多线程之线程池-各个参数的含义- 阿里，美团，京东面试题目

阿里的面试官问了个问题，如果corePolllSize=10,MaxPollSize=20,如果来了25个线程 怎么办，

 先 达到 corePoolSize，然后 优先放入队列，然后在到MaxPollSize;然后拒绝；

答案：

当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：
1、 如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。
2、 如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。
3、如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，再有新的线程，开始增加线程池的线程数量处理新的线程，直到maximumPoolSize；
4、 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。也就是：处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程 maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。
5、 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

当线程数小于corePoolSize时,提交一个任务创建一个线程(即使这时有空闲线程)来执行该任务。
当线程数大于等于corePoolSize，首选将任务添加等待队列workQueue中（这里的workQueue是上面的BlockingQueue），等有空闲线程时，让空闲线程从队列中取任务。
当等待队列满时，如果线程数量小于maximumPoolSize则创建新的线程，否则使用拒绝线程处理器来处理提交的任务。

 

慢慢的启动到10，然后把剩下的15个放到阻塞队列里面，并开始在线程池里面创建线程，直到最大MaximumPoolSize;

当然是先放在阻塞队列(如果数量为0，就一直等待,LinkedBlockingDeque是一个由链表结构组成的双向阻塞队列,两边都可以进出的，那种，

参考：聊聊并发（七）——Java中的阻塞队列)里面了，BlockingQueue,面试官想知道具体的处理流程，我掌握的不深，于是下定决心好好查查：

尤其是那个车间里工人的例子，好好看看，理解线程很有用：

 

在上一章中我们概述了一下线程池，这一章我们看一下创建newFixedThreadPool的源码。例子还是我们在上一章中写的那个例子。

创建newFixedThreadPool的方法：

 

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

 

   

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

 

上面这两个方法是创建固定数量的线程池的两种方法，两者的区别是：第二种创建方法多了一个线程工厂的方法。我们继续看ThreadPoolExecutor这个类中的构造函数：

 

ThreadPoolExecutor的构造函数：

  

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,  
                          int maximumPoolSize,  
                          long keepAliveTime,  
                          TimeUnit unit,  
                          BlockingQueue workQueue) {  
    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,  
         Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);  
}  

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;  
}  

 

ThreadPollExecutor中的所有的构造函数最终都会调用上面这个构造函数，接下来我们来分析一下这些参数的含义： 

corePoolSize：

线程池启动后，在池中保持的线程的最小数量。需要说明的是线程数量是逐步到达corePoolSize值的。例如corePoolSize被设置为10，而任务数量只有5，则线程池中最多会启动5个线程，而不是一次性地启动10个线程。

maxinumPoolSize：

线程池中能容纳的最大线程数量，如果超出，则使用RejectedExecutionHandler拒绝策略处理。 

keepAliveTime：

线程的最大生命周期。这里的生命周期有两个约束条件：一：该参数针对的是超过corePoolSize数量的线程；二：处于非运行状态的线程。举个例子：如果corePoolSize（最小线程数）为10，maxinumPoolSize（最大线程数）为20，而此时线程池中有15个线程在运行，过了一段时间后，其中有3个线程处于等待状态的时间超过keepAliveTime指定的时间，则结束这3个线程，此时线程池中则还有12个线程正在运行。

unit：

这是keepAliveTime的时间单位，可以是纳秒，毫秒，秒，分钟等。

workQueue： 

任务队列。当线程池中的线程都处于运行状态，而此时任务数量继续增加，则需要一个容器来容纳这些任务，这就是任务队列。这个任务队列是一个阻塞式的单端队列。 

newFixedThreadPool和newSingleThreadExector使用的是LinkedBlockingQueue的无界模式(美团面试题目)。

 

threadFactory：

定义如何启动一个线程，可以设置线程的名称，并且可以确定是否是后台线程等。

handler：

拒绝任务处理器。由于超出线程数量和队列容量而对继续增加的任务进行处理的程序。

OK，ThreadPoolExecutor中的主要参数介绍完了。我们再说一下线程的管理过程： 首先创建一个线程池，然后根据任务的数量逐步将线程增大到corePoolSize，如果此时仍有任务增加，则放置到workQueue中，直到workQueue爆满为止，然后继续增加池中的线程数量（增强处理能力），最终达到maxinumPoolSize。那如果此时还有任务要增加进来呢？这就需要handler来处理了， 或者丢弃新任务，或者拒绝新任务，或者挤占已有的任务（拒绝策略，美团面试）。在任务队列和线程池都饱和的情况下，一旦有线程处于等待（任务处理完毕，没有新任务）状态的时间超过keepAliveTime，则该线程终止，也就是说池中的线程数量会逐渐降低，直至为corePoolSize数量为止。

