Java线程池了解一下
前言
还有两天就放假了，还在岗位上坚守“swimming”的小伙伴们顶住。博主给大家带来一篇线程池的基本使用解解闷。
为什么需要使用线程池
1、减少线程创建与切换的开销
- 在没有使用线程池的时候，来了一个任务，就创建一个线程，我们知道系统创建和销毁工作线程的开销很大，而且频繁的创建线程也就意味着需要进行频繁的线程切换，这都是一笔很大的开销。
2、控制线程的数量
- 使用线程池我们可以有效地控制线程的数量，当系统中存在大量并发线程时，会导致系统性能剧烈下降。
线程池做了什么
重复利用有限的线程
- 线程池中会预先创建一些空闲的线程，他们不断的从工作队列中取出任务，然后执行，执行完之后，会继续执行工作队列中的下一个任务，减少了创建和销毁线程的次数，每个线程都可以一直被重用，变了创建和销毁的开销。
线程池的使用
其实常用Java线程池本质上都是由ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool生成的，只是其根据构造函数传入不同的实参来实例化相应线程池而已。
Executors
Executors是一个线程池工厂类，该工厂类包含如下集合静态工厂方法来创建线程池：
newFixedThreadPool()：创建一个可重用的、具有固定线程数的线程池newSingleThreadExecutor()：创建只有一个线程的线程池newCachedThreadPool()：创建一个具有缓存功能的线程池newWorkStealingPool()：创建持有足够线程的线程池来支持给定的并行级别的线程池newScheduledThreadPool()：创建具有指定线程数的线程池，它可以在指定延迟后执行任务线程
ExecutorService接口
对设计模式有了解过的同学都会知道，我们尽量面向接口编程，这样对程序的灵活性是非常友好的。Java线程池也采用了面向接口编程的思想，可以看到ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool所有都是ExecutorService接口的实现类。在ExecutorService接口中定义了一些常用的方法，然后再各种线程池中都可以使用ExecutorService接口中定义的方法，常用的方法有如下几个：
向线程池提交线程Future submit()：将一个Runnable对象交给指定的线程池，线程池将在有空闲线程时执行Runnable对象代表的任务，该方法既能接收Runnable对象也能接收Callable对象，这就意味着sumbit()方法可以有返回值。void execute(Runnable command)：只能接收Runnable对象，意味着该方法没有返回值。
关闭线程池void shutdown()：阻止新来的任务提交，对已经提交了的任务不会产生任何影响。(等待所有的线程执行完毕才关闭)List： 阻止新来的任务提交，同时会中断当前正在运行的线程，另外它还将workQueue中的任务给移除，并将这些任务添加到列表中进行返回。（立马关闭）shutdownNow()
检查线程池的状态boolean isShutdown()：调用shutdown()或shutdownNow()方法后返回为true。boolean isTerminated()：当调用shutdown()方法后，并且所有提交的任务完成后返回为true;当调用shutdownNow()方法后，成功停止后返回为true。
常见线程池使用示例
一、newFixedThreadPool
线程池中的线程数目是固定的，不管你来了多少的任务。
示例代码
public class MyFixThreadPool {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建一个线程数固定为5的线程池
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
System.out.println("初始线程池状态：" + service);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
service.execute(() -> {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
});
}
System.out.println("线程提交完毕之后线程池状态：" + service);
service.shutdown();//会等待所有的线程执行完毕才关闭，shutdownNow：立马关闭
System.out.println("是否全部线程已经执行完毕：" + service.isTerminated());//所有的任务执行完了，就会返回true
System.out.println("是否已经执行shutdown()" + service.isShutdown());
System.out.println("执行完shutdown()之后线程池的状态：" + service);
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
System.out.println("5秒钟过后，是否全部线程已经执行完毕：" + service.isTerminated());
System.out.println("5秒钟过后，是否已经执行shutdown()" + service.isShutdown());
System.out.println("5秒钟过后，线程池状态：" + service);
}
}
运行结果：
初始线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
线程提交完毕之后线程池状态：[Running, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 1, completed tasks = 0]
是否全部线程已经执行完毕：false
是否已经执行shutdown()：true
执行完shutdown()之后线程池的状态：[Shutting down, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 1, completed tasks = 0]
pool-1-thread-2
pool-1-thread-1
pool-1-thread-4
pool-1-thread-5
pool-1-thread-3
pool-1-thread-2
5秒钟过后，是否全部线程已经执行完毕：true
5秒钟过后，是否已经执行shutdown()：true
5秒钟过后，线程池状态：[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 6]
程序分析
- 当我们创建好一个FixedThreadPool之后，该线程池就处于
Running状态了，但是pool size(线程池线程的数量)、active threads(当前活跃线程)queued tasks(当前排队线程)、completed tasks(已完成的任务数)都是0 - 当我们把6个任务都提交给线程池之后，
pool size = 5：因为我们创建的是一个固定线程数为5的线程池（注意：如果这个时候我们只提交了3个任务，那么pool size = 3，说明线程池也是通过懒加载的方式去创建线程）。active threads = 5：虽然我们向线程池提交了6个任务，但是线程池的固定大小为5，所以活跃线程只有5个queued tasks = 1：虽然我们向线程池提交了6个任务，但是线程池的固定大小为5，只能有5个活跃线程同时工作，所以有一个任务在等待
- 我们第一次执行
shutdown()的时候，由于任务还没有全部执行完毕，所以isTerminated()返回false，shutdown()返回true，而线程池的状态会由Running变为Shutting down - 从任务的运行结果我们可以看出，名为
