【Executor框架】Java线程池技术

Java线程池

Java线程池

使用线程池的好处：

降低资源消耗： 通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗
提高响应速度：任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行
提高线程的可管理性： 线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

1. Executor框架

1.1 线程池常用Api

方法	说明
execute()	提交线程任务
submit()	提交需要返回值的任务, 线程池会返回一个 `Future` 类型的对象
shutdown()	关闭线程池，线程池的状态变为 `SHUTDOWN`。线程池不再接受新任务了，但是队列里的任务得执行完毕
shutdownNow()	关闭线程池，线程的状态变为 `STOP`。终止当前正在运行的任务，停止处理排队的任务并返回正在等待执行的 List
isShutDown()	当调用 `shutdown()` 方法后返回为 true。
isTerminated()	当调用 `shutdown()` 方法后，并且所有提交的任务完成后返回为 true

1.2 Executor框架主要分组成

任务（Runnable/Callable）：Runnable接口 或 Callable接口 的实现类
任务的执行（Executor）：必须使用核心接口 Executor ，以及继承自 Executor 接口的 ExecutorService 接口 的实现类来完成线程池的操作，常用ThreadPoolExecutor 和 ScheduledThreadPoolExecutor 这两个类来完成线程池管理操作
- ExecutorService.execute（Runnable/Callable），执行一个线程任务
- ExecutorService.submit（Runnable/Callable），执行线程任务且返回一个FutureTask对象【有返回值的线程任务】
异步计算结果（Future）：
- 当我们把 Runnable接口 或 Callable 接口 的实现类提交给 ThreadPoolExecutor 或 ScheduledThreadPoolExecutor 执行，调用 submit() 方法时会返回一个 FutureTask 对象（Future 接口以及Future接口的实现类 FutureTask 都可以代表异步计算的结果)
- 主线程可以执行 FutureTask.get() 方法来等待任务执行完成。主线程也可以执行 FutureTask.cancel（boolean mayInterruptIfRunning）来取消此任务的执行。

1.3 线程核心类继承关系

1.4 Executor使用方法

主线程首先要创建实现 Runnable 或者 Callable 接口的任务对象。
把创建完成的实现 Runnable/Callable接口的对象直接交给 ExecutorService 执行: ExecutorService.execute（Runnable command））或者也可以把 Runnable 对象或Callable 对象提交给 ExecutorService 执行（ExecutorService.submit（Runnable task）或 ExecutorService.submit（Callable <T> task））。
如果执行 ExecutorService.submit（…），ExecutorService 将返回一个实现Future接口的对象（我们刚刚也提到过了执行 execute()方法和 submit()方法的区别，submit()会返回一个 FutureTask 对象）。由于 FutureTask 实现了 Runnable，我们也可以创建 FutureTask，然后直接交给 ExecutorService 执行。
最后，主线程可以执行 FutureTask.get()方法来等待任务执行完成。主线程也可以执行 FutureTask.cancel（boolean mayInterruptIfRunning）来取消此任务的执行。

1.5 Callable和Runnable区别

最大的区别，runnable没有返回值，而实现callable接口的任务线程能返回执行结果
Runnable核心方法是run，Callable核心方法是call
call方法可以抛出异常，但是run方法不行
Callable和Runnable都可以应用于Executors。而Thread类只支持Runnable

2. ThreadPoolExecutor（核心）

【线程池实现类 ThreadPoolExecutor 是 Executor 框架最核心的类】

2.1 构造方法

ThreadPoolExecutor 类中提供的4个构造方法。我们来研究最长的那个，其他三个大同小异。

    /**
     * ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来研究最长的那个
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3个最重要的参数：

corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

keepAliveTime： 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁；
unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
threadFactory： executor 创建新线程的时候会用到。
handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

2.2 参数详解

简单来说，在执行execute()方法时如果状态一直是RUNNING时，的执行过程如下

如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中；
如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认处理方式是直接抛异常;

2.3 饱和策略

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

四种饱和策略：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy ：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy ：用调用者所在的线程来执行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中(主线程中)运行被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy ：不处理新任务，直接丢弃掉。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy ：此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