总结：

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue
RejectedExecutionHandler handler)
 
corePoolSize: 线程池维护线程的最少线程数,也是核心线程数,包括空闲线程
maximumPoolSize: 线程池维护线程的最大线程数
keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
unit: 程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue: 线程池所使用的缓冲队列
handler: 线程池对拒绝任务的处理策略

 

 

 

在《编写高质量代码 改善Java程序的151个建议》这本书里举的这个例子很形象：

 

OK，接下来我们来看一下怎么往任务队里中放入线程任务：在java.util.concurrent.AbstractExecutorService这个类的submit方法

submit方法

public Future submit(Runnable task) {  
    if (task == null) throw new NullPointerException();  
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task, null);  
    execute(ftask);//执行任务  
    return ftask;  
}  
  
/** 
 * @throws RejectedExecutionException {@inheritDoc} 
 * @throws NullPointerException       {@inheritDoc} 
 */  
public  Future submit(Runnable task, T result) {  
    if (task == null) throw new NullPointerException();  
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task, result);  
    execute(ftask);//执行任务  
    return ftask;  
}  
  
/** 
 * @throws RejectedExecutionException {@inheritDoc} 
 * @throws NullPointerException       {@inheritDoc} 
 */  
public  Future submit(Callable task) {  
    if (task == null) throw new NullPointerException();  
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task);  
    execute(ftask);//执行任务  
    return ftask;  
}  

 

这是三个重载方法，分别对应Runnable、带结果的Runnable接口和Callable回调函数。其中的newTaskFor也是一个重载的方法，它通过层层的包装，把Runnable接口包装成了适配RunnableFuture的实现类，底层实现如下：

public FutureTask(Runnable runnable, V result) {  
    this.callable = Executors.callable(runnable, result);  
    this.state = NEW;       // ensure visibility of callable  
}  

 

 

public static  Callable callable(Runnable task, T result) {  
    if (task == null)  
        throw new NullPointerException();  
    return new RunnableAdapter(task, result);  
}  

 

static final class RunnableAdapter implements Callable {  
    final Runnable task;  
    final T result;  
    RunnableAdapter(Runnable task, T result) {  
        this.task = task;  
        this.result = result;  
    }  
    public T call() {  
        task.run();  
        return result;  
    }  
}  

 

在submit中最重要的是execute这个方法，这个方法也是我们分析的重点

execute方法：

 

public void execute(Runnable command) {  
    if (command == null)  
        throw new NullPointerException();  
    int c = ctl.get();  
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {//  
        if (addWorker(command, true))  
            return;  
        c = ctl.get();  
    }  
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {  
        int recheck = ctl.get();  
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))  
            reject(command);  
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)  
            addWorker(null, false);  
    }  
    else if (!addWorker(command, false))  
        reject(command);  
}  

 

在这个方法中分为三部分

1、如果少于corePoolSize数量的线程在运行，则启动一个新的线程并把传进来的Runnable做为第一个任务。然后会检查线程的运行状态和worker的数量，阻止不符合要求的任务添加到线程中

2、如果一个任务成功的放入到了队列中，我们仍然需要二次检查我们是否应该添加线程或者停止。因此我们重新检查线程状态，是否需要回滚队列，或者是停止或者是启动一个新的线程

