【转】java线程池
一简介
线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的。在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观。Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用。为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助。
二:线程池
线程池的作用:
线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。
为什么要用线程池:
1.减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。
2.可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。
Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。
比较重要的几个类:
ExecutorService
真正的线程池接口。
ScheduledExecutorService
能和Timer/TimerTask类似,解决那些需要任务重复执行的问题。
ThreadPoolExecutor
ExecutorService的默认实现。
ScheduledThreadPoolExecutor
继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现,周期性任务调度的类实现。
要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在Executors类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。
- newSingleThreadExecutor
创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作,也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束,那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
2.newFixedThreadPool
创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程,直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变,如果某个线程因为执行异常而结束,那么线程池会补充一个新线程。
- newCachedThreadPool
创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,
那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制,线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。
4.newScheduledThreadPool
创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
实例
1:newSingleThreadExecutor
MyThread.java publicclassMyThread extends Thread { @Override publicvoid run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行。。。"); }
} TestSingleThreadExecutor.java publicclassTestSingleThreadExecutor { publicstaticvoid main(String[] args) { //创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors. newSingleThreadExecutor(); //创建实现了Runnable接口对象,Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread(); Thread t2 = new MyThread(); Thread t3 = new MyThread(); Thread t4 = new MyThread(); Thread t5 = new MyThread(); //将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); //关闭线程池 pool.shutdown(); }
} 输出结果 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 2newFixedThreadPool TestFixedThreadPool.Java publicclass TestFixedThreadPool { publicstaticvoid main(String[] args) { //创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2); //创建实现了Runnable接口对象,Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread(); Thread t2 = new MyThread(); Thread t3 = new MyThread(); Thread t4 = new MyThread(); Thread t5 = new MyThread(); //将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); //关闭线程池 pool.shutdown(); }
} 输出结果 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-2正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-2正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 3 newCachedThreadPool TestCachedThreadPool.java publicclass TestCachedThreadPool { publicstaticvoid main(String[] args) { //创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool(); //创建实现了Runnable接口对象,Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread(); Thread t2 = new MyThread(); Thread t3 = new MyThread(); Thread t4 = new MyThread(); Thread t5 = new MyThread(); //将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); //关闭线程池 pool.shutdown(); }
} 输出结果: pool-1-thread-2正在执行。。。 pool-1-thread-4正在执行。。。 pool-1-thread-3正在执行。。。 pool-1-thread-1正在执行。。。 pool-1-thread-5正在执行。。。 4newScheduledThreadPool TestScheduledThreadPoolExecutor.java publicclass TestScheduledThreadPoolExecutor { publicstaticvoid main(String[] args) { ScheduledThreadPoolExecutor exec = new ScheduledThreadPoolExecutor(1); exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {//每隔一段时间就触发异常 @Override publicvoid run() { //throw new RuntimeException(); System.out.println("================"); } }, 1000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS); exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {//每隔一段时间打印系统时间,证明两者是互不影响的 @Override publicvoid run() { System.out.println(System.nanoTime()); } }, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS); }
} 输出结果 8384644549516 8386643829034 8388643830710 8390643851383 8392643879319 8400643939383
三:ThreadPoolExecutor详解
ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) .
corePoolSize - 池中所保存的线程数,包括空闲线程。
maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。
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 参数的时间单位。
workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。
在JDK帮助文档中,有如此一段话:
“强烈建议程序员使用较为方便的Executors工厂方法Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程)
它们均为大多数使用场景预定义了设置。”
下面介绍一下几个类的源码:
ExecutorService newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。
可以看到,corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的(实际上,后面会介绍,如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的),keepAliveTime和unit的设值表名什么?-就是该实现不想keep alive!最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue,该queue有一个特点,他是无界的。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
ExecutorService newSingleThreadExecutor():单线程
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
ExecutorService newCachedThreadPool():无界线程池,可以进行自动线程回收
这个实现就有意思了。首先是无界的线程池,所以我们可以发现maximumPoolSize为big big。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生,简单说:该QUEUE中,每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
先从BlockingQueue workQueue这个入参开始说起。在JDK中,其实已经说得很清楚了,一共有三种类型的queue。
所有BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互:
如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队。(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存放,添加到queue中,而是直接抄家伙(thread)开始运行)
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。
如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。
queue上的三种类型。
排队有三种通用策略:
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。
无界队列。使用无界队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。
BlockingQueue的选择。
例子一:使用直接提交策略,也即SynchronousQueue。
首先SynchronousQueue是无界的,也就是说他存数任务的能力是没有限制的,但是由于该Queue本身的特性,在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程,但是我们试想一样下,下面的场景。
我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor:
new ThreadPoolExecutor(
2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
new ThreadPoolExecutor(
2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue(),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
当核心线程已经有2个正在运行.