2.4 实例代码【模板】

ThreadPoolExecutor + Runnable 的方式

MyRunnable.java

import java.util.Date;

/**
 * 这是一个简单的Runnable类，需要大约5秒钟来执行其任务。
 * @author shuang.kou
 */
public class MyRunnable implements Runnable {

    private String command;

    public MyRunnable(String s) {
        this.command = s;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Start. Time = " + new Date());
        processCommand();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " End. Time = " + new Date());
    }

    private void processCommand() {
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        return this.command;
    }
}

ThreadPoolExecutorDemo.java

import java.util.concurrent.*

public class ThreadPoolExecutorDemo {

    private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;//核心线程数为 5
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;//最大线程数 10
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;//任务队列容量 100
    private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;//等待时间为 1L
    public static void main(String[] args) {

        //使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
        //通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_TIME,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //创建WorkerThread对象（WorkerThread类实现了Runnable 接口）
            Runnable worker = new MyRunnable("" + i);
            //执行Runnable
            executor.execute(worker);
        }
        //终止线程池
        executor.shutdown();
        while (!executor.isTerminated()) {
        }
        System.out.println("Finished all threads");
    }
}

ThreadPoolExecutor + Callbale 的方式

MyCallable.java

import java.util.concurrent.Callable;

public class MyCallable implements Callable<String> {
    @Override
    public String call() throws Exception {
        Thread.sleep(1000);
        //返回执行当前 Callable 的线程名字
        return Thread.currentThread().getName();
    }
}

CallableDemo.java

import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;

public class CallableDemo {

    private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;//核心线程数为 5
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;//最大线程数 10
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;//任务队列容量 100
    private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;//等待时间为 1L

    public static void main(String[] args) {

        //使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
        //通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_TIME,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        List<Future<String>> futureList = new ArrayList<>();
        Callable<String> callable = new MyCallable();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //提交任务到线程池
            Future<String> future = executor.submit(callable);
            //将返回值 future 添加到 list，我们可以通过 future 获得 执行 Callable 得到的返回值
            futureList.add(future);
        }
        for (Future<String> fut : futureList) {
            try {
                System.out.println(new Date() + "::" + fut.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //关闭线程池
        executor.shutdown();
    }

3. 几种常见的线程池

以下几种线程池均不推荐！！！

3.1 FixedThreadPool

【创建一个可重用固定数量线程的线程池】

   /**
     * 创建一个可重用固定数量线程的线程池
     */
    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                      threadFactory);
    }

	//corePoolSize 和 maximumPoolSize 都被设置为 nThreads
    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }

执行过程介绍：

如果当前运行的线程数小于 corePoolSize，如果再来新任务的话，就创建新的线程来执行任务；
当前运行的线程数等于 corePoolSize 后，如果再来新任务的话，会将任务加入 LinkedBlockingQueue；
线程池中的线程执行完手头的任务后，会在循环中反复从 LinkedBlockingQueue 中获取任务来执行；

不推荐原因：

FixedThreadPool 使用无界队列 LinkedBlockingQueue（队列的容量为 Integer.MAX_VALUE）因此

当线程池中的线程数达到 corePoolSize 后，新任务将在无界队列中等待，因此线程池中的线程数不会超过 corePoolSize；
由于使用无界队列时 maximumPoolSize 将是一个无效参数，因为不可能存在任务队列满的情况。
由于 1 和 2，使用无界队列时 keepAliveTime 将是一个无效参数；
运行中的 FixedThreadPool（未执行 shutdown()或 shutdownNow()时）不会拒绝任务，在任务比较多的时候会导致OOM

3.2 SingleThreadExecutor

【SingleThreadExecutor：只有一个线程池】

   /**
     *返回只有一个线程的线程池
     */
    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                    threadFactory));
    }

   public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }

执行过程介绍：

如果当前运行的线程数少于 corePoolSize，则创建一个新的线程执行任务；
当前线程池中有一个运行的线程后，将任务加入 LinkedBlockingQueue
线程执行完当前的任务后，会在循环中反复从LinkedBlockingQueue 中获取任务来执行