3、如果我们不能添加队列任务了，但是仍然在往队列中添加任务，如果添加失败的话,用拒绝策略来处理。

这里最主要的是addWorker这个方法：

try {  
    w = new Worker(firstTask);  
    final Thread t = w.thread;  
    if (t != null) {  
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;  
        mainLock.lock();  
        try {  
            // Recheck while holding lock.  
            // Back out on ThreadFactory failure or if  
            // shut down before lock acquired.  
            int rs = runStateOf(ctl.get());  
  
            if (rs < SHUTDOWN ||  
                (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {  
                if (t.isAlive()) // precheck that t is startable  
                    throw new IllegalThreadStateException();  
                workers.add(w);  
                int s = workers.size();  
                if (s > largestPoolSize)  
                    largestPoolSize = s;  
                workerAdded = true;  
            }  
        } finally {  
            mainLock.unlock();  
        }  
        if (workerAdded) {  
            t.start();  
            workerStarted = true;  
        }  
    }  
} finally {  
    if (! workerStarted)  
        addWorkerFailed(w);  
}  

 

我们在这个方法里创建一个线程，注意这个线程不是我们的任务线程，而是经过包装的Worker线程。所以这里的run方法是Worker这个类中的run方法。execute方法是通过Worker类启动的一个工作线程，执行的是我们的第一个任务，然后该线程通过getTask方法从任务队列总获取任务，之后再继续执行。这个任务队列是一个BlockingQueue，是一个阻塞式的，也就是说如果该队列元素为0，则保持等待状态。直到有任务进入为止。

 

Java中的线程池

我们一般将任务(Task)提交到线程池中运行，对于一个线程池而言，需要关注的内容有以下几点：
在什么样的线程中执行任务
任务按照什么顺序来执行(FIFO,LIFO,优先级)
最多有多少个任务能并发执行
最多有多个任务等待执行
如果系统过载则需要拒绝一个任务，如何通知任务被拒绝？
在执行一个任务之前或之后需要进行哪些操作
围绕上面的问题，我们来研究一下java中的线程池

线程池的创建

Exectors.newFixedThreadPool(int size)：创建一个固定大小的线程池。 每来一个任务创建一个线程，当线程数量为size将会停止创建。当线程池中的线程已满，继续提交任务，如果有空闲线程那么空闲线程去执行任务，否则将任务添加到一个无界的等待队列中。
Exectors.newCachedThreadPool():创建一个可缓存的线程池。对线程池的规模没有限制，当线程池的当前规模超过处理需求时(比如线程池中有10个线程，而需要处理的任务只有5个)，那么将回收空闲线程。当需求增加时则会添加新的线程。
Exectors.newSingleThreadExcutor():创建一个单线程的Executor,它创建单个工作者线程来执行任务，如果这个线程异常结束，它会创建另一个线程来代替。
Exectors.newScheduledThreadPool():创建一个固定长度的线程池，而且以延迟或定时的方式来执行任务。
上面都是通过工厂方法来创建线程池，其实它们内部都是通过创建ThreadPoolExector对象来创建线程池的。下面是ThreadPoolExctor的构造函数。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    ...
}

 

我们看到构造函数是public类型的，所以我们也可以自定义自己的线程池。

在什么样的线程中执行任务？

java中对于任务的描述有两种，一种是Runnable型的任务，一种是Callable型的任务。前者运行结束后不会返回任何东西，而后者可以返回我们需要的计算结果，甚至异常。

在没有返回值的线程中运行

创建一个线程池，然后调用其execute方法，并将一个Runnable对象传递进去即可。

ExectorService exector = Exectors.newCachedThreadPool();
exector.execute(new Runnable(){
public void run(){
System.out.println("running...");
}
});

 

在有返回值的线程中运行

ExectorService exector = Exectors.newCachedThreadPool();
Callable task = new Callable() {
    public Result call() {
        return new Computor().compute();
    }
};
Future future = exector.submit(task);
result = future.get();  //改方法会一直阻塞，直到提交的任务被运行完毕

 

任务按照什么顺序来执行(FIFO,优先级)

如果任务按照某种顺序来执行的话，则任务一定是串行执行的。我们可以看到在ThreadPoolExecutor中第四个参数是BlockingQueue,提交的任务都先放到该队列中。如果传入不同的BlockQueue就可以实现不同的执行顺序。传入LinkedBlockingQueue则表示先来先服务，传入PriorityBlockingQueue则使用优先级来处理任务

