Java ThreadPoolExecutor线程池概述
导航
- 前言
- 为什么要使用线程池
- 线程池使用方式
- Executors创建线程池
- newCachedThreadPool
- newFixedThreadPool
- newScheduledThreadPool
- newSingleThreadExecutor
- 四种线程池对比
- ThreadPoolExecutor创建线程池
- 排队策略
- 工作队列对比
- 线程池关闭
- 线程池大小设置
- 线程池的状态监控
- 结语
前言
在互联网的开发场景下，很多业务场景下我们需要使用到多线程的技术，从 Java 5 开始，Java 提供了自己的线程池，线程池就是一个线程的容器，每次只执行额定数量的线程。java.util.concurrent包中提供了ThreadPoolExecutor类来管理线程，本文将介绍一下ThreadPoolExecutor类的使用。
为什么要使用线程池？
在执行一个异步任务或并发任务时，往往是通过直接new Thread()方法来创建新的线程，这样做弊端较多，更好的解决方案是合理地利用线程池，线程池的优势很明显，如下：
- 降低系统资源消耗，通过重用已存在的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗；
- 提高系统响应速度，当有任务到达时，无需等待新线程的创建便能立即执行；
- 方便线程并发数的管控，线程若是无限制的创建，不仅会额外消耗大量系统资源，更是占用过多资源而阻塞系统或oom等状况，从而降低系统的稳定性。线程池能有效管控线程，统一分配、调优，提供资源使用率；
- 更强大的功能，线程池提供了定时、定期以及可控线程数等功能的线程池，使用方便简单。
线程池使用方式
java.util.concurrent包中提供了多种线程池的创建方式，我们可以直接使用ThreadPoolExecutor类直接创建一个线程池，也可以使用Executors类创建，下面我们分别说一下这几种创建的方式。
Executors创建线程池
Executors类是java.util.concurrent提供的一个创建线程池的工厂类，使用该类可以方便的创建线程池，此类提供的几种方法，支持创建四种类型的线程池，分别是：newCachedThreadPool、newFixedThreadPool、newScheduledThreadPool、newSingleThreadExecutor。
newCachedThreadPool
创建一个可缓存的无界线程池，该方法无参数。当线程池中的线程空闲时间超过60s则会自动回收该线程，当任务超过线程池的线程数则创建新线程。线程池的大小上限为Integer.MAX_VALUE，可看做是无限大。
/**
* 创建无边界大小的线程池
*/
public static void createCachedThreadPool() {
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int currentIndex = i;
cachedThreadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", currentIndex is : " + currentIndex);
countDownLatch.countDown();
});
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("全部线程执行完毕");
}上面的Demo中创建了一个无边界限制的线程池，同时使用了一个多线程辅助类CountDownLatch，关于该类的使用，后面会有介绍。
执行结果：
public static void main(String[] args) {
createCachedThreadPool();
}pool-1-thread-1, currentIndex is : 0
pool-1-thread-5, currentIndex is : 4
pool-1-thread-4, currentIndex is : 3
pool-1-thread-3, currentIndex is : 2
pool-1-thread-2, currentIndex is : 1
pool-1-thread-9, currentIndex is : 8
pool-1-thread-8, currentIndex is : 7
pool-1-thread-7, currentIndex is : 6
pool-1-thread-6, currentIndex is : 5
pool-1-thread-5, currentIndex is : 9
全部线程执行完毕newFixedThreadPool
创建一个可重用固定线程数的线程池，以共享的无界队列方式来运行这些线程。在任意点，在大多数 nThreads 线程会处于处理任务的活动状态。如果在所有线程处于活动状态时提交附加任务，则在有可用线程之前，附加任务将在队列中等待。
/**
* 创建固定大小的线程池
*/
public static void createFixedThreadPool() {
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int currentIndex = i;
fixedThreadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", currentIndex is : " + currentIndex);
countDownLatch.countDown();
});
}
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("全部线程执行完毕");
}public static void main(String[] args) {
createFixedThreadPool();
}pool-1-thread-4, currentIndex is : 3
pool-1-thread-5, currentIndex is : 4
pool-1-thread-2, currentIndex is : 1
pool-1-thread-1, currentIndex is : 0
pool-1-thread-3, currentIndex is : 2
全部线程执行完毕newScheduledThreadPool
创建一个线程池，它可安排在给定延迟后运行命令或者定期地执行。
/**
