图灵学院Java架构师-VIP-并发编程(线程池)

1、Executor

public interface Executor {

    // 执行Runnable任务
    void execute(Runnable command);
}

ExecutorService:

  1. 提供了多种提交任务的方式,支持Callable
  2. 定义了线程池相关操作的接口
public interface ExecutorService extends Executor {
  
    // 启动有序关闭,其中先前提交的任务将被执行,但不会接受任何新任务。
    void shutdown();

    /**
     * 立即关闭执行器, 主要有以下特点:
     * 1. 尝试停止所有正在执行的任务, 无法保证能够停止成功, 但会尽力尝试(例如, 通过 Thread.interrupt中断任务, 但是不响应中断的任务可能无法终止);
     * 2. 暂停处理已经提交但未执行的任务;
     *
     * @return 返回已经提交但未执行的任务列表
     */
    List shutdownNow();

    // 如果此执行程序已关闭,则返回true。
    boolean isShutdown();

    // 仅当执行器已关闭且所有任务都已经执行完成, 才返回true.
    boolean isTerminated();

    // 阻止所有任务在关闭请求之后完成执行,或者发生超时,或者当前线程被中断,以先发生者为准
    boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

    // 接收Callable实现,返回Future对象
     Future submit(Callable task);

    // 提交Runnable任务以执行并返回表示该任务的Future。
     Future submit(Runnable task, T result);

    // 提交Runnable任务以执行并返回表示该任务的Future
    // 注意: Future的get方法在成功完成时将会返回null.
    Future submit(Runnable task);

    // 执行给定集合中的所有任务, 当所有任务都执行完成后, 返回保持任务状态和结果的 Future 列表.
    // 注意: 该方法为同步方法. 返回列表中的所有元素的Future.isDone() 为 true.
     List> invokeAll(Collection> tasks)
        throws InterruptedException;

    // 执行给定集合中的所有任务, 当所有任务都执行完成后或超时期满时(无论哪个首先发生)
    // 返回保持任务状态和结果的 Future 列表.    
     List> invokeAll(Collection> tasks,
                                  long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;

    // 执行给定集合中的任务, 只有其中某个任务率先成功完成(未抛出异常), 则返回其结果
    // 一旦正常或异常返回后, 则取消尚未完成的任务.
     T invokeAny(Collection> tasks)
        throws InterruptedException, ExecutionException;

    // 执行给定集合中的任务, 如果在给定的超时期满前, 某个任务已成功完成(未抛出异常), 则返回其结果.
    // 一旦正常或异常返回后, 则取消尚未完成的任务.
     T invokeAny(Collection> tasks,
                    long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

AbstractExecutorService:

  1. 聚合各种提交方式的入口,将各种任务包装为RunnableFuture,统一调用 execute(RunnableFuture ftask);
  2. 实现各种invoke*的调用逻辑,聚合为doInvokeAny
public Future submit(Runnable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task, null);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

public  Future submit(Runnable task, T result) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task, result);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

public  Future submit(Callable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture ftask = newTaskFor(task);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

ScheduledExecutorService:

交给执行器的某些任务能够定时执行或周期性地执行

public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {

    
    public ScheduledFuture schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit);

    
    public  ScheduledFuture schedule(Callable callable, long delay, TimeUnit unit);

    
    public ScheduledFuture scheduleAtFixedRate(Runnable command,
                                                  long initialDelay,
                                                  long period,
                                                  TimeUnit unit);

   
    public ScheduledFuture scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
                                                     long initialDelay,
                                                     long delay,
                                                     TimeUnit unit);

}

Executors:

  1. 提供线程池的工厂函数
  2. 操作线程池创建

核心创建方式:

  • 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。 

核心API:

