ThreadPoolExecutor线程池解析与BlockingQueue的三种实现

目的

主要介绍ThreadPoolExecutor的用法,和较浅显的认识,场景的使用方案等等,比较忙碌,如果有错误还请大家指出

ThreadPoolExecutor介绍

ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名如下

ThreadPoolExecutor
(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler)
  1. corePoolSize(线程池的基本大小):当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。
  2. workQueue任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。

    1. ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。
    2. LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO (先进先出) 排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列
    3. SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
    4. PriorityBlockingQueue:一个具有优先级的无限阻塞队列
  3. maximumPoolSize(线程池最大大小):线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。

  4. ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程做些更有意义的事情,比如设置daemon和优先级等等
  5. RejectedExecutionHandler(饱和策略):当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy,表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
    1. AbortPolicy:直接抛出异常。
    2. CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。
    3. DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。
    4. DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。
    5. 也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
  6. keepAliveTime(线程活动保持时间):线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大这个时间,提高线程的利用率。
  7. TimeUnit(线程活动保持时间的单位):可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。

根据上面的描述,我相信我们能够在熟悉参数的情况下自定义自己的线程池,但是我们发现在jdk帮助文档里面有这样一句话

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)和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。

线程池的工作方式

  1. 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。(什么意思?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
  2. 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
  3. 如果无法将请求加入队列(队列已满),则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,如果超过,在这种情况下,新的任务将被拒绝。

那么我们可以发现,队列在线程池中是非常重要的角色,那么Executors就是根据不同的队列实现了功能不同的线程池,下面我们来看看

Executors包含的常用线程池

1.ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads):固定大小线程池。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {  
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,  
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
                                      new LinkedBlockingQueue());  
    }  

我们可以发现,coresize和maxsize相同,超时时间为0,队列用的LinkedBlockingQueue无界的FIFO队列,这表示什么,很明显,这个线程池始终只有的线程在运行,同时超时时间为0,线程运行完后就关闭,而不会再等待超时时间,如果队列里面有线程任务的话就从队列里面取出线程,然后开启一个新的线程开始执行

2.ExecutorService newCachedThreadPool():无界线程池

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {  
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,  
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,  
                                      new SynchronousQueue());  
    }  

SynchronousQueue队列,一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作。所以,当我们提交第一个任务的时候,是加入不了队列的,这就满足了,一个线程池条件“当无法加入队列的时候,且任务没有达到maxsize时,我们将新开启一个线程任务”。所以我们的maxsize是big big。时间是60s,当一个线程没有任务执行会暂时保存60s超时时间,如果没有的新的任务的话,会从cache中remove掉。

3.Executors.newSingleThreadExecutor();大小为1的固定线程池,这个其实就是newFixedThreadPool(1).关注newFixedThreadPool的用法就行

排队策略

排队有三种通用策略:
1. 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。
2. 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
3. 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。

使用直接提交策略,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。

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.
1. 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。
2. 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
3. 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。
4. 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

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,如果任务内存大一些,不一会儿就爆了

有界队列,使用ArrayBlockingQueue。

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。

new ThreadPoolExecutor(  
            2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,   
            new ArrayBlockingQueue(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queu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。

Summary

  1. ThreadPoolExecutor的使用还是很有技巧的。
  2. 使用无界queue可能会耗尽系统资源。
  3. 使用有界queue可能不能很好的满足性能,需要调节线程数和queue大小
  4. 线程数自然也有开销,所以需要根据不同应用进行调节。

通常来说对于静态任务可以归为:
1. 数量大,但是执行时间很短
2. 数量小,但是执行时间较长
3. 数量又大执行时间又长
4. 除了以上特点外,任务间还有些内在关系
5. CPU密集或者IO密集型任务

看完这篇问文章后,希望能够可以选择合适的类型。

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