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。

1. 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。

创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。现行大多数GUI程序都是单线程的。Android中单线程可用于数据库操作,文件操作,应用批量安装,应用批量删除等不适合并发但可能IO阻塞性及影响UI线程响应的操作。

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。

3. 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。

ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> 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。”

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。

1.      public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

2.             return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,

3.                                           0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

4.                                           new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

5.         }

ExecutorService  newSingleThreadExecutor():单线程

1.     public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

2.             return new FinalizableDelegatedExecutorService

3.                 (new ThreadPoolExecutor(1, 1,

4.                                         0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

5.                                         new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

6.         }

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为最大。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。

1.     public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

2.             return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,

3.                                           60L, TimeUnit.SECONDS,

4.                                           new SynchronousQueue<Runnable>());

  1. }

先从BlockingQueue<Runnable> 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。

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