1、execute(Runnable command):履行Ruannable类型的任务,
2、submit(task):可用来提交Callable或Runnable任务,并返回代表此任务的Future 对象 
3、shutdown():在完成已提交的任务后封闭办事,不再接管新任务,
4、shutdownNow():停止所有正在履行的任务并封闭办事。
5、isTerminated():测试是否所有任务都履行完毕了。
6、isShutdown():测试是否该ExecutorService已被关闭。 

核心参数:

  • corePoolSize :池中所保存的线程数,包括空闲线程
  • maximumPoolSize:池中允许的最大线程数
  • keepAliveTime: 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
  • 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
  • threadFactory:执行程序创建新线程时使用的工厂
  • handler :由于超出线程范围和队列容量而使执行

运行逻辑:

  • 如果当前池大小,poolSize 小于 corePoolSize ,则创建新线程执行任务
  • 如果当前池大小,poolSize 大于 corePoolSize ,且等待队列未满,则进入等待队列
  • 如果当前池大小,poolSize 大于 corePoolSize 且小于 maximumPoolSize ,且等待队列已满,则创建新线程,执行任务
  • 如果当前池大小,poolSize 大于 corePoolSize 且大于 maximumPoolSize ,且等待队列已满,则调用拒绝策
  • 线程池里的每个线程执行完任务后不会立刻退出,而是会去检查下等待队列里是否还有线程任务需要执行, 如果在keepAliveTime 里等不到新的任务了,那么线程就会退出

2、执行原理

构造参数:

/**
 * 使用给定的参数创建ThreadPoolExecutor.
 *
 * @param corePoolSize    核心线程池中的最大线程数
 * @param maximumPoolSize 总线程池中的最大线程数
 * @param keepAliveTime   空闲线程的存活时间
 * @param unit            keepAliveTime的单位
 * @param workQueue       任务队列, 保存已经提交但尚未被执行的线程
 * @param threadFactory   线程工厂(用于指定如何创建一个线程)
 * @param handler         拒绝策略 (当任务太多导致工作队列满时的处理策略)
 */

ThreadPoolExecutor在逻辑上将自身管理的线程池划分为两部分:

  • 核心线程池(大小对应为corePoolSize)
  • 非核心线程池(大小对应为maximumPoolSize-corePoolSize)

向线程池提交一个任务时,将创建一个工作线程——称之为Worker;Worker在逻辑上从属于下图中的【核心线程池】或【非核心线程池】,具体属于哪一种,要根据corePoolSize、maximumPoolSize、Worker总数进行判断

【核心线程池】【非核心线程池】都是逻辑上的概念,ThreadPoolExecutor在任务调度过程中会根据corePoolSizemaximumPoolSize的大小,判断应该如何调度任务

工作原理:

ThreadPoolExecutor内部定义了一个AtomicInteger变量——ctl,通过按位划分的方式,在一个变量中记录线程池状态和工作线程数——低29位保存线程数高3位保存线程池状态

/**
 * 保存线程池状态和工作线程数:
 * 低29位: 工作线程数
 * 高3位 : 线程池状态
 */
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
 
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
 
// 最大线程数: 2^29-1
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;  // 00011111 11111111 11111111 11111111
 
// 线程池状态
// 11100000 00000000 00000000 00000000
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;   
// 00000000 00000000 00000000 00000000
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;   
// 00100000 00000000 00000000 00000000
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;     
// 01000000 00000000 00000000 00000000
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;    
// 01100000 00000000 00000000 00000000
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;      

可以看到,ThreadPoolExecutor一共定义了5种线程池状态:

  • RUNNING : 接受新任务, 且处理已经进入阻塞队列的任务
  • SHUTDOWN : 不接受新任务, 但处理已经进入阻塞队列的任务
  • STOP : 不接受新任务, 且不处理已经进入阻塞队列的任务, 同时中断正在运行的任务
  • TIDYING : 所有任务都已终止, 工作线程数为0, 线程转化为TIDYING状态并准备调用terminated方法
  • TERMINATED : terminated方法已经执行完成