* 创建给定延迟后运行命令或者定期地执行的线程池
*/
public static void createScheduledThreadPool() {
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int currentIndex = i;
//定时执行一次的任务，延迟1s后执行
scheduledThreadPool.schedule(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", currentIndex is : " + currentIndex);
countDownLatch.countDown();
}, 1, TimeUnit.SECONDS);
//周期性地执行任务，延迟2s后，每3s一次地周期性执行任务
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "every 3s"), 2, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
}这里创建了一个调度的线程池，执行两个任务，第一个任务延迟1秒后执行，第二个任务为周期性任务，延迟2秒后，每三秒执行一次
执行结果：
public static void main(String[] args) {
createScheduledThreadPool();
}pool-1-thread-1, currentIndex is : 0
pool-1-thread-2, currentIndex is : 1
pool-1-thread-3, currentIndex is : 2
pool-1-thread-2, currentIndex is : 3
pool-1-thread-4, currentIndex is : 4
pool-1-thread-5every 3s
pool-1-thread-2every 3s
pool-1-thread-3every 3s
pool-1-thread-1every 3s
pool-1-thread-5every 3s
pool-1-thread-2every 3s
pool-1-thread-4every 3s
pool-1-thread-4every 3s
pool-1-thread-3every 3s
pool-1-thread-2every 3s可以看到，第一个任务执行完毕后，开始执行定时调度型任务
该线程池提供了多个方法：
- schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit)，延迟一定时间后执行Runnable任务；
- schedule(Callable callable, long delay, TimeUnit unit)，延迟一定时间后执行Callable任务；
- scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit)，延迟一定时间后，以间隔period时间的频率周期性地执行任务；
- scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay, long delay,TimeUnit unit)，与scheduleAtFixedRate()方法很类似，但是不同的是scheduleWithFixedDelay()方法的周期时间间隔是以上一个任务执行结束到下一个任务开始执行的间隔，而scheduleAtFixedRate()方法的周期时间间隔是以上一个任务开始执行到下一个任务开始执行的间隔，也就是这一些任务系列的触发时间都是可预知的。
newSingleThreadExecutor
创建一个单线程的线程池，以无界队列方式来运行该线程。当多个任务提交到单线程线程池中，线程池将逐个去进行执行，未执行的任务将放入无界队列进行等待。
/**
* 创建单线程的线程池
*/
public static void createSingleThreadPool() {
ExecutorService singleThreadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
singleThreadPool.execute(()-> System.out.println(Thread.currentThread().getName()));
}执行结果：
public static void main(String[] args) {
createSingleThreadPool();
}pool-1-thread-1四种线程池对比
| 线程池方法 | 初始化线程池数 | 最大线程池数 | 线程池中线程存活时间 | 时间单位 | 工作队列 |
|---|---|---|---|---|---|
| newCachedThreadPool | 0 | Integer.MAX_VALUE | 60 | 秒 | SynchronousQueue |
| newFixedThreadPool | 入参指定大小 | 入参指定大小 | 0 | 毫秒 | LinkedBlockingQueue |
| newScheduledThreadPool | 入参指定大小 | Integer.MAX_VALUE | 0 | 微秒 | DelayedWorkQueue |
| newSingleThreadExecutor | 1 | 1 | 0 | 毫秒 | LinkedBlockingQueue |
ThreadPoolExecutor创建线程池
Executors类提供4个静态工厂方法：newCachedThreadPool()、newFixedThreadPool(int)、newSingleThreadExecutor和newScheduledThreadPool(int)。这些方法最终都是通过ThreadPoolExecutor类来完成的，当有一些场景需要更细粒度的控制的线程池，可以使用ThreadPoolExecutor方法创建线程池。
/**
* 使用ThreadPoolExecutor创建线程池
*/
public void createThreadPoolExecutor() {
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 10L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque<>(1000),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(8);