pool-1-thread-2执行了两次任务，证明线程池中的线程确实是重复利用的。 - 5秒钟后,
isTerminated()返回true，shutdown()返回true，证明所有的任务都执行完了，线程池也关闭了，我们再次检查线程池的状态[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 6]，状态已经处于Terminated了，然后已完成的任务显示为6
二、newSingleThreadExecutor
从头到尾整个线程池都只有一个线程在工作。
实例代码
public class SingleThreadPool {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int j = i;
service.execute(() -> {
System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());
});
}
}
}
运行结果
0 pool-1-thread-1
1 pool-1-thread-1
2 pool-1-thread-1
3 pool-1-thread-1
4 pool-1-thread-1
程序分析
可以看到只有pool-1-thread-1一个线程在工作。
三、newCachedThreadPool
来多少任务，就创建多少线程（前提是没有空闲的线程在等待执行任务，否则还是会复用之前旧（缓存）的线程），直接你电脑能支撑的线程数的极限为止。
实例代码
public class CachePool {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
System.out.println("初始线程池状态：" + service);
for (int i = 0; i < 12; i++) {
service.execute(() -> {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
});
}
System.out.println("线程提交完毕之后线程池状态：" + service);
TimeUnit.SECONDS.sleep(50);
System.out.println("50秒后线程池状态：" + service);
TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
System.out.println("80秒后线程池状态：" + service);
}
}
运行结果
初始线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
线程提交完毕之后线程池状态：[Running, pool size = 12, active threads = 12, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
pool-1-thread-3
pool-1-thread-4
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-5
pool-1-thread-8
pool-1-thread-9
pool-1-thread-12
pool-1-thread-7
pool-1-thread-6
pool-1-thread-11
pool-1-thread-10
50秒后线程池状态：[Running, pool size = 12, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 12]
80秒后线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 12]
程序分析
- 因为我们每个线程任务至少需要500毫秒的执行时间，所以当我们往线程池中提交12个任务的过程中，基本上没有空闲的线程供我们重复使用，所以线程池会创建12个线程。
- 缓存中的线程默认是60秒没有活跃就会被销毁掉，可以看到在50秒钟的时候回，所有的任务已经完成了，但是线程池线程的数量还是12。
- 80秒过后，可以看到线程池中的线程已经全部被销毁了。
四、newScheduledThreadPool
可以在指定延迟后或周期性地执行线程任务的线程池。
ScheduledThreadPoolExecutor
newScheduledThreadPool()方法返回的其实是一个ScheduledThreadPoolExecutor对象，ScheduledThreadPoolExecutor定义如下：
public class ScheduledThreadPoolExecutor
extends ThreadPoolExecutor
implements ScheduledExecutorService {
- 可以看到，它还是继承了
ThreadPoolExecutor并实现了ScheduledExecutorService接口，而ScheduledExecutorService也是继承了ExecutorService接口，所以我们也可以像使用之前的线程池对象一样使用，只不过是该对象会额外多了一些方法用于控制延迟与周期：public：指定callable任务将在delay延迟后执行ScheduledFuture schedule(Callable callable,long delay, TimeUnit unit) public ScheduledFuture scheduleAtFixedRate(Runnable command,long initialDelay,long period,TimeUnit unit)：指定的command任务将在delay延迟后执行，而且已设定频率重复执行。（一开始并不会执行）public ScheduledFuture scheduleWithFixedDelay(Runnable command,ong initialDelay,long delay,TimeUnit unit)：创建并执行一个在给定初始延迟后首期启用的定期操作，随后在每一个执行终止和下一次执行开始之间都存在给定的延迟。
示例代码
下面代码每500毫秒打印一次当前线程名称以及一个随机数字。
public class MyScheduledPool {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);
service.scheduleAtFixedRate(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + new Random().nextInt(1000));
}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
五、newWorkStealingPool
每个线程维护着自己的队列，执行完自己的任务之后，会去主动执行其他线程队列中的任务。
示例代码
public class MyWorkStealingPool {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool(4);
System.out.println("cpu核心：" + Runtime.getRuntime().availableProcessors());
service.execute(new R(1000));
service.execute(new R(2000));
service.execute(new R(2000));
service.execute(new R(2000));
service.execute(new R(2000));
//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出
System.in.read();
}
static class R implements Runnable {
