JAVA线程池ExecutorService学习

ExecutorService线程池总接口。

ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现 。

ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是：ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) .

corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程。

maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。

keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

unit - keepAliveTime 参数的时间单位。

workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由execute方法提交的 Runnable任务。

threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。

handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。

线程池工作原理是：初始创建corePoolSize核心线程数量的线程池。任务队列添加任务时，如果有核心线程空闲，则核心线程直接执行。当任务数量大于核心线程数量，则放入队列等待执行。当任务队列满了，这时会判断当前线程数量是否小于最大可创建线程数量。如果小于，则创建线程执行。当创建线程的数量到达最大线程数量时，并且任务队列满时，则执行抛弃策略。

任务队列3种实现方式：

SynchronousQueue：直接提交任务给线程池池行，自己只保存一个任务，当放完一个任务后，再放任务时，如果队列中没有线程被取走，则判断能否创建线程。无法创建，则执行抛弃策略。通常配合无限线程池使用。

LinkedBlockingQueue：无界限的任务队列，使用时线程池最大限制无效。只有核心线程数量的线程工作。适用于可能会出现大量任务瞬发的场景。

ArrayBlockingQueue：有界的队列，配合有限的线程数量。防止资源耗尽导致崩溃。

抛弃策略默认实现有4种实现：

DiscardPolicy：啥也不做，直接抛弃。

DiscardOldestPolicy：丢弃最老的任务。

AbortPolicy：抛弃任务并抛出异常。

CallerRunsPolicy：让任务线程自己处理任务。

提供了4种线程池的实现。这四种线程池的底层都是由

ThreadPoolExecutor根据不同的构造参数实现的。

1、SingleThreadExecutor：单一线程池，可以保证事情串行。如果线程挂了，会重新创建一个线程，继续工作。corePoolSize和maxnum都为1，存活时间为0。任务队列为无限队列。

2、FixedThreadExecutor：创建线程数量固定大小的线程池。创建时，corePoolSize和maxnumPoolSize一样，都为你传入线程池大小。存活时间为0秒，意思是一直存活。workQueue采用LinkedBlockingQueue，为无限任务队列。

3、CacheThreadExecutor：会根据任务数量动态维护线程数量。当任务数量超出核心运行线程数量并小于最大线程数量时，会创建新线程，直到到最大线程数量。这是一个无限大小的线程池。core为0，max为int最大值，存活时间60秒。队列采用SynchronousQueue。

4、ScheduledThreadExecutor：创建无限大小的线程池，用于执行定期任务。

要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

1. 任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
2. 任务的优先级：高，中和低。
3. 任务的执行时间：长，中和短。
4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置N_cpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*N_cpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个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率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过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得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也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，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用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，比如几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。

通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用

• 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满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
• getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
• getActiveCount：获取活动的线程数。