ThreadPoolExecutor线程池解析与BlockingQueue的三种实现

ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名如下

ThreadPoolExecutor
(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler)

1. 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。
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。
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。
2. 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
3. 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。
4. PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
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。
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。
2. CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
3. DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
4. DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
5. 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。
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)。

根据上面的描述，我相信我们能够在熟悉参数的情况下自定义自己的线程池，但是我们发现在jdk帮助文档里面有这样一句话

强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。

线程池的工作方式

如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。（什么意思？如果当前运行的线程小于corePoolSize，则任务根本不会存放，添加到queue中
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
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。

那么我们可以发现，队列在线程池中是非常重要的角色，那么Executors就是根据不同的队列实现了功能不同的线程池，下面我们来看看

Executors包含的常用线程池

1.ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads):固定大小线程池。

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

我们可以发现，coresize和maxsize相同，超时时间为0，队列用的LinkedBlockingQueue无界的FIFO队列，这表示什么，很明显，这个线程池始终只有<size的线程在运行，同时超时时间为0,线程运行完后就关闭，而不会再等待超时时间，如果队列里面有线程任务的话就从队列里面取出线程，然后开启一个新的线程开始执行

2.ExecutorService newCachedThreadPool()：无界线程池

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {  
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,  
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,  
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());  
    }

SynchronousQueue队列，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。所以，当我们提交第一个任务的时候，是加入不了队列的，这就满足了，一个线程池条件“当无法加入队列的时候，且任务没有达到maxsize时，我们将新开启一个线程任务”。所以我们的maxsize是big big。时间是60s，当一个线程没有任务执行会暂时保存60s超时时间，如果没有的新的任务的话，会从cache中remove掉。

3.Executors.newSingleThreadExecutor()；大小为1的固定线程池，这个其实就是newFixedThreadPool（1）.关注newFixedThreadPool的用法就行

排队策略

排队有三种通用策略：
1. 直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
2. 无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列
3. 有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。

直接提交策略，即SynchronousQueue。

首先SynchronousQueue是无界的，也就是说他存数任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，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。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。

new ThreadPoolExecutor(  
            2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,   
            new SynchronousQueue<Runnable>(),   
            new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),   
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

当核心线程已经有2个正在运行.
1. 此时继续来了一个任务（A），根据前面介绍的“如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。”,所以A被添加到queue中。
2. 又来了一个任务（B），且核心2个线程还没有忙完，OK，接下来首先尝试1中描述，但是由于使用的SynchronousQueue，所以一定无法加入进去
3. 此时便满足了上面提到的“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。”，所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
4. 暂时还可以，但是如果这三个任务都还没完成，连续来了两个任务，第一个添加入queue中，后一个呢？queue中无法插入，而线程数达到了maximumPoolSize，所以只好执行异常策略了。

所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。
什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1么有被执行前，A2不可能添加入queue中

无界队列策略，即LinkedBlockingQueue

这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。那么当任务继续增加，会发生什么呢？
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。
这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于无界队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，如果任务内存大一些，不一会儿就爆了

有界队列，使用ArrayBlockingQueue。

个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。

new ThreadPoolExecutor(  
            2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,   
            new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),   
            new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),   
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

假设，所有的任务都永远无法执行完。对于首先来的A,B来说直接运行，接下来，如果来了C,D，他们会被放到queu中，如果接下来再来E,F，则增加线程运行E，F。但是如果再来任务，队列无法再接受了，线程数也到达最大的限制了，所以就会使用拒绝策略来处理。

Summary

ThreadPoolExecutor的使用还是很有技巧的。
使用无界queue可能会耗尽系统资源。
使用有界queue可能不能很好的满足性能，需要调节线程数和queue大小
线程数自然也有开销，所以需要根据不同应用进行调节。

通常来说对于静态任务可以归为：
1. 数量大，但是执行时间很短
2. 数量小，但是执行时间较长
3. 数量又大执行时间又长
4. 除了以上特点外，任务间还有些内在关系
5. CPU密集或者IO密集型任务

看完这篇问文章后，希望能够可以选择合适的类型。

全文地址请点击：https://blog.csdn.net/a837199685/article/details/50619311?utm_source=copy

posted on 2018-09-26 11:20 WeirdLang 阅读(204) 评论(0) 编辑收藏举报

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