ThreadPoolTaskExecutor介绍

ThreadPoolTaskExecutor是一个spring的线程池技术,其实,它的实现方式完全是使用ThreadPoolExecutor进行实现。对于ThreadPoolExecutor,有一些重要的参数如下:

(1)int corePoolSize:线程池维护线程的最小数量. 
(2)int maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量. 
(3)long keepAliveTime:空闲线程的存活时间. 
(4)TimeUnit unit: 时间单位,现有纳秒,微秒,毫秒,秒枚举值. 
(5)BlockingQueue<Runnable> workQueue:持有等待执行的任务队列.

(6)RejectedExecutionHandler handler: 用来拒绝一个任务的执行。

 

ThreadPoolExecutor池子的处理流程如下:  

1)当池子大小小于corePoolSize就新建线程,并处理请求

2)当池子大小等于corePoolSize,把请求放入workQueue中,池子里的空闲线程就去从workQueue中取任务并处理

3)当workQueue放不下新入的任务时,新建线程入池,并处理请求,如果池子大小撑到了maximumPoolSize就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理

4)另外,当池子的线程数大于corePoolSize的时候,多余的线程会等待keepAliveTime长的时间,如果无请求可处理就自行销毁

其会优先创建  corePoolSize 线程, 当继续增加线程时,先放入Queue中,当 corePoolSize  和 Queue 都满的时候,就增加创建新线程,当线程达到MaxPoolSize的时候,就会抛出错 误 org.springframework.core.task.TaskRejectedException

 

ThreadPoolTaskExecutor是直接使用ThreadPoolExecutor进行处理,运算规则一样,在spring中使用ThreadPoolTaskExecutor的配置:

复制代码
<bean id="threadPool"
        class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
        <!-- 核心线程数 -->
        <property name="corePoolSize" value="3" />
        <!-- 最大线程数 -->
        <property name="maxPoolSize" value="10" />
        <!-- 队列最大长度 >=mainExecutor.maxSize -->
        <property name="queueCapacity" value="25" />
        <!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 -->
        <property name="keepAliveSeconds" value="300" />
        <!-- 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy策略 ,调用者的线程会执行该任务,如果执行器已关闭,则丢弃.  -->
        <property name="rejectedExecutionHandler">
            <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
        </property>
    </bean>
复制代码

Reject策略预定义有四种: 
(1)ThreadPoolExecutor.AbortPolicy策略,是默认的策略,处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。 
(2)ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy策略 ,调用者的线程会执行该任务,如果执行器已关闭,则丢弃. 
(3)ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy策略,不能执行的任务将被丢弃. 
(4)ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy策略,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).

posted on 2019-08-10 16:44  小破孩楼主  阅读(4197)  评论(0编辑  收藏  举报