Java线程池使用和常用参数
多线程问题:
1、java中为什么要使用多线程
使用多线程,可以把一些大任务分解成多个小任务来执行,多个小任务之间互不影像,同时进行,这样,充分利用了cpu资源。
2、java中简单的实现多线程的方式
继承Thread类,重写run方法;
class MyTread extends Thread{ public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); } } 实现Runable接口,实现run方法; class MyRunnable implements Runnable{ public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); } } class ThreadTest { public static void main(String[] args) { MyTread thread = new Mythread(); thread.start(); //开启一个线程 MyRunnable myRunnable = new MyRunnable(); Thread runnable = new Thread(myRunnable); runnable.start(); //开启一个线程 } }
3、java线程的状态
创建:当new了一个线程,并没有调用start之前,线程处于创建状态;
就绪:当调用了start之后,线程处于就绪状态,这是,线程调度程序还没有设置执行当前线程;
运行:线程调度程序执行到线程时,当前线程从就绪状态转成运行状态,开始执行run方法里边的代码;
阻塞:线程在运行的时候,被暂停执行(通常等待某项资源就绪后在执行,sleep、wait可以导致线程阻塞),这是该线程处于阻塞状态;
死亡:当一个线程执行完run方法里边的代码或调用了stop方法后,该线程结束运行
4、为什么要引入线程池
当我们需要的并发执行线程数量很多时,且每个线程执行很短的时间就结束了,这样,我们频繁的创建、销毁线程就大大降低了工作效率(创建和销毁线程需要时间、资源)。
java中的线程池可以达到这样的效果:一个线程执行完任务之后,继续去执行下一个任务,不被销毁,这样线程利用率提高了。
5、java中的线程池(ThreadPoolExecutor)
说起java中的线程池,就想到java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。ThreadPoolExecutor类是java线程池中的核心类。他的实现方式有四种:
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService { public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), handler); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) { 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; }
通过ThreadPoolExecutor类的源码可以看出,ThreadPoolExecutor类继承AbstractExecutorService,提供四个构造方法,通过构造方法可以看出前面三个最终掉了最后一个
下面介绍下构造方法中的参数:
corePoolSize:线程池的大小。线程池创建之后不会立即去创建线程,而是等待线程的到来。当当前执行的线程数大于改值是,线程会加入到缓冲队列;
maximumPoolSize:线程池中创建的最大线程数;
keepAliveTime:空闲的线程多久时间后被销毁。默认情况下,改值在线程数大于corePoolSize时,对超出corePoolSize值得这些线程起作用。
unit:TimeUnit枚举类型的值,代表keepAliveTime时间单位,可以取下列值:
TimeUnit.DAYS; //天
TimeUnit.HOURS; //小时
TimeUnit.MINUTES; //分钟
TimeUnit.SECONDS; //秒
TimeUnit.MILLISECONDS; //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS; //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS; //纳秒
workQueue:阻塞队列,用来存储等待执行的任务,决定了线程池的排队策略,有以下取值:
ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue;
threadFactory:线程工厂,是用来创建线程的。默认new Executors.DefaultThreadFactory();
handler:线程拒绝策略。当创建的线程超出maximumPoolSize,且缓冲队列已满时,新任务会拒绝,有以下取值:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
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
以下是具体的实现方式:
//默认策略。使用该策略时,如果线程池队列满了丢掉这个任务并且抛出RejectedExecutionException异常 class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler{ public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() + " rejected from " + executor.toString()); } } //如果线程池队列满了,会直接丢掉这个任务并且不会有任何异常 class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler{ public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { } } //丢弃最老的,会将最早进入队列的任务删掉腾出空间,再尝试加入队列 class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler{ public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { if (!executor.isShutdown()) { //移除队头元素 executor.getQueue().poll(); //再尝试入队 executor.execute(r); } } } //主线程会自己去执行该任务,不会等待线程池中的线程去执行 class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler{ public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { if (!executor.isShutdown()) { //直接执行run方法 r.run(); } } }
以下是ThreadPoolExecutor具体的继承结构
public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService { }
这是一个抽象类,实现了ExecutorService接口,并实现了ExecutorService里边的方法,下面看下ExecutorService接口的具体实现
public interface ExecutorService extends Executor { void shutdown(); List<Runnable> shutdownNow(); boolean isShutdown(); boolean isTerminated(); boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; <T> Future<T> submit(Callable<T> task); <T> Future<T> submit(Runnable task, T result); Future<?> submit(Runnable task); <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException; <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException, ExecutionException; <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException; }
ExecutorService继承Executor接口,下面是Executor接口的具体实现
public interface Executor { void execute(Runnable command); }
Executor接口是顶层接口,只声明了一个execute方法,该方法是用来执行传递进来的任务的。
回过头来,咱么重新看ThreadPoolExecutor类,改类里边有以下两个重要的方法:
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); int c = ctl.get(); if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) return; c = ctl.get(); } if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); }else if (!addWorker(command, false)) reject(command); } public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task); execute(ftask); return ftask; }
