        static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
        final ThreadGroup group;
        final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        final String namePrefix;

        DefaultThreadFactory() {
            SecurityManager s = System.getSecurityManager();
            group = (s != null)? s.getThreadGroup() :Thread.currentThread().getThreadGroup();
          
            namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
        }

        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(group, r,namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),0);
            if (t.isDaemon())
                t.setDaemon(false);
            if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
                t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
            return t;
        }
    }
也可自己定义ThreadFactory,加入建立池的参数中
 public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {


Executor的execute()方法
execute() 方法将Runnable实例加入pool中,并进行一些pool size计算和优先级处理
execute() 方法本身在Executor接口中定义,有多个实现类都定义了不同的execute()方法
如ThreadPoolExecutor类(cache,fiexed,single三种池子都是调用它)的execute方法如下:
    public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
            if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
                if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
                    ensureQueuedTaskHandled(command);
            }
            else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
                reject(command); // is shutdown or saturated
        }
    }


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