int time;
R(int time) {
this.time = time;
}
@Override
public void run() {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());
}
}
}
运行结果
cpu核心：4
1000 ForkJoinPool-1-worker-1
2000 ForkJoinPool-1-worker-0
2000 ForkJoinPool-1-worker-3
2000 ForkJoinPool-1-worker-2
2000 ForkJoinPool-1-worker-1
程序分析
ForkJoinPool-1-worker-1任务的执行时间是1秒，它会最先执行完毕，然后它会去主动执行其他线程队列中的任务。
六、ForkJoinPool
-
ForkJoinPool可以将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算，再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool提供了如下几个方法用于创建ForkJoinPool实例对象：ForkJoinPool(int parallelism)：创建一个包含parallelism个并行线程的ForkJoinPool，parallelism的默认值为Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法的返回值ForkJoinPool commonPool()：该方法返回一个通用池，通用池的运行状态不会受shutdown()或shutdownNow()方法的影响。
-
创建了
ForkJoinPool示例之后，就可以调用ForkJoinPool的submit(ForkJoinTask task)或invoke(ForkJoinTask task)方法来执行指定任务了。其中ForkJoinTask（实现了Future接口）代表一个可以并行、合并的任务。ForkJoinTask是一个抽象类，他还有两个抽象子类：RecursiveAction和RecursiveTask。其中RecursiveTask代表有返回值的任务，而RecursiveAction代表没有返回值的任务。
示例代码
下面代码演示了使用ForkJoinPool对1000000个随机整数进行求和。
public class MyForkJoinPool {
static int[] nums = new int[1000000];
static final int MAX_NUM = 50000;
static Random random = new Random();
static {
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
nums[i] = random.nextInt(1000);
}
System.out.println(Arrays.stream(nums).sum());
}
// static class AddTask extends RecursiveAction {
//
// int start, end;
//
// AddTask(int start, int end) {
// this.start = start;
// this.end = end;
// }
//
// @Override
// protected void compute() {
// if (end - start <= MAX_NUM) {
// long sum = 0L;
// for (int i = 0; i < end; i++) sum += nums[i];
// System.out.println("from:" + start + " to:" + end + " = " + sum);
// } else {
// int middle = start + (end - start) / 2;
//
// AddTask subTask1 = new AddTask(start, middle);
// AddTask subTask2 = new AddTask(middle, end);
// subTask1.fork();
// subTask2.fork();
// }
// }
// }
static class AddTask extends RecursiveTask<Long> {
int start, end;
AddTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
// 当end与start之间的差大于MAX_NUM，将大任务分解成两个“小任务”
if (end - start <= MAX_NUM) {
long sum = 0L;
for (int i = start; i < end; i++) sum += nums[i];
return sum;
} else {
int middle = start + (end - start) / 2;
AddTask subTask1 = new AddTask(start, middle);
AddTask subTask2 = new AddTask(middle, end);
// 并行执行两个“小任务”
subTask1.fork();
subTask2.fork();
// 把两个“小任务”累加的结果合并起来
return subTask1.join() + subTask2.join();
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
AddTask task = new AddTask(0, nums.length);
forkJoinPool.execute(task);
long result = task.join();
System.out.println(result);
forkJoinPool.shutdown();
}
}
额外补充
上面我们说到过：其实常用Java线程池都是由
ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool两个类生成的，只是其根据构造函数传入不同的实参来生成相应线程池而已。那我们现在一起来看看Executors中几个创建线程池对象的静态方法相关的源码：
ThreadPoolExecutor构造函数原型
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
参数说明
corePoolSize：核心运行的poolSize，也就是当超过这个范围的时候，就需要将新的Runnable放入到等待队列workQueue中了maximumPoolSize：线程池维护线程的最大数量，当大于了这个值就会将任务由一个丢弃处理机制来处理（当然也存在永远不丢弃任务的线程池，具体得看策略）keepAliveTime：线程空闲时的存活时间（当线程数大于corePoolSize时该参数才有效）unit：keepAliveTime的单位workQueue：用来保存等待被执行的任务的阻塞队列，且任务必须实现Runable接口
newFixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
newCachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
newScheduledThreadPool
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
newWorkStealingPool
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}
拉票环节
觉得文章写得不错的朋友可以点赞、转发、加关注呀！你们的支持就是我最大的动力，笔芯！