此时继续来了一个任务(A),根据前面介绍的“如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则Executor始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。”,所以A被添加到queue中。
又来了一个任务(B),且核心2个线程还没有忙完,OK,接下来首先尝试1中描述,但是由于使用的SynchronousQueue,所以一定无法加入进去。
此时便满足了上面提到的“如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。”,所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
暂时还可以,但是如果这三个任务都还没完成,连续来了两个任务,第一个添加入queue中,后一个呢?queue中无法插入,而线程数达到了maximumPoolSize,所以只好执行异常策略了。
所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的,这样就可以避免上述情况发生(如果希望限制就直接使用有界队列)。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚:此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。
什么意思?如果你的任务A1,A2有内部关联,A1需要先运行,那么先提交A1,再提交A2,当使用SynchronousQueue我们可以保证,A1必定先被执行,在A1么有被执行前,A2不可能添加入queue中。
例子二:使用无界队列策略,即LinkedBlockingQueue
这个就拿newFixedThreadPool来说,根据前文提到的规则:
如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选添加新的线程,而不进行排队。那么当任务继续增加,会发生什么呢?
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。OK,此时任务变加入队列之中了,那什么时候才会添加新线程呢?
如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。这里就很有意思了,可能会出现无法加入队列吗?不像SynchronousQueue那样有其自身的特点,对于无界队列来说,总是可以加入的(资源耗尽,当然另当别论)。换句说,永远也不会触发产生新的线程!corePoolSize大小的线程数会一直运行,忙完当前的,就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长,比如任务运行的实行比较长,而添加任务的速度远远超过处理任务的时间,而且还不断增加,不一会儿就爆了。
例子三:有界队列,使用ArrayBlockingQueue。
这个是最为复杂的使用,所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比,最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。
举例来说,请看如下构造方法:
new ThreadPoolExecutor(
2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
new ThreadPoolExecutor(
2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
假设,所有的任务都永远无法执行完。
对于首先来的A,B来说直接运行,接下来,如果来了C,D,他们会被放到queue中,如果接下来再来E,F,则增加线程运行E,F。但是如果再来任务,队列无法再接受了,线程数也到达最大的限制了,所以就会使用拒绝策略来处理。
keepAliveTime
jdk中的解释是: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。
有点拗口,其实这个不难理解,在使用了“池”的应用中,大多都有类似的参数需要配置。比如数据库连接池,DBCP中的maxIdle,minIdle参数。
什么意思?接着上面的解释,后来向老板派来的工人始终是“借来的”,俗话说“有借就有还”,但这里的问题就是什么时候还了,如果借来的工人刚完成一个任务就还回去,后来发现任务还有,那岂不是又要去借?这一来一往,老板肯定头也大死了。
合理的策略:既然借了,那就多借一会儿。直到“某一段”时间后,发现再也用不到这些工人时,便可以还回去了。这里的某一段时间便是keepAliveTime的含义,TimeUnit为keepAliveTime值的度量。
RejectedExecutionHandler
另一种情况便是,即使向老板借了工人,但是任务还是继续过来,还是忙不过来,这时整个队伍只好拒绝接受了。
RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略,因为源码非常简单,这里直接贴出来。
CallerRunsPolicy:线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制,能够减缓新任务的提交速度。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了,那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。
AbortPolicy:处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException();
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException();
}
这种策略直接抛出异常,丢弃任务。
DiscardPolicy:不能执行的任务将被删除
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
这种策略和AbortPolicy几乎一样,也是丢弃任务,只不过他不抛出异常。
DiscardOldestPolicy: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)
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
} }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) { e.getQueue().poll(); e.execute(r); }
}
该策略就稍微复杂一些,在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务,然后重新尝试运行该任务。这个策略需要适当小心。
设想:如果其他线程都还在运行,那么新来任务踢掉旧任务,缓存在queue中,再来一个任务又会踢掉queue中最老任务。
总结:
keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是无界的,那么永远不会触发maximumPoolSize,自然keepAliveTime也就没有了意义。
反之,如果核心数较小,有界BlockingQueue数值又较小,同时keepAliveTime又设的很小,如果任务频繁,那么系统就会频繁的申请回收线程。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
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