一、Executor框架
- 1.使用Executor框架
- 2.线程池
- 3.Executor的生命周期:ExecutorService
- 4.延迟任务和周期任务
- 5.Callable对比Runnable
- 6.Callable和Future结合使用返回结果
- 7.CompletionService和BlockingQueue
二、取消和关闭
- 1.通过取消标志
- 2.通过中断机制
- 3.通过Future来实现取消
- 4.关闭服务
三、线程池
- 1.线程饥饿死锁
- 2.ThreadPoolExecutor
- 3.饱和策略
- 4.定制ThreadPoolExecutor
- 5.拓展ThreadPoolExecutor
- 6.并行实现递归算法
选择串行的方式执行任务,串行处理机制通常无法提高高吞吐率和快速响应性,于是我们可以显式地为任务创建线程,为每一个请求创建一个线程来执行任务,这样可以实现更高的响应性。
但是这样会带来很多问题:
1. 线程的创建和销毁开销非常高
2. 活跃的线程会消耗系统资源,尤其是内存。如果可运行的线程数量多于可用处理器的数量,那么有些线程就会闲置。大量空闲的线程会占用许多内存,给GC带来很大的压力,而且大量线程在竞争CPU资源时还会产生其他性能开销。
3. 可创建线程的数量存在一个限制。这个限制值受多个平台制约,包括JVM的启动参数,Thread构造函数中请求栈的大小以及操作系统的限制。
总得来说,增加线程可以提高系统的吞吐率但是如果超出了这个范围,再创建更多的线程只会降低程序的速度,更严重会导致奔溃。
对于线程和任务,任务是一组逻辑工作单元,而线程是使任务异步执行的机制,Executor框架可以将线程和任务协调起来。
Executor基于生产者—消费者模型,它提供了一个标准的方法,将任务的提交和执行过程解耦,用Runnable来表示任务。提交任务的操作相当于生产者,执行任务的线程相当于消费者。
Executor有两种实现方式:
每线程每任务
public class ThreadPerTaskExecutor implements Executor {
public void execute(Runnable command) {
new Thread(command).start();
}
}
一个线程所有任务:
public class WithinThreadExecutor implements Executor {
public void execute(Runnable command) {
command.run();
}
}
每当你看到
new Thread(runnable).start();
且你希望获得一种更灵活的执行策略时,考虑使用Executor代替Thread
线程池的优势:
1. 通过重用现有的线程而不是创建新线程,可以减少创建和销毁线程的开销
2. 当请求到来时,由于线程已经存在,可以减少等待时间,从而提高了响应性
可以通过调用Executors中的静态工厂方法之一来创建一个线程池:
newFixedThreadPool创建一个定长的线程池, 每当提交一个任务就创建一个线程, 直到达到池的最大长度, 这时线程池会保持长度不再变化. (一任务一线程)
newCachedThreadPool 创建一个可缓存的线程池, 如果当前线程的长度超过了处理的需要时, 它可以灵活的回收空闲的线程, 当需求增加时, 它可以灵活的增加新的线程, 而并不会对池的长度做任何限制. (缓存线程池)
newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的executor, 它只创建唯一的工作者线程来执行任务, 如果这个线程异常结束, 会有另一个取代它, 但是任务会保存在一个queue中等待执行. (多任务一线程)
newScheduleThreadPool 创建一个定长的线程池, 而且支持定时的以及周期性执行任务, 类似timer.(定时线程池)
可以看见上面的静态方法都几乎是通过ThreadPoolExecutor来实现的
参数含义:
corePoolSize:池中所保存的线程数,包括空闲线程maximumPoolSize:线程池允许的最大线程数量
keepAliveTime:存活时间,当线程数大于核心线程数时,多出来的线程为空余线程,当空余线程在一定的时间内没有新任务到达执行,则终止该线程
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,使用不同的Queue,能够得到不同的功能,例如newFixThreadPool使用的是linkedBolckQueue,而newCachedThreadPool使用的是SynchronizedQueue
举例:
对于newFixedThreadPool:它实现了一个初始线程数为任务数(nThreads),最大线程数为任务数,等待时间为0(因为单线程单任务,不存在线程等待任务),并使用一个linkedBolckQueue来保存任务的线程池,这就是单任务单线程的实现
对于newCachedThreadPool:它实现了一个初始线程数为0,最大线程数为无限大,等待时间为1分钟,并使用一个SynchronizedQueue来保存任务的线程池,所以它是一个无限线程的缓存池
从上面所述,我们可以看出Executor通常是创建线程来执行任务,为了解决执行服务的生命周期问题,Executor扩展了ExecutorService接口,添加了生命周期的管理方法
public interface ExecutorService extends Executor {
void shutdown();
List shutdownNow();
boolean isShutdown();
boolean isTerminated();
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
....