不推荐原因：

SingleThreadExecutor使用无界队列 LinkedBlockingQueue 作为线程池的工作队列（队列的容量为 Intger.MAX_VALUE）

线程数量>核心数量(1)时会一直往队列种添加线程任务，可能会导致 OOM（内存溢出）

3.3 CachedThreadPool

【核心线程数为0的线程池】

    /**
     * 创建一个线程池，根据需要创建新线程，但会在先前构建的线程可用时重用它。
     */
    public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>(),
                                      threadFactory);
    }

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

执行过程介绍：

首先执行 SynchronousQueue.offer(Runnable task) 提交任务到任务队列。如果当前 maximumPool 中有闲线程正在执行 SynchronousQueue.poll(keepAliveTime,TimeUnit.NANOSECONDS)，那么主线程执行 offer 操作与空闲线程执行的 poll 操作配对成功，主线程把任务交给空闲线程执行，execute()方法执行完成，否则执行下面的步骤 2；
当初始 maximumPool 为空，或者 maximumPool 中没有空闲线程时，将没有线程执行 SynchronousQueue.poll(keepAliveTime,TimeUnit.NANOSECONDS)。这种情况下，步骤 1 将失败，此时 CachedThreadPool 会创建新线程执行任务，execute 方法执行完成；

不推荐原因：

CachedThreadPool 的corePoolSize 被设置为空（0），maximumPoolSize被设置为 Integer.MAX.VALUE，即它是无界的，这也就意味着如果主线程提交任务的速度高于 maximumPool 中线程处理任务的速度时，CachedThreadPool 会不断创建新的线程。极端情况下，这样会导致耗尽 cpu 和内存资源，导致 OOM。

3.4 ScheduledThreadPoolExecutor

【延迟执行任务或者定期执行任务】

ScheduledThreadPoolExecutor 使用的任务队列 DelayQueue 封装了一个 PriorityQueue，PriorityQueue 会对队列中的任务进行排序，执行所需时间短的放在前面先被执行(ScheduledFutureTask 的 time 变量小的先执行)，如果执行所需时间相同则先提交的任务将被先执行(ScheduledFutureTask 的 squenceNumber 变量小的先执行)。

运行过程介绍：

当调用 ScheduledThreadPoolExecutor 的 scheduleAtFixedRate() 方法或者 scheduleWithFixedDelay() 方法时，会向 ScheduledThreadPoolExecutor 的 DelayQueue 添加一个实现了 RunnableScheduledFuture 接口的 ScheduledFutureTask 。
线程池中的线程从 DelayQueue 中获取 ScheduledFutureTask，然后执行任务。(到期任务是指 ScheduledFutureTask的 time 大于等于当前系统的时间）
执行这个 ScheduledFutureTask, 修改 ScheduledFutureTask 的 time 变量为下次将要被执行的时间，把这个修改 time 之后的 ScheduledFutureTask 放回 DelayQueue 中（DelayQueue.add())。

4. 线程池大小确定

如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的！ CPU 根本没有得到充分利用。

如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

配置线程池大小公式：

CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。
I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型： 简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。
IO 密集型： 但凡涉及到网络读取、文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

posted @ 2023-03-08 08:52 lihewei 阅读(88) 评论(0) 编辑收藏举报

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【Executor框架】Java线程池技术

Java线程池

1. Executor框架

1.1 线程池常用Api

1.2 Executor框架主要分组成

1.3 线程核心类继承关系

1.4 Executor使用方法

1.5 Callable和Runnable区别

2. ThreadPoolExecutor（核心）

2.1 构造方法

2.2 参数详解

2.3 饱和策略

2.4 实例代码【模板】

3. 几种常见的线程池

3.1 FixedThreadPool

3.2 SingleThreadExecutor

3.3 CachedThreadPool

3.4 ScheduledThreadPoolExecutor

4. 线程池大小确定

配置线程池大小公式：

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