java 线程池原理分析
转自 https://blog.csdn.net/u010963948/article/details/80573898
使用线程池的好处
- 降低资源消耗
- 提高响应速度
- 提高线程的可管理性
以ThreadPoolExecutor为例，线程池的工作流程图如下
饱和策略
- AbortPolicy：为Java线程池默认的阻塞策略，不执行此任务，而且直接抛出一个运行时异常，切记ThreadPoolExecutor.execute需要try catch，否则程序会直接退出。
- DiscardPolicy：直接抛弃，任务不执行，空方法
- DiscardOldestPolicy：从队列里面抛弃head的一个任务，并再次execute 此task。
- 实现RejectedExecutionHandler，并自己定义策略模式：最常用
- 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）。
- 如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。
- 如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则在非corePool中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）。
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。
合理的配置线程池
要想合理地配置线程池，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。
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
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。有时候我们系统里后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断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，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，那么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单独的服务器部署的，我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。
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，所以这个大小只增不减。
- 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。