ExecutorService有三种状态: running(运行), shuting down(关闭), terminated(已终止)。
shuting down(关闭)状态:
shutdown:将停止接受新的任务, 同时等待已经提交的任务完成, 包括尚未完成的任务
showdownNow:会启动一个强制的关闭过程, 尝试取消所有运行中的任务和排在队列中尚未开始的任务,并把排队中尚未开始的任务返回。
对于关闭后提交到ExecutorService中的任务, 会被(拒接执行处理器)rejected execution handler处理,它会抛弃任务,或者使得execute方法抛出一个未检查的RejectedExecutionException。
terminated(已终止)状态:
等所有任务都完成之后,进入terminated状态, 可以调用awaitTermination等待ExecutorService到达终止状态, 也可以轮询检查isTerminated判断是否终止. 通常shutdown会紧随awaitTermination之后, 这样可以产生同步地关闭ExecutorService的效果.
延迟任务:在100ms后执行任务
周期任务:没100ms执行一次任务
一把来说,Timer类用于执行延迟任务和周期任务,但是Timer有以下两个问题:
1. 只会创建一个线程来执行所有task, 如果一个task非常耗时, 会导致其他的task的实效准确性出问题
2. Timer线程并不捕获异常,对于一些未检查异常(RuntimeException)抛出,Timer线程会被终止
public class Test {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new myTask(), 1);//这里抛出RuntimeException之后,整个Timer线程会被终止
Thread.sleep(1000);
timer.schedule(new myTask(), 1);
Thread.sleep(5000);
}
static class myTask extends TimerTask{
@Override
public void run() {
throw new RuntimeException();
}
}
}
因此我们一般不使用Timer,可以使用DelayQueue来实现自己的调度服务, 它使BlockingQueue的一种实现,并为ScheduledThreadPoolExecutor提供了调度功能。
其内部包含了一个Delayed对象的容器. Delayed是一种延迟时间对象, 只有元素过期后,它才会让你执行take获取元素(这个元素实现了Delayed接口)。
public class ThreadPerTaskExecutor implements Executor {
public void execute(Runnable command) {
new Thread(command).start();
}
}
Exceutor框架使用Runnable作为最基本的任务形式,但是Runnable有一种很大的局限性,它不能返回一个值或抛出一个受检查的异常。
Callable是一种更好的任务形式,它能返回一个值或者抛出一个异常
public interface Callable {
V call() throws Exception;
}
Executor执行任务时有4个生命周期阶段:创建,提交,开始,完成。
对于已提交但尚未开始的任务,调用shutdownNow()可以取消并返回这些任务;对于已经开始的任务,只有当他们能响应中断时,才能取消。
public interface Future {
boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
boolean isCancelled();
boolean isDone();
V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
V get(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
get()方法的行为将取决于任务的状态,如果任务已经完成,那么get会立即返回结果或者抛出一个Exception,如果任务没有完成,那么get将阻塞并直到任务完成。
将一个Runnable或者Callable任务传递给ExecutorService的submit方法,将返回一个Future用于获得任务的执行结果或者取消任务。
private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
void renderPage(String source) {
final List imageInfos = scanForImageInfo(source);
//下载图片
Callable<List> task = new Callable<List>() {
@Override
public List call() throws Exception {
List list = new ArrayList();
for (ImageInfo imageInfo : imageInfos) {
list.add(imageInfo.download());
}
}
};
//处理图片