内部通过HashSet维护Worker

/**
 * 工作线程集合.
 */
private final HashSet workers = new HashSet();

Worker:

/**
 * Worker表示线程池中的一个工作线程, 可以与任务相关联.
 * 由于实现了AQS框架, 其同步状态值的定义如下:
 * -1: 初始状态
 * 0:  无锁状态
 * 1:  加锁状态
 */
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable {
 
    /**
     * 与该Worker关联的线程.
     */
    final Thread thread;
    /**
     * Initial task to run.  Possibly null.
     */
    Runnable firstTask;
    /**
     * Per-thread task counter
     */
    volatile long completedTasks;
 
 
    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1); // 初始的同步状态值
        this.firstTask = firstTask;
        // 每个worker对象会调用线程工厂,
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }
 
    /**
     * 执行任务
     */
    public void run() {
        runWorker(this);
    }
 
    /**
     * 是否加锁
     */
    protected boolean isHeldExclusively() {
        return getState() != 0;
    }
 
    /**
     * 尝试获取锁
     */
    protected boolean tryAcquire(int unused) {
        if (compareAndSetState(0, 1)) {
            setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
            return true;
        }
        return false;
    }
 
    /**
     * 尝试释放锁
     */
    protected boolean tryRelease(int unused) {
        setExclusiveOwnerThread(null);
        setState(0);
        return true;
    }
 
    public void lock() {
        acquire(1);
    }
 
    public boolean tryLock() {
        return tryAcquire(1);
    }
 
    public void unlock() {
        release(1);
    }
 
    public boolean isLocked() {
        return isHeldExclusively();
    }
 
    /**
     * 中断线程(仅任务非初始状态)
     */
    void interruptIfStarted() {
        Thread t;
        if (getState() >= 0 && (t = thread) != null && !t.isInterrupted()) {
            try {
                t.interrupt();
            } catch (SecurityException ignore) {
            }
        }
    }
}

线程工厂:

以下为默认的线程工厂

public static ThreadFactory defaultThreadFactory() {
    return new DefaultThreadFactory();
}

/**
 * 默认的线程工厂.
 */
static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
    private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
    private final ThreadGroup group;
    private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
    private final String namePrefix;
 
    DefaultThreadFactory() {
        SecurityManager s = System.getSecurityManager();
        group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup();
        namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
    }
 
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(), 0);
        if (t.isDaemon())
            t.setDaemon(false);
        if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
            t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
        return t;
    }
}

execute的整个执行流程关键是下面两点:

  1. 如果工作线程数小于核心线程池上限(CorePoolSize),则直接新建一个工作线程并执行任务;
  2. 如果工作线程数大于等于CorePoolSize,则尝试将任务加入到队列等待以后执行。如果加入队列失败了(比如队列已满的情况),则在总线程池未满的情况下(CorePoolSize ≤ 工作线程数 < maximumPoolSize)新建一个工作线程立即执行任务,否则执行拒绝策略。

Worker线程的生命周期

拒绝策略:

ThreadPoolExecutor在以下两种情况下会执行拒绝策略:

  1. 当核心线程池满了以后,如果任务队列也满了,首先判断非核心线程池有没满,没有满就创建一个工作线程(归属非核心线程池), 否则就会执行拒绝策略;
  2. 提交任务时,ThreadPoolExecutor已经关闭了。

四种拒绝策略:

  • AbortPolicy(默认):AbortPolicy策略其实就是抛出一个RejectedExecutionException异常
  • DiscardPolicy:DiscardPolicy策略其实就是无为而治,什么都不做,等任务自己被回收
  • DiscardOldestPolicy:DiscardOldestPolicy策略是丢弃任务队列中的最近一个任务,并执行当前任务
  • CallerRunsPolicy:CallerRunsPolicy策略相当于以自身线程来执行任务,这样可以减缓新任务提交的速度

3、源码解析:

构造:

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);

