并发编程(五)——线程池及原理剖析

线程池

什么是线程池

      Java中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。

  • 第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
  • 第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
  • 第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,

      还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是,要做到合理利用线程池,必须对其实现原理了如指掌。

线程池作用

      线程池是为突然大量爆发的线程设计的,通过有限的几个固定线程为大量的操作服务,减少了创建和销毁线程所需的时间,从而提高效率。

      如果一个线程的时间非常长,就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作,而是不宜。),况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

      Java是天生就支持并发的语言,支持并发意味着多线程,线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的,因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中,线程池的使用是及其简陋的,但是在JDK1.5后,有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包,java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口,Executor接口虽然作为一个非常旧的接口(JDK1.5 2004年发布),但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉,因此写这篇文章来介绍下Executor接口,同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误,欢迎大家指出。

      Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类,Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数,就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池,那么它的底层原理是怎样实现的呢,这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

  • corePoolSize: 核心池的大小。 当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中

  • maximumPoolSize: 线程池最大线程数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;

  • keepAliveTime: 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。

  • unit: 参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值,在TimeUnit类中有7种静态属性:

线程池四种创建方式

Java通过Executors(jdk1.5并发包)提供四种线程池,分别为:

  • newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。

  • newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。

  • newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。

  • newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

newCachedThreadPool

      创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。示例代码如下:

// 无限大小线程池 jvm自动回收
ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
	final int temp = i;
	newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {

		@Override
		public void run() {
			try {
				Thread.sleep(100);
			} catch (Exception e) {
				// TODO: handle exception
			}
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);

		}
	});
}

      总结: 线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

      创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。示例代码如下:

ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int temp = i;
			newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {

				@Override
				public void run() {
					System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",i:" + temp);

				}
			});
		}

      总结:因为线程池大小为3,每个任务输出index后sleep 2秒,所以每两秒打印3个数字。

      定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

      创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下:

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int temp = i;
			newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
				public void run() {
					System.out.println("i:" + temp);
				}
			}, 3, TimeUnit.SECONDS);
}

      表示延迟3秒执行。

newSingleThreadExecutor

      创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下:

ExecutorService newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
	for (int i = 0; i < 10; i++) {
		final int index = i;
		newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

			@Override
			public void run() {
				System.out.println("index:" + index);
				try {
					Thread.sleep(200);
				} catch (Exception e) {
					// TODO: handle exception
				}
			}
		});
	}

      注意: 结果依次输出,相当于顺序执行各个任务。

线程池原理剖析

      提交一个任务到线程池中,线程池的处理流程如下:

  • 1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务,如果不是(核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建)则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务,则进入下个流程。

  • 2、线程池判断工作队列是否已满,如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了,则进入下个流程。

  • 3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态,如果没有,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务。
    并发编程(五)——线程池及原理剖析_第1张图片

自定义线程线程池

      如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize,则每来一个任务,就会创建一个线程去执行这个任务;

      如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize,则每来一个任务,会尝试将其添加到任务缓存队列当中,若添加成功,则该任务会等待空闲线程将其取出去执行;若添加失败(一般来说是任务缓存队列已满),则会尝试创建新的线程去执行这个任务;

      如果队列已经满了,则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下,则创建新的线程

      如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,则会采取任务拒绝策略进行处理;

      如果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,直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize;如果允许为核心池中的线程设置存活时间,那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime,线程也会被终止。

public class Test0007 {

	public static void main(String[] args) {
		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
		for (int i = 1; i <= 6; i++) {
			TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
			executor.execute(t1);
		}
		executor.shutdown();
	}
}

class TaskThred implements Runnable {
	private String taskName;

	public TaskThred(String taskName) {
		this.taskName = taskName;
	}

	@Override
	public void run() {
		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
	}

}

合理配置线程池

CPU密集

      CPU密集的意思是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行。
      CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),而在单核CPU上,无论你开几个模拟的多线程,该任务都不可能得到加速,因为CPU总的运算能力就那些。

IO密集

      IO密集型,即该任务需要大量的IO,即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行,即时在单核CPU上,这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

      接着上一篇探讨线程池留下的尾巴,如何合理的设置线程池大小。

      要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析:

    1. 任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
    1. 任务的优先级:高、中、低。
    1. 任务的执行时间:长、中、短。
    1. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等。

      性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。

      对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。

      若任务对其他系统资源有依赖,如某个任务依赖数据库的连接返回的结果,这时候等待的时间越长,则CPU空闲的时间越长,那么线程数量应设置得越大,才能更好的利用CPU。

      当然具体合理线程池值大小,需要结合系统实际情况,在大量的尝试下比较才能得出,以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目

      比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。

      这个公式进一步转化为:

最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目

      可以得出一个结论:

      线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
      以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。

      CPU密集型时,任务可以少配置线程数,大概和机器的cpu核数相当,这样可以使得每个线程都在执行任务

      IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数,2*cpu核数

      操作系统之名称解释:
      某些进程花费了绝大多数时间在计算上,而其他则在等待I/O上花费了大多是时间,前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound,后者称为I/O密集型,I/O-bound。

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