Future<List> future = executor.submit(task);//将一个Runnable或者Callable任务传递给ExecutorService的submit方法,将返回一个Future用于获得任务的执行结果或者取消任务。
renderText(source);
try {
List list = future.get();//get()方法会一直阻塞,直到callable的任务全部完成。
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
// 由于不需要结果,因此取消任务
future.cancel(true);
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
上面程序还存在一个问题不是很好,就是下载图片和处理图片的速率的协调问题,如果处理图片的速度远远高于下载图片的速度,那跟串行执行的效率可能相差不是很大。
CompletionService用来将Executor与BlockingQueue进行结合, 将Callable任务提交给它执行, 然后使用类似队列中的take和poll在结果完整时获得这个结果。
public class Test {
private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
void renderPage(String source) {
final List imageInfos = scanForImageInfo(source);
CompletionService service = new ExecutorCompletionService(
executor);
for (final ImageInfo imageInfo : imageInfos) {
service.submit(new Callable() {
public ImageData call() throws Exception {
return imageInfo.downloadImage();
}
});
}
renderText(source);
for (int i = 0; i < imageInfos.size(); i++) {
Future f;
try {
f = service.take();
ImageData imageData = f.get();
renderImage(imageData);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
上面这个改进相对于前一个,在两个方面提高了性能:
1. 为每一个图片的下载都创建一个独立任务,把串行下载改为了并行下载,减少了下载图像的总时间
2. 通过CompletionService来即时获取每一个下载任务的Future,并通过该Future来获取结果进行处理,有更好的并发性
一般来说,我们推荐下面这种用法。
Java没有提供任何机制来安全地终止线程,但是它提供了中断,这是一种协作机制,能够使一个线程终止另一个线程的当前工作。
public class PrimeGenerator implements Runnable {
private final List primes = new ArrayList();
private volatile boolean cancelled;
@Override
public void run() {
BigInteger p = BigInteger.ONE;
while (!cancelled) {
p = p.nextProbablePrime();
synchronized (this) {
primes.add(p);
}
}
}
public void cancel() {
this.cancelled = true;
}
public synchronized List get() {
return new ArrayList(primes);
}
}
客户端执行取消
PrimeGenerator g = new PrimeGenerator();
new Thread(g).start();
try {
Thread.sleep(10);
} finally {
g.cancel();
}
但是这里会有一个问题,这种标志,在生产者消费者模型中,当队列已被填满,生产者put时会被阻塞,如果此时消费者希望取消生产者任务,于是它调用cancel()来改变取消标志,但是生产者无法识别这个标志,因为它已经被阻塞了,它无法从put的阻塞状态恢复过来。
Thread中的中断方法:
public void interrupt();
public boolean isInterrupted();
public static boolean interrupted();
interrupted():会清除当前线程的中断状态,除非你想屏蔽掉这个中断,否则你要对它处理:抛出InterruptedException或者再次调用interrupt恢复中断
对中断的理解应该是:它并不会真正中断一个正在运行的线程; 它仅仅只是发送中断请求(这一点很重要)
对于上面取消标志的生产者消费者模型,如果使用中断标志就能够解决为。在每一次迭代循环时,有两个位置可以检测出中断:阻塞的put中,循环开始处查询中断状态时,当检测到中断时,我们对它进行处理就可以实现任务的取消了。
public class PrimeProducer extends Thread {
private final BlockingQueue queue;
public PrimeProducer(BlockingQueue queue) {
