线程池ThreadPoolExcutor的使用

摘自阿里巴巴开发手册:

【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样 的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。 说明:Executors 返回的线程池对象的弊端如下:

  • FixedThreadPool 和 SingleThreadPool: 允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致 OOM。
  • CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool: 允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而导致 OOM。

摘自网络:

1.优势:

  • 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建、销毁线程造成的消耗。
  • 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。
  • 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果入限制的创建,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的分配、调优和监控。

2.线程池的创建

new ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,long keepAliveTime, TimeUnit unit,BlockingQueue workQueue,RejectedExecutionHandler handler)

  • corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量 (core : 核心)
  • maximumPoolSize: 线程池维护线程的最大数量
  • keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
  • unit: 线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

3.添加任务到线程池

通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:

  • 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。
  • 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。
  • 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小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。
  • 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。
    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。
    unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。
    workQueue常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
    handler有四个选择:
    ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(): 抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
    ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy(): 重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法
    ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy(): 抛弃旧的任务
    ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy(): 抛弃当前的任务

4.线程池的使用场合

(1)单个任务处理的时间比较短;
(2)需要处理的任务数量大;

5、线程池的应用举例:

···java
package hh;
import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExcutorDemo {
private static int produceTaskSleepTime = 5;
private static int consumeTaskSleepTime = 5000;
private static int produceTaskMaxNumber = 20; //定义最大添加10个线程到线程池中
public static void main(String[] args) {
//构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit. SECONDS, new ArrayBlockingQueue(