Exectors.newSingleThreadExcutor()使用的是先来先服务策略

最多有多少个任务能并发执行

线程池中的线程会不断从workQueue中取任务来执行，如果没任务可执行，则线程处于空闲状态。
在ThreadPoolExecutor中有两个参数corePoolSize和maximumPoolSize，前者被称为基本大小，表示一个线程池初始化时，里面应该有的一定数量的线程。但是默认情况下，ThreadPoolExecutor在初始化是并不会马上创建corePoolSize个线程对象，它使用的是懒加载模式。

• 当线程数小于corePoolSize时,提交一个任务创建一个线程(即使这时有空闲线程)来执行该任务。
• 当线程数大于等于corePoolSize，首选将任务添加等待队列workQueue中（这里的workQueue是上面的BlockingQueue），等有空闲线程时，让空闲线程从队列中取任务。
• 当等待队列满时，如果线程数量小于maximumPoolSize则创建新的线程，否则使用拒绝线程处理器来处理提交的任务。

最多有多少的任务等待执行

这个问题和BlockingQueue相关。 BlockingQueue有三个子类，一个是ArrayBlockingQueue(有界队列),一个是LinkedBlockingQueue(默认无界，但可以配置为有界)，PriorityBlockingQueue(默认无界，可配置为有界)。所以，对于有多少个任务等待执行与传入的阻塞队列有关。

newFixedThreadPool和newSingleThreadExector使用的是LinkedBlockingQueue的无界模式。而newCachedThreadPool使用的是SynchronousQueue，这种情况下线程是不需要排队等待的，SynchronousQueue适用于线程池规模无界。

如果系统过载则需要拒绝一个任务，如何通知任务被拒绝？

当有界队列被填满或者某个任务被提交到一个已关闭的Executor时将会启动饱和策略，即使用RejectedExecutionHandler来处理。JDK中提供了几种不同的RejectedExecutionHandler的实现：AbortPolicy，CallerRunsPolicy, DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。

AbortPolicy：默认的饱和策略。该策略将抛出未检查的RejectedExcutionException,调用者可以捕获这个异常，然后根据自己的需求来处理。

DiscardPolicy：该策略将会抛弃提交的任务

DiscardOldestPolicy：该策略将会抛弃下一个将被执行的任务(处于队头的任务)，然后尝试重新提交该任务到等待队列

CallerRunsPolicy:该策略既不会抛弃任务也不会抛出异常，而是在调用execute()的线程中运行任务。比如我们在主线程中调用了execute(task)方法，但是这时workQueue已经满了，并且也不会创建的新的线程了。这时候将会在主线程中直接运行execute中的task。

在执行一个任务之前或之后需要进行哪些操作

ThreadPoolExecutor是可扩展的，它提供了几个可以重载的方法：beforeExecute,afterExecute和terminated,这里用到了面向的切面编程的思想。无论任务是从run中正常返回，还是抛出异常而返回，afterExectue都会被调用。如果 beforeExecute中抛出了一个 RunntimeException,那么任务将不会被执行，并且 afterExecute也不会被调用。

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        TimingThreadPool executor = new TimingThreadPool(5, 10, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingQueue());
        for (int i = 0; i < 5; i++)
            executor.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("running1....");
                }
            });
        executor.shutdown();
    }
}

class TimingThreadPool extends ThreadPoolExecutor {

    private final ThreadLocal startTime = new ThreadLocal();
    private final AtomicLong numTasks = 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);
        startTime.set(System.nanoTime());
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        try {
            long endTime = System.nanoTime();
            long taskTime = endTime - startTime.get();
            numTasks.incrementAndGet();
            totalTime.addAndGet(taskTime);
        } finally {
            super.afterExecute(r, t);
        }
    }

    @Override
    protected void terminated() {
        try {
            System.out.println(String.format("Terminated: arg time = %d",
                    totalTime.get() / numTasks.get()));
        } finally {
            super.terminated();
        }
    }
}

 

上面的代码统计任务平均执行时间，在每个线程中beforeExecute和afertExecute都会执行一次，而terminated等线程池关闭的时候执行

参考：Java多线程和线程池

参考：java中的线程池 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/8628843.html