java~线程池的总结~续
上一讲主要谈了java里的线程池的使用,而主要使用Executors的方式去创建,比如 Executors.newCachedThreadPool()
, Executors.newFixedThreadPool(5)
等等,而这些方式在阿里手册
里是不被推荐的,而是推荐使用ThreadPoolExecutor
的方式,我想应该也是避免资源耗尽的风险吧!
线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。
ThreadPoolExecutor实现的线程池
阿里巴巴的JAVA开发手册推荐用ThreadPoolExecutor创建线程池。来看看ThreadPoolExecutor创建线程池的api:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
参数解释
corePoolSize : 线程池核心池的大小。
maximumPoolSize : 线程池的最大线程数。
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 的时间单位。
workQueue : 用来储存等待执行任务的队列。
threadFactory : 线程工厂。
handler 拒绝策略。
原理
有请求时,创建线程执行任务,当线程数量等于corePoolSize时,请求加入阻塞队列里,当队列满了时,接着创建线程,线程数等于maximumPoolSize。 当任务处理不过来的时候,线程池开始执行拒绝策略。
阻塞队列
ArrayBlockingQueue :一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue :一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
PriorityBlockingQueue :一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
DelayQueue: 一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
SynchronousQueue: 一个不存储元素的阻塞队列。
LinkedTransferQueue: 一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque: 一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
拒绝策略
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy: 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。 (默认)
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务。(重复此过程)
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:由调用线程处理该任务。
Executors的弊端
- newFixedThreadPool 和 newSingleThreadExecutor:主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存,甚至 OOM。
- newCachedThreadPool 和 newScheduledThreadPool:主要问题是线程数最大数是 Integer.MAX_VALUE,可能会创建数量非常多的线程,甚至 OOM。
合理配置线程池大小
根据任务所需要的cpu和io资源的量可以分为:
- CPU密集型任务: 主要是执行计算任务,响应时间很快,cpu一直在运行,这种任务cpu的利用率很高。
- IO密集型任务:主要是进行IO操作,执行IO操作的时间较长,这是cpu出于空闲状态,导致cpu的利用率不高。
为了合理最大限度的使用系统资源同时也要保证的程序的高性能,可以给CPU密集型任务和IO密集型任务配置一些线程数。
- CPU密集型:线程个数为CPU核数。这几个线程可以并行执行,不存在线程切换到开销,提高了cpu的利用率的同时也减少了切换线程导致的性能损耗
- IO密集型:线程个数为CPU核数的两倍。到其中的线程在IO操作的时候,其他线程可以继续用cpu,提高了cpu的利用率。
什么时候会走拒绝策略
如果你有10个线程,而线程池的配置是maximumPoolSize=4,ArrayBlockingQueue.length=3,corePoolSize=3,那么当你的线程产生的数量大于maximumPoolSize+ArrayBlockingQueue.length,即大于4+3时,就会走拒绝策略。
@SneakyThrows
@Test
public void threadPoolExecutor() {
RejectedExecutionHandler handler = new MyIgnorePolicy();
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 4, 10, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3),
handler);
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
MyTask task = new MyTask(String.valueOf(i));
executor.execute(task);
}
System.in.read(); //阻塞主线程
}
public static class MyIgnorePolicy implements RejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
doLog(r, e);
}
private void doLog(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
// 可做日志记录等
System.err.println(r.toString() + " rejected");
}
}
static class MyTask implements Runnable {
private String name;
public MyTask(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(this.toString() + " is running!");
Thread.sleep(3000); //让任务执行慢点
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public String getName() {
return name;
}
@Override
public String toString() {
return "MyTask [name=" + name + "]";
}
}
结果,将有7个被执行,3个被拒绝
总结:线程池中核心数只影响任务处理的速度,而是否会走拒绝策略是由最大线程数和队列长度
决定的。