this.queue = queue;
}
@Override
public void run() {
try {
BigInteger p = BigInteger.ONE;
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
queue.put(p.nextProbablePrime());
}
} catch (InterruptedException e) {
}
}
public void cancel() {
interrupt();
}
}
ExecutorService.submit将返回一个Future来管理任务,Future拥有一个cancle方法
boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
如果mayInterruptIfRunning为true,并且任务当前正在某一个线程运行,那么这个线程能够被中断;
如果为false,那么意味着“如果任务还没有启动,则不要运行它”
当Future.get抛出InterruptedException或者TimeoutException时,如果你知道不再需要结果,那么就可以调用Future.cancle来取消任务。
如果一个方法需要处理一批任务, 并在所有任务结束前不返回, 那么它可以通过使用私有的Executor来简化服务的生命周期, 其中Executor的寿命限定在该方法中:
boolean checkMail(Set hosts, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
final AtomicBoolean hasNewMail = new AtomicBoolean(false); // 使用Atmic去掉volatile是因为内部Runnable访问hasNewMail标识, 那么必须是final的, 这样才能避免被修改
try {
for (final String host : hosts) {
exec.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
if (checkMail(host)) {
hasNewMail.set(true);
}
}
});
}
} finally {
exec.shutdown(); //关闭
exec.awaitTermination(timeout, unit); //等待结束
}
return hasNewMail.get();
}
Executor的shutdownNow方法强行关闭一个ExecutorService时, 它试图取消正在进行的任务, 并返回那些已经提交但是尚未开始的任务。然而,对于那些已经开始但尚未结束的任务,我们用常规的方法无法找出,但是可以通过一个容器来保存这些已开始但尚未结束的任务。
在线程池中,如果任务依赖于其他任务,那么可能导致死锁。在单线程的Executor中,第二个任务停留在工作队列中,等待第一个任务的完成,之后到第二个任务开始执行,而第一个任务又需要第二个任务完成的结果,因此这样就导致死锁。只要线程池中的任务需要无限期地等待一些必须由池中其它任务才能提供的资源或条件,例如某个任务等待另一个任务的返回值或执行结果,除非线程池足够大,否则将发生线程饥饿死锁。
如果阻塞时间过长,即使不死锁,响应性也会很差。这种情况,我们要限定等待的时间,不要无限的等。大多数平台类库中的阻塞方法, 都同时有限时的和非限时的两个版本, 比如Thread.join, BlockingQueue.put, CountDownLatch.await, Selector.select. 如果出现超等待, 你可以把任务标识为失败, 中止它或者把它重新放回队列, 准备之后执行。
总结来说:各种不同类型的线程池,即使通过核心池大小、最大池大小、 存活时间和、实现队列来实现各自类型的功能
newFixedThreadPool:工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小, 而且它永远不会超时;
newCachedThreadPool:工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE, 核心池的大小设置为0, 超时时间设置为1分钟, 这样创建出来的无限扩大的线程池会在需求量减少的情况下减少线程数量.ThreadPoolExecutor提供一个BlockingQueue来保存等待执行的任务。基本的排队方法有3种,无界队列,有界队列和同步移交(Synchronous)。
newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:默认使用的是一个无界的LinkedBlockingQueue, 如果所有的工作者线程都处于忙碌状态, 任务将会在队列中等候, 如果任务持续地到达, 超过了它被执行的速度, 队列会无限地增加.
SynchronousQueue:当你需要一个庞大,且线程无限的线程池,可以使用SynchronousQueue,它完全绕开队列, 将任务直接从生产者移交到工作者线程, 因为SynchronousQueue并不是一个真正的队列, 而是一种管理直接在线程间移交信息的机制。
只有当池的大小是无限的, 或者可以接受任务被拒绝, SynchronousQueue才是一个有实际价值的选择, newCachedThreadPool工厂就是用了SynchronousQueue.
