jave 线程池

线程池简述

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。

  • 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
  • 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
  • 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

线程池是为突然大量爆发的线程设计的,通过有限的几个固定线程为大量的操作服务,减少了创建和销毁线程所需的时间,从而提高效率。
如果一个线程的时间非常长,就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作,而是不宜。),况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类,Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数,就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池
corePoolSize: 核心池的大小。 当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize: 线程池最大线程数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;
keepAliveTime: 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit: 参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值

newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程

newFixedThreadPool

创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待
定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行

newSingleThreadExecutor

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

线程池原理

提交一个任务到线程池中,线程池的处理流程如下:
1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务,如果不是(核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建)则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务,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、判断线程池里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。

合理配置线程池

  • CPU密集

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),而在单核CPU上,无论你开几个模拟的多线程,该任务都不可能得到加速,因为CPU总的运算能力就那些。

  • IO密集

IO密集型,即该任务需要大量的IO,即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行,即时在单核CPU上,这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间

要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析:

  1. 任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
  2. 任务的优先级:高、中、低。
  3. 任务的执行时间:长、中、短。
  4. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等。

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
若任务对其他系统资源有依赖,如某个任务依赖数据库的连接返回的结果,这时候等待的时间越长,则CPU空闲的时间越长,那么线程数量应设置得越大,才能更好的利用CPU。
当然具体合理线程池值大小,需要结合系统实际情况,在大量的尝试下比较才能得出,以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为:
最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目
可以得出一个结论:
线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
CPU密集型时,任务可以少配置线程数,大概和机器的cpu核数相当,这样可以使得每个线程都在执行任务
IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数,2*cpu核数
操作系统之名称解释:
某些进程花费了绝大多数时间在计算上,而其他则在等待I/O上花费了大多是时间,
前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound,后者称为I/O密集型,I/O-bound。

自定义线程池

  • 代码
@RequestMapping("test-threadpool")
    public void testThreadPool() {
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1,
                6,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(3));

        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
            threadPoolExecutor.execute(t1);
        }
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
class TaskThred implements Runnable {
    private String taskName;

    public TaskThred(String taskName) {
        this.taskName = taskName;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
    }

}
  • 结果

pool-1-thread-2任务4
pool-1-thread-1任务0
pool-1-thread-1任务1
pool-1-thread-1任务2
pool-1-thread-1任务3
pool-1-thread-3任务5

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