线程池ThreadPoolExecutor使用简介

一、阿里的代码规范：
【强制】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。

说明: Executors返回的线程池对象的弊端如下:

1)FixedThreadPool和 SingleThreadPool:
允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。也可能导致栈溢出。
2) CachedThreadPool和 ScheduledThreadPool:
允许的创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。也可能导致栈溢出。

Integer.MAX_VALUE
java int 类型整数的最大值是(2 的 31 次方) - 1 = 2147483648 - 1 = 2147483647（21亿多）（java中 int类型 4Byte(字节) = 32bit（位））

二、ThreadPoolExecutor简介：

　　参数 1：corePoolSize

　　核心线程数，线程池中始终存活的线程数。

　　参数 2：maximumPoolSize

　　最大线程数，线程池中允许的最大线程数，当线程池的任务队列满了之后可以创建的最大线程数。

　　参数 3：keepAliveTime

　　最大线程数可以存活的时间，当线程中没有任务执行时，最大线程就会销毁一部分，最终保持核心线程数量的线程。

　　参数 4：unit:

　　单位是和参数 3 存活时间配合使用的，合在一起用于设定线程的存活时间，参数 keepAliveTime 的时间单位有以下 7 种可选：

　　· TimeUnit.DAYS：天

　　· TimeUnit.HOURS：小时

　　· TimeUnit.MINUTES：分

　　· TimeUnit.SECONDS：秒

　　· TimeUnit.MILLISECONDS：毫秒

　　· TimeUnit.MICROSECONDS：微妙

　　· TimeUnit.NANOSECONDS：纳秒

　　参数 5：workQueue

　　一个阻塞队列，用来存储线程池等待执行的任务，均为线程安全，它包含以下 7 种类型：

　　· 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。

　　· SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列，即直接提交给线程不保持它们。

　　· 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，只有在延迟期满时才能从中提取元素。

　　· LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。与SynchronousQueue类似，还含有非阻塞方法。

　　· LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

　　较常用的是 ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingQueue 和 Synchronous，线程池的排队策略与 BlockingQueue 有关。

　　参数 6：threadFactory

　　线程工厂，主要用来创建线程，默认为正常优先级、非守护线程。

　　参数 7：handler

　　拒绝策略，拒绝处理任务时的策略，系统提供了 4 种可选：

　　· AbortPolicy：拒绝并抛出异常。

　　· CallerRunsPolicy：使用当前调用的线程来执行此任务。重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法

　　· DiscardOldestPolicy：抛弃队列头部(最旧)的一个任务，并执行当前任务。抛弃旧的任务

　　· DiscardPolicy：忽略并抛弃当前任务。

　　默认策略为 AbortPolicy。

一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。

　　当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：

如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。
如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。

　　也就是：处理任务的优先级为：
　　核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。

　　当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

三、用法举例

package demo;
 
import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class TestThreadPool2
{
    private static int produceTaskSleepTime = 2;
    private static int produceTaskMaxNumber = 10;
 
    public static void main(String[] args)
    {
        // 构造一个线程池
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
 
        for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++)
        {
            try
            {
                // 产生一个任务，并将其加入到线程池
                String task = "task@ " + i;
                System.out.println("put " + task);
                threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
 
                // 便于观察，等待一段时间
                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
            }
            catch (Exception e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}
 
/**
 * 线程池执行的任务
 */
class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable
{
    private static final long serialVersionUID = 0;
    private static int consumeTaskSleepTime = 2000;
    // 保存任务所需要的数据
    private Object threadPoolTaskData;
 
    ThreadPoolTask(Object tasks)
    {
        this.threadPoolTaskData = tasks;
    }
 
    public void run()
    {
        // 处理一个任务，这里的处理方式太简单了，仅仅是一个打印语句
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        System.out.println("start .." + threadPoolTaskData);
 
        try
        {
            // //便于观察，等待一段时间
            Thread.sleep(consumeTaskSleepTime);
        }
        catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        threadPoolTaskData = null;
    }
 
    public Object getTask()
    {
        return this.threadPoolTaskData;
    }
}

说明：
1、在这段程序中，一个任务就是一个Runnable类型的对象，也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。
2、一般来说任务除了处理方式外，还需要处理的数据，处理的数据通过构造方法传给任务。
3、在这段程序中，main()方法相当于一个残忍的领导，他派发出许多任务，丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。
这个小组里面队员至少有两个，如果他们两个忙不过来，任务就被放到任务列表里面。
如果积压的任务过多，多到任务列表都装不下(超过3个)的时候，就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑，不能雇佣太多的队员，至多只能雇佣 4个。
如果四个队员都在忙时，再有新的任务，这个小组就处理不了了，任务就会被通过一种策略来处理，我们的处理方式是不停的派发，直到接受这个任务为止(更残忍！呵呵)。
因为队员工作是需要成本的，如果工作很闲，闲到 3SECONDS都没有新的任务了，那么有的队员就会被解雇了，但是，为了小组的正常运转，即使工作再闲，小组的队员也不能少于两个。
4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制，改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。
5、通过调整4中所指的数据，再加上调整任务丢弃策略，换上其他三种策略，就可以看出不同策略下的不同处理方式。
6、对于其他的使用方法，参看jdk的帮助，很容易理解和使用。

package demo;
 
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class ThreadPoolExecutorTest
{
 
    private static int queueDeep = 4;
 
    public void createThreadPool()
    {
        /*
         * 创建线程池，最小线程数为2，最大线程数为4，线程池维护线程的空闲时间为3秒，
         * 使用队列深度为4的有界队列，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，
         * 然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程），里面已经根据队列深度对任务加载进行了控制。
         */
        ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
 
        // 向线程池中添加 10 个任务
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            try
            {
                Thread.sleep(1);
            }
            catch (InterruptedException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep)
            {
                System.out.println("队列已满，等3秒再添加任务");
                try
                {
                    Thread.sleep(3000);
                }
                catch (InterruptedException e)
                {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            TaskThreadPool ttp = new TaskThreadPool(i);
            System.out.println("put i:" + i);
            tpe.execute(ttp);
        }
 
        tpe.shutdown();
    }
 
    private synchronized int getQueueSize(Queue queue)
    {
        return queue.size();
    }
 
    public static void main(String[] args)
    {
        ThreadPoolExecutorTest test = new ThreadPoolExecutorTest();
        test.createThreadPool();
    }
 
    class TaskThreadPool implements Runnable
    {
        private int index;
 
        public TaskThreadPool(int index)
        {
            this.index = index;
        }
 
        public void run()
        {
            System.out.println(Thread.currentThread() + " index:" + index);
            try
            {
                Thread.sleep(3000);
            }
            catch (InterruptedException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}