当有界队列被填满后,饱和策略就游泳了。ThreadPoolExecutor的饱和策略可以通过调用setRejectedExecutionHandler来修改。JDK提供了几种不同的实现,每一种实现有不同的饱和策略:AbortPolicy,CallerRunsPolicy,DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。
1. 中止策略(AbortPolicy):默认的饱和策略,会抛出RejectedExecutionException: 调用者可以捕获这个隐藏然后编写满足自己需求的处理代码
2. 抛弃策略(DiscardPolicy):当最新提交的任务不能进入队列等待执行时, 遗弃(discard)策略会默认放弃这个任务
3. 遗弃最旧策略(DiscardOldestPolicy):选择丢弃的任务是本应该接下来就应该执行的任务, 该策略还会尝试去重新提交新任务。(该策略最好不要和优先级队列一起使用)
4. 调用者运行策略(CallerRunsPolicy):既不会丢弃哪个任务, 也不会抛出任何异常. 它会把一些任务退回到调用者那里, 从此缓解新任务流. 他不会在池线程中执行最新提交的任务, 但是他会在一个调用了execute的线程中执行。当工作队列充满后, 并没有预置的饱和策略来阻塞execute
当工作队列充满后, 并没有预置的饱和策略来阻塞execute. 但是, 使用Semaphore信号量可以实现这个效果
public class BoundedExecutor {
private final Executor exec;
private final Semaphore semahpore;
public BoundedExecutor(Executor exec, int bound) {
super();
this.exec = exec;
this.semahpore = new Semaphore(bound);
}
public void submitTask(final Runnable command) throws InterruptedException {
semahpore.acquire(); //请求资源
try {
exec.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
command.run();
} finally {
semahpore.release();
}
}
});
} catch (RejectedExecutionException e) {
semahpore.release();
}
}
}
大多数通过构造函数传给ThreadPoolExecutor的参数(核心池大小, 最大池大小, 活动时间, 拒绝处理器) 都可以在创建之后通过setter进行设置。如果Executors是通过Executors中的某个工厂方法创建(newSingleThreadExecutor除外),那么可以将结果的类型转换为ThreadPoolExecutor以访问设置器(setter):
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
if(executor instanceof ThreadPoolExecutor){
((ThreadPoolExecutor) executor).setCorePoolSize(10);
}
ThreadPoolExecutor提供了几个可以在子类化中改写的方法(afterExecute, beforeExecute, terminated),这些方法可以用于拓展ThreadPoolExecutor的行为。
public class TimingThreadPool extends ThreadPoolExecutor {
private final ThreadLocal startTime = new ThreadLocal();
private final Logger log = Logger.getLogger("TimingThreadPool");
private final AtomicLong numTask = new AtomicLong();
private final AtomicLong totalTime = new AtomicLong();
public TimingThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
}
@Override
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
super.beforeExecute(t, r);
log.fine(String.format("Thread %s: start %s", t, r));
startTime.set(System.nanoTime());
}
@Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
try {
long endTime = System.nanoTime();
long taskTime = endTime - startTime.get();
totalTime.addAndGet(taskTime);
numTask.incrementAndGet();
} finally {
super.afterExecute(r, t);
}
}
@Override
protected void terminated() {
try {
log.info(String.format("Terminated: avg time=%dns", totalTime.get() / numTask.get()));
}finally {
super.terminated();
}
}
}
//树节点的串行递归
public void sequentialRecursive(List> nodes, Collection results) {
for (Node node : nodes) {
results.add(node.compute());
sequentialRecursive(node.getChildren(), results);
}
}
//树节点的并行递归
public void parallelRecursive(final Executor exec, List> nodes, final Collection results) {
for (final Node node : nodes) {
exec.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
results.add(node.compute());
}
});
parallelRecursive(exec, nodes, results);
}
}
public Collection getParallelResult(List> nodes) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
Queue resultQueue = new ConcurrentLinkedQueue();
parallelRecursive(exec, nodes, resultQueue);
exec.shutdown();
exec.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);
return resultQueue;
}