创建ThreadPoolExecutor实例:

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

// 指定默认的线程创建工厂和拒绝策略
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue workQueue) {
    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
         Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}

/**
 * 使用给定的参数创建ThreadPoolExecutor.
 *
 * @param corePoolSize    核心线程池中的最大线程数
 * @param maximumPoolSize 总线程池中的最大线程数
 * @param keepAliveTime   空闲线程的存活时间
 * @param unit            keepAliveTime的单位
 * @param workQueue       任务队列, 保存已经提交但尚未被执行的线程
 * @param threadFactory   线程工厂(用于指定如何创建一个线程)
 * @param handler         拒绝策略 (当任务太多导致工作队列满时的处理策略)
 */
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.acc = System.getSecurityManager() == null ? 
        null : AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

执行任务:

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
  
    int c = ctl.get();
    // CASE1: 工作线程数 < 核心线程池上限
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 添加工作线程并执行
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 如果工作队列未满,再次检查运行状态,并插入到任务
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 再次check判断运行状态如果是非运行状态就移除出去&reject掉
        if (!isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 发现可能运行线程数是0那么增加一个null的worker
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 直接增加worker如果不成功直接reject
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

addWorker()

/**
 * 添加工作线程并执行任务
 *
 * @param firstTask 如果指定了该参数, 表示将立即创建一个新工作线程执行该firstTask任务; 
                                        否则复用已有的工作线程,从工作队列中获取任务并执行
 * @param core      执行任务的工作线程归属于哪个线程池:  true-核心线程池  false-非核心线程池
 */
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        // 获取线程池状态
        int rs = runStateOf(c);

        /**
         * 这个if主要是判断哪些情况下, 线程池不再接受新任务执行
         * 1. 线程池状态为 STOP 或 TIDYING 或 TERMINATED: 线程池状态为上述任一一种
         * 2. 线程池状态 ≥ SHUTDOWN 且 firstTask != null: 
                    因为当线程池状态 ≥ SHUTDOWN时, 不再接受新任务的提交,所以直接返回
         * 3. 线程池状态 ≥ SHUTDOWN 且 队列为空
                    队列中已经没有任务了, 所以也就不需要执行任何任务了,可以直接返回
         */
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            !(rs == SHUTDOWN && firstTask == null && !workQueue.isEmpty()))
            return false;

        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            // 检查容量是否超出
            // 1. 超出最大容量;2、core为true表示核心线程数量,为false表示非核心线程数量
            if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            // 增加worker数量
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            // 线程池状态发生变化, 重新自旋判断
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
    }

    boolean workerStarted = false;
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        // 创建worker(AQS)
        w = new Worker(firstTask);
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            // 加锁操作
            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();
                    // 添加到worker队列中
                    workers.add(w);
                    int s = workers.size();
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            if (workerAdded) {
                // 开始执行任务
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        if (! workerStarted)
            // 添加worker失败处理
            addWorkerFailed(w);
    }
    return workerStarted;
}

启动Worker后,会调用run()

public void run() {
    runWorker(this);
}

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 当task==null时会通过getTask从队列取任务
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            w.lock();
            /**
             * 下面这个if判断的作用如下:
             * 1.保证当线程池状态为STOP/TIDYING/TERMINATED时,
                    当前执行任务的线程wt是中断状态(因为线程池处于上述任一状态时,均不能再执行新任务)
             * 2.保证当线程池状态为RUNNING/SHUTDOWN时,当前执行任务的线程wt不是中断状态
             */
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                // 执行前置处理, 1.8版本为空实现
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    // 执行任务
                    task.run();
                } catch (RuntimeException x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Error x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Throwable x) {
                    thrown = x; throw new Error(x);
                } finally {
                    // 执行后置处理, 1.8版本为空实现
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                task = null;
                // 更新该worker完成状态
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        // 执行到此处, 说明该工作线程自身既没有携带任务, 也没从任务队列中获取到任务
        // 正常退出时,为false, 如果抛出异常退出,则为true
        completedAbruptly = false;
    } finally {
          // 处理工作线程的退出工作
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}  

processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly)

private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
      // 工作线程因异常情况而退出
    if (completedAbruptly) 
        // 工作线程数减1(如果工作线程执行时没有出现异常, 在getTask()方法中已经对线程数减1了)
        decrementWorkerCount();