for (int i = 0; i < 8; i++) {
final int currentIndex = i;
System.out.println("提交第" + i + "个线程");
threadPoolExecutor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", currentIndex is : " + currentIndex);
countDownLatch.countDown();
});
}
System.out.println("全部提交完毕");
try {
System.out.println("准备等待线程池任务执行完毕");
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("全部线程执行完毕");
}执行结果：
提交第0个线程
提交第1个线程
提交第2个线程
提交第3个线程
提交第4个线程
pool-1-thread-2, currentIndex is : 1
提交第5个线程
pool-1-thread-4, currentIndex is : 3
pool-1-thread-3, currentIndex is : 2
pool-1-thread-1, currentIndex is : 0
pool-1-thread-3, currentIndex is : 5
pool-1-thread-5, currentIndex is : 4
提交第6个线程
提交第7个线程
pool-1-thread-2, currentIndex is : 6
pool-1-thread-2, currentIndex is : 7
全部提交完毕
准备等待线程池任务执行完毕
全部线程执行完毕接下来看一下ThreadPoolExecutor的中的各个参数的含义。
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
} 各个参数含义：
- corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程，必须大于或等于0。
- maximumPoolSize - 池中允许的最大线程数，必须大于或等于corePoolSize。
- keepAliveTime - 线程存活时间，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，必须大于或等于0。
- workQueue - 工作队列，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，默认为DefaultThreadFactory类。
- handler - 拒绝策略，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，默认策略为ThreadPoolExecutor.AbortPolicy。
各个参数详细解释：
- corePoolSize（线程池基本大小）：当向线程池提交一个任务时，若线程池已创建的线程数小于corePoolSize，即便此时存在空闲线程，也会通过创建一个新线程来执行该任务，直到已创建的线程数大于或等于corePoolSize时，才会根据是否存在空闲线程，来决定是否需要创建新的线程。除了利用提交新任务来创建和启动线程（按需构造），也可以通过 prestartCoreThread() 或 prestartAllCoreThreads() 方法来提前启动线程池中的基本线程。
- maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池所允许的最大线程个数。当队列满了，且已创建的线程数小于maximumPoolSize，则线程池会创建新的线程来执行任务。另外，对于无界队列，可忽略该参数。
- keepAliveTime（线程存活保持时间）：默认情况下，当线程池的线程个数多于corePoolSize时，线程的空闲时间超过keepAliveTime则会终止。但只要keepAliveTime大于0，allowCoreThreadTimeOut(boolean) 方法也可将此超时策略应用于核心线程。另外，也可以使用setKeepAliveTime()动态地更改参数。
- unit（存活时间的单位）：时间单位，分为7类，从细到粗顺序：NANOSECONDS（纳秒），MICROSECONDS（微妙），MILLISECONDS（毫秒），SECONDS（秒），MINUTES（分），HOURS（小时），DAYS（天）；
- workQueue（任务队列）：用于传输和保存等待执行任务的阻塞队列。可以使用此队列与线程池进行交互：
- 如果运行的线程数少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
- 如果运行的线程数等于或多于 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。
- threadFactory（线程工厂）：用于创建新线程。由同一个threadFactory创建的线程，属于同一个ThreadGroup，创建的线程优先级都为Thread.NORM_PRIORITY，以及是非守护进程状态。threadFactory创建的线程也是采用new Thread()方式，threadFactory创建的线程名都具有统一的风格：pool-m-thread-n（m为线程池的编号，n为线程池内的线程编号）；
- handler（线程饱和策略）：当线程池和队列都满了，则表明该线程池已达饱和状态。
- ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：处理程序遭到拒绝，则直接抛出运行时异常RejectedExecutionException。(默认策略)
- ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：调用者所在线程来运行该任务，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。
- ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：无法执行的任务将被删除。
- ThreadPoolExecutor.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，然后重新尝试执行任务（如果再次失败，则重复此过程）。
