Java线程池（一）

为何使用线程池？

• 第一：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。

• 第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。

• 第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，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分配、调优和监控。

线程池如何处理任务？

先看线程池处理任务的机制图：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

从上图中可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下：

1. 线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。如果不是，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务，则进入下个流程。

2. 线程池判断工作队列是否已经满。如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。

3. 线程池判断线程池的线程是否都处于工作状态。如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况：

1. 如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。

2. 如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。

3. 如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。

4. 如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

下面是ThreadPoolExecutor的执行流程图：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

如何创建一个线程池？

创建线程池很简单，Java提供了ThreadPoolExecutor类。下面的语句就能创建一个大小为10的线程池。

new ThreadPoolExecutor(10,10,1,TimeUnit.DAYS);

先来看看ThreadPoolExecutor类的方法签名：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,        //线程池基本大小
                          int maximumPoolSize,    //线程池最大线程数
                          long keepAliveTime,    //线程活动保持时间
                          TimeUnit unit,        //线程活动时间单位
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,        //线程池基本大小
                          int maximumPoolSize,    //线程池最大线程数
                          long keepAliveTime,    //线程活动保持时间
                          TimeUnit unit,        //线程活动时间单位
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,    //任务队列
                          ThreadFactory threadFactory,        //产生线程的工厂
                          RejectedExecutionHandler handler    //饱和策略);

下面详细的讲解一下这几个参数：

• corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。

• maximumPoolSize（线程池最大数量）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是，如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。

• keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以，如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大时间，提高线程的利用率。

• TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天、小时、分钟、毫秒、微秒和纳秒。

• runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可选项有：

  • ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。

  • LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。

  • SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于Linked-BlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。

  • PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。

• ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂。

• RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。

向线程池提交任务

ThreadPoolExecutor提供了两个方法可以向线程池提交任务去执行：submit()和execute()。

• execute()方法用于执行不需要返回结果的任务。所以无法判断任务是否被线程池执行成功。

• submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过future的get()方法来获取返回值。get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。

看下面一段代码：

package com.alibaba.thread;

import java.util.concurrent.*;

/**
 * Created by zhouxuanyu on 2016/12/6.
 */
public class CallableAndFuture {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(3);

        Runnable runnable = new Runnable() {
            public void run() {
                System.out.print("runnable()");
            }
        };

        executorService.execute(runnable);  //execute()拿不到返回值

        Callable<String> callable = new Callable<String>() {
            public String call() throws Exception {
                return "callable";
            }
        };

        Future<String> future = executorService.submit(callable);//submit()可以拿到返回值

        System.out.print(future.get());

    }
}

 

CompletionService

​　　有了上面的基础，我们可以知道，当我们需要异步执行某个任务的时候，可以将这个任务丢到线程池中，如果不需要结果返回，那么可以使用execute()；相反，则需要使用submit()。当有多个任务执行，比如十个，在交给线程池去执行时，我们固然可以为这十个任务关联十个Future而拿到结果。但是这样做实在比较low！

​ Java为我们提供了一个名叫CompletionService的接口，它是Executor和BlockQueue的结合体。你可以将Callable任务交给CompletionService去执行，然后使用类似队列的take()和poll()方法拿到Future类型的结果。ExecutorCompletionService是CompletionService的一个实现，它将任务交给executor去执行。

​　　先看一下ExecutorCompletionService的构造方法：

public ExecutorCompletionService(Executor executor,
                                 BlockingQueue<Future<V>> completionQueue)

　　由构造函数可以看到，executor是执行任务的执行器，而completionQueue是用来保存执行结果的队列。当提交一个任务之后，会首先把这个任务包装为一个QueueingFuture。QueueingFuture是FutureTask的子类。然后复写了done()方法，将执行结果放入completionQueue中。

从上面可以知道，ExecutorCompletionService实现了哪一个任务先执行完就返回，而不是按任务添加的顺序返回。

下面一个例子：

package com.alibaba.thread;

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

/**
 * Created by zhouxuanyu on 2016/12/14.
 */
public class TestCompletionService {

    public static void main(String[] args){

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(11); //创建一个大小为11的线程池
        final BlockingQueue<Future<String>> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<Future<String>>();//创建一个结果队列

        CompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<String>(executorService,blockingQueue);

        //使用completionService向线程池中添加10个任务
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            completionService.submit(new Callable<String>() {
                public String call() throws Exception {
                    int random = new Random().nextInt(10000);
                    Thread.sleep(random);
                    return Thread.currentThread().getName() + "---sleep---" + random;
                }
            });
        }

        //按照执行完成的顺便取出已经完成的任务。
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                Future future = completionService.take();
                System.out.println(future.get(1000,TimeUnit.NANOSECONDS));
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (TimeoutException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        //关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
}