    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        // completedTaskCount记录线程池完成的总任务数
        completedTaskCount += w.completedTasks;
        // 从工作线程集合中移除(该工作线程会自动被GC回收)
        workers.remove(w);
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
        // 根据线程池状态, 判断是否需要终止线程池
    tryTerminate();

    int c = ctl.get();
    if (runStateLessThan(c, STOP)) {
        // 工作线程为正常退出
        if (!completedAbruptly) {
            int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
            if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                min = 1;
            if (workerCountOf(c) >= min)
                return; // replacement not needed
        }
        // 新建一个工作线程
        addWorker(null, false);
    }
}

4、ScheduledThreadPoolExecutor

要满足任务的延迟/周期调度功能,它会对所有的Runnable任务都进行包装,包装成一个RunnableScheduledFuture任务。

  • ScheduledThreadPoolExecutor中的任务队列是一种特殊的延时队列
  • DelayedWorkQueue:它和DelayQueue类似,只不过要求所有入队元素必须实现RunnableScheduledFuture接口。

执行原理

构造:

ScheduledThreadPoolExecutor的构造器,内部其实都是调用了父类ThreadPoolExecutor的构造器,这里最需要注意的就是任务队列的选择——DelayedWorkQueue

调度:

核心调度方法是schedulescheduleAtFixedRatescheduleWithFixedDelay

1、将任务包装为ScheduledFutureTask

2、判断状态,将任务添加到DelayedWorkQueue

  1. 首先,任务被提交到线程池后,会判断线程池的状态,如果不是RUNNING状态会执行拒绝策略。
  2. 然后,将任务添加到阻塞队列中。(注意,由于DelayedWorkQueue是无界队列,所以一定会add成功)
  3. 然后,会创建一个工作线程,加入到核心线程池或者非核心线程池

如果核心线程池未满,则新建的工作线程会被放到核心线程池中。如果核心线程池已经满了,ScheduledThreadPoolExecutor不会像ThreadPoolExecutor那样再去创建归属于非核心线程池的工作线程,而是直接返回。也就是说,在ScheduledThreadPoolExecutor中,一旦核心线程池满了,就不会再去创建工作线程。

生产实践

如何合理的设置线程池大小?

分析任务的特性:

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

合理设置线程池大小公式:

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

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

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

并发情况下线程池配置:

  1. 并发高,执行时间短的任务配置尽可能少的线程:CPU核数 + 1
  2. 并发高、业务执行时间长的任务,对于系统的压力很大,应尽可能通过架构的优化,而不是线程池的配置解决。例如转换为异步削峰解藕
  3. 并发不高,业务时间长:
    1. 如果任务长时间消耗在IO操作上,应加大线程池数量,不让CPU闲下来,尽量执行更多的任务
    2. 如果任务长时间消耗在计算上,应减少CPU线程的切换,设置和CPU核数一致的线程数量。

《Java并发编程实战》

Nthreads = NCPU * UCPU * (1 + W/C)

其中:

NCPU是处理器的核的数目,可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到

UCPU是期望的CPU利用率(该值应该介于0和1之间)

W/C是等待时间与计算时间的比率

CPU密集型,设置核心线程永久存在:因为执行任务优先判断核心线程数量,不足则创建,避免资源浪费

CPU密集型任务,队列选择阻塞队列,高并发场景大量CAS资源占用大量CPU资源,影响性能。

转载于:https://www.cnblogs.com/zuier/p/11388872.html

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