execute()方法是Executor中声明的方法,在ThreadPoolExecutor有了具体的实现,这个方法是ThreadPoolExecutor的核心方法,
通过这个方法可以向线程池提交一个任务,交由线程池去执行
submit()方法是ExecutorService中声明的方法,在AbstractExecutorService中进行了实现,Executor中并没有对其进行重写。从实现中可以看出,submit方法最终也调用了execute
方法,也是执行一个人去,但submit方法可以返回执行结果,利用Future来获取任务执行结果。
6、Spring中的线程池
Spring中的线程池是由ThreadPoolTaskExecutor类来实现的。该类的实现原理最终也是调用了java中的ThreadPoolExecutor类中的一些方法。具体的实现读者可以自己去翻阅Spring
的源码,这里笔者就不罗列了。我们看下ThreadPoolTaskExecutor的初始化。
ThreadPoolTaskExecutor有两种常用的有两种初始化方式:xml配置,java代码初始化
xml配置:
<bean id="taskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor"> <property name="corePoolSize" value="5" /> <property name="keepAliveSeconds" value="200" /> <property name="maxPoolSize" value="10" /> <property name="queueCapacity" value="20" /> <property name="rejectedExecutionHandler"> <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" /> </property> </bean>
看过上面的内容,读者应该很清楚上面的一些参数代表的意思了吧。笔者在这里不一一去解释了。
public MyThreadPoolTaskExecutor { @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; private void test(){ taskExecutor.execute(new Runnable(){ @Override public void run() { //执行的代码 }}); } }
Java代码初始化:
private void test2(){ ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); executor.setMaxPoolSize(15); executor.setKeepAliveSeconds(1); executor.setQueueCapacity(5); executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); executor.execute(new Runnable(){ @Override public void run() { //执行的代码 } }); }
常用参数总结:
关于Java线程池的参数设置: 线程池是Java多线程里开发里的重要内容,使用难度不大,但如何用好就要明白参数的含义和如何去设置。干货里的内容大多是参考别人的,加入了一些知识点的扩充和看法。希望能对多线程开发学习的童鞋有些启发和帮助。
一、ThreadPoolExecutor的重要参数
1、corePoolSize:核心线程数
* 核心线程会一直存活,及时没有任务需要执行
* 当线程数小于核心线程数时,即使有线程空闲,线程池也会优先创建新线程处理
* 设置allowCoreThreadTimeout=true(默认false)时,核心线程会超时关闭
2、queueCapacity:任务队列容量(阻塞队列)
* 当核心线程数达到最大时,新任务会放在队列中排队等待执行
3、maxPoolSize:最大线程数
* 当线程数>=corePoolSize,且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
* 当线程数=maxPoolSize,且任务队列已满时,线程池会拒绝处理任务而抛出异常
4、 keepAliveTime:线程空闲时间
* 当线程空闲时间达到keepAliveTime时,线程会退出,直到线程数量=corePoolSize
* 如果allowCoreThreadTimeout=true,则会直到线程数量=0
5、allowCoreThreadTimeout:允许核心线程超时
6、rejectedExecutionHandler:任务拒绝处理器
* 两种情况会拒绝处理任务:
- 当线程数已经达到maxPoolSize,切队列已满,会拒绝新任务
- 当线程池被调用shutdown()后,会等待线程池里的任务执行完毕,再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务,会拒绝新任务
* 线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy,会抛出异常
* ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况:
- AbortPolicy 丢弃任务,抛运行时异常
- CallerRunsPolicy 执行任务
- DiscardPolicy 忽视,什么都不会发生
- DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列(最后一个执行)的任务
* 实现RejectedExecutionHandler接口,可自定义处理器
二、ThreadPoolExecutor执行顺序
线程池按以下行为执行任务
1. 当线程数小于核心线程数时,创建线程。
2. 当线程数大于等于核心线程数,且任务队列未满时,将任务放入任务队列。
3. 当线程数大于等于核心线程数,且任务队列已满
- 若线程数小于最大线程数,创建线程
- 若线程数等于最大线程数,抛出异常,拒绝任务
三、如何设置参数
1、默认值
* corePoolSize=1
* queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
* maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
* keepAliveTime=60s
* allowCoreThreadTimeout=false
* rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
2、如何来设置
* 需要根据几个值来决定
- tasks :每秒的任务数,假设为500~1000
- taskcost:每个任务花费时间,假设为0.1s
- responsetime:系统允许容忍的最大响应时间,假设为1s
* 做几个计算
- corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理?
* threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
* 根据8020原则,如果80%的每秒任务数小于800,那么corePoolSize设置为80即可
- queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
* 计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 800。意思是队列里的线程可以等待1s,超过了的需要新开线程来执行
* 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE,这样队列会很大,线程数只会保持在corePoolSize大小,当任务陡增时,不能新开线程来执行,响应时间会随之陡增。
- maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
* 计算可得 maxPoolSize = (1000-800)/10 = 20
* (最大任务数-队列容量)/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
- rejectedExecutionHandler:根据具体情况来决定,任务不重要可丢弃,任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
- keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
3、 以上都是理想值,实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了,则需要通过升级硬件(呵呵)和优化代码,降低taskcost来处理。
设置。
-------------------------------------------
特此声明:所有评论和私信都会在第一时间回复。也欢迎朋友们指正错误,共同进步!
如果觉得这篇文章对你有小小的帮助的话,记得在右下角点个“推荐”哦,博主在此感谢!
个性签名:好记性不如勤随笔,好随笔还请多关注!