排队策略：
- 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。
工作队列对比
BlockingQueue的插入/移除/检查这些方法，对于不能立即满足但可能在将来某一时刻可以满足的操作，共有4种不同的处理方式：第一种是抛出一个异常，第二种是返回一个特殊值（null 或false，具体取决于操作），第三种是在操作可以成功前，无限期地阻塞当前线程，第四种是在放弃前只在给定的最大时间限制内阻塞。如下表格：
| 操作 | 抛出异常 | 特殊值 | 阻塞 | 超时 |
|---|---|---|---|---|
| 插入 | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e, time, unit) |
| 移除 | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
| 检查 | element() | peek() | 不可用 | 不可用 |
实现BlockingQueue接口的常见类如下：
- ArrayBlockingQueue：基于数组的有界阻塞队列。队列按FIFO原则对元素进行排序，队列头部是在队列中存活时间最长的元素，队尾则是存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列获取操作则是从队列头部开始获得元素。 这是一个典型的“有界缓存区”，固定大小的数组在其中保持生产者插入的元素和使用者提取的元素。一旦创建了这样的缓存区，就不能再增加其容量。试图向已满队列中放入元素会导致操作受阻塞；试图从空队列中提取元素将导致类似阻塞。ArrayBlockingQueue构造方法可通过设置fairness参数来选择是否采用公平策略，公平性通常会降低吞吐量，但也减少了可变性和避免了“不平衡性”，可根据情况来决策。
- LinkedBlockingQueue：基于链表的无界阻塞队列。与ArrayBlockingQueue一样采用FIFO原则对元素进行排序。基于链表的队列吞吐量通常要高于基于数组的队列。
- SynchronousQueue：同步的阻塞队列。其中每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作，等待过程一直处于阻塞状态，同理，每一个移除操作必须等到另一个线程的对应插入操作。SynchronousQueue没有任何容量。不能在同步队列上进行 peek，因为仅在试图要移除元素时，该元素才存在；除非另一个线程试图移除某个元素，否则也不能（使用任何方法）插入元素；也不能迭代队列，因为其中没有元素可用于迭代。Executors.newCachedThreadPool使用了该队列。
- PriorityBlockingQueue：基于优先级的无界阻塞队列。优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于所使用的构造方法。优先级队列不允许使用 null 元素。依靠自然顺序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象（这样做可能导致 ClassCastException）。虽然此队列逻辑上是无界的，但是资源被耗尽时试图执行 add 操作也将失败（导致 OutOfMemoryError）。
线程池关闭
调用线程池的shutdown()或shutdownNow()方法来关闭线程池。
- shutdown：按过去执行已提交任务的顺序发起一个有序的关闭，但是不接受新任务。如果已经关闭，则调用没有其他作用。
- shutdownNow：尝试停止所有的活动执行任务、暂停等待任务的处理，并返回等待执行的任务列表。在从此方法返回的任务队列中排空（移除）这些任务。
中断采用interrupt方法，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但调用上述的两个关闭之一，isShutdown()方法返回值为true，当所有任务都已关闭，表示线程池关闭完成，则isTerminated()方法返回值为true。当需要立刻中断所有的线程，不一定需要执行完任务，可直接调用shutdownNow()方法。
线程池大小设置
如何合理地估算线程池大小，这个问题是比较复杂的，比较粗糙的估算方式：
- 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
- 如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
但是根据我在实际应用场景的经验，这种估算有时并不准确，这里不展开讨论线程池大小的设置，可以看一下这一篇文章的分析：如何合理地估算线程池大小
线程池的状态监控
利用线程池提供的参数进行监控，参数如下：
- getTaskCount：返回曾计划执行的近似任务总数。因为在计算期间任务和线程的状态可能动态改变，所以返回值只是一个近似值。
- getCompletedTaskCount：返回已完成执行的近似任务总数。因为在计算期间任务和线程的状态可能动态改变，所以返回值只是一个近似值，但是该值在整个连续调用过程中不会减少。
- getLargestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量，通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
- getPoolSize：线程池的线程数量。
- getActiveCount：返回主动执行任务的近似线程数。
通过扩展线程池进行监控：继承线程池并重写线程池的beforeExecute()，afterExecute()和terminated()方法，可以在任务执行前、后和线程池关闭前自定义行为。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。
使用ThreadPoolExecutor直接创建线程池时，可以使用第三方的ThreadFactory，或者自己实现ThreadFactory接口，拓展更多的属性，例如设置线程名称、执行开始时间、优先级等等。
结语
本文介绍了Java 线程池的使用，线程池是非常复杂的一种工具，使用好是一种利器，使用不好也会造成很多问题，所以深入研究线程池还是非常有必要的，希望本文能对您有所帮助。如果您有更好的见解或对本文的内容有指正的地方，请留言给我。
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