为什么尽量不要使用Executors创建线程池
看阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条:线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,通过源码分析禁用的原因。
线程池的优点
管理一组工作线程,通过线程池复用线程有以下几点优点:
- 减少资源创建:减少内存开销,创建线程占用内存
- 降低系统开销:创建线程需要时间,会延迟处理的请求
- 提高稳定性:避免无限创建线程引起的OutOfMemoryError
Executors创建线程池的方式
根据返回的对象类型创建线程池可以分为三类:
- 创建返回ThreadPoolExecutor对象
- 创建返回ScheduleThreadPoolExecutor对象
- 创建返回ForkJoinPool对象
本文只讨论创建返回ThreadPoolExecutor对象
ThreadPoolExecutor对象
在介绍Executors创建线程池方法前先介绍一下ThreadPoolExecutor,因为这些创建线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor对象,和我们手动创建ThreadPoolExecutor对象的区别就是我们不需要自己传构造函数的参数。
ThreadPoolExecutor的构造函数共有四个,但最终调用的都是同一个:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
构造函数参数说明:
- corePoolSize => 线程池核心线程数量
- maximumPoolSize => 线程池最大数量
- keepAliveTime => 空闲线程存活时间
- unit => 时间单位
- workQueue => 线程池所使用的缓冲队列
- threadFactory => 线程池创建线程使用的工厂
- handler => 线程池对拒绝任务的处理策略
线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系
执行逻辑说明:
- 判断核心线程数是否已满,核心线程数大小和corePoolSize参数有关,未满则创建线程执行任务
- 若核心线程池已满,判断队列是否满,队列是否满和workQueue参数有关,若未满则加入队列中
- 若队列已满,判断线程池是否已满,线程池是否已满和maximumPoolSize参数有关,若未满创建线程执行任务
- 若线程池已满,则采用拒绝策略处理无法执执行的任务,拒绝策略和handler参数有关
Executors创建返回ThreadPoolExecutors对象
Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种:
- Executors#newCachedThreadPool => 创建可缓存的线程池
- Executors#newSingleThreadExecutor => 创建单线程的线程池
- Executors#newFixedThreadPool => 创建固定长度的线程池
Executors的newCachedThreadPool方法
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
CachedThreadPool是一个根据需要创建新线程的线程池
- corePoolSize => 0,核心线程池的数量为0
- maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE,可以认为最大线程数是无限的
- keepAliveTime => 60L
- unit => 秒
- workQueue => SynchronousQueue
当一个任务提交时,corePoolSize为0不创建核心线程,SynchronousQueue是一个不存储元素的队列,可以理解为队列永远是满的,因此最终会创建非核心线程来执行任务。
对于非核心线程空闲60s时将被回收。因为Integer.MAX_VALUE非常大,可以认为是可以无限创建线程的,在资源有限的情况下容易引起OOM异常
Executors的newSingleThreadExecutor方法
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
SingleThreadExecutor是单线程线程池,只有一个核心线程
- corePoolSize => 1,核心线程池的数量为1
- maximumPoolSize => 1,只可以创建一个非核心线程
- keepAliveTime => 0L
- unit =>毫 秒
- workQueue => LinkedBlockingQueue
当一个任务提交时,首先会创建一个核心线程来执行任务,如果超过核心线程的数量,将会放入队列中,因为LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列,可以认为是无界队列,因此往队列中可以插入无限多的任务,在资源有限的时候容易引起OOM异常,同时因为无界队列,maximumPoolSize和keepAliveTime参数将无效,压根就不会创建非核心线程
Executors的newFixedThreadPool方法
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
FixedThreadPool是固定核心线程的线程池,固定核心线程数由用户传入
-
corePoolSize => nThreads,核心线程池的数量为nThreads
-
maximumPoolSize => nThreads,可以创建nThreads个非核心线程
-
keepAliveTime => 0L
-
unit => 毫秒
-
workQueue => LinkedBlockingQueue
它和SingleThreadExecutor类似,由于使用的是LinkedBlockingQueue,在资源有限的时候容易引起OOM异常
这就是为什么禁止使用Executors去创建线程池,而是推荐自己去创建ThreadPoolExecutor的原因
OOM异常测试
理论上会出现OOM异常,必须测试一波验证之前的说法:
测试类:TaskTest.java
public class TaskTest {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
int i = 0;
while (true) {
es.submit(new Task(i++));
}
}
}
使用Executors创建的CachedThreadPool,往线程池中无限添加线程
在启动测试类之前先将JVM内存调整小一点,不然很容易将电脑跑出问题【别问我为什么知道,是铁憨憨甜没错了!!!】,在idea里:Run -> Edit Configurations
JVM参数说明:
- -Xms10M => Java Heap内存初始化值
- -Xmx10M => Java Heap内存最大值
运行结果:
Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main"Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:60416', transport: 'socket'
创建到3w多个线程的时候开始报OOM错误
另外两个线程池就不做测试了,测试方法一致,只是创建的线程池不一样
如何定义线程池参数
CPU密集型:线程池的大小推荐为CPU数量+1,CPU数量可以根据Runtime.availableProcessors方法获取
IO密集型:CPU数量 * CPU利用率 *(1 + 线程等待时间/线程CPU时间)
混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型,然后分别使用不同的线程池去处理,从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整
阻塞队列 => 推荐使用有界队列,有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生
拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略,直接在程序中抛出RejectedExecutionException异常【因为是运行时异常,不强制catch】,这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐:
- 在程序中捕获RejectedExecutionException异常,在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略
- 使用CallerRunsPolicy拒绝策略,该策略会将任务交给调用execute的线程执行【一般为主线程】,此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务,从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中,TCP队列满将会影响客户端,这是一种平缓的性能降低
- 自定义拒绝策略,只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可
- 如果任务不是特别重要,使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是可以的
如果使用Executors的静态方法创建ThreadPoolExecutor对象,可以通过使用Semaphore对任务的执行进行限流也可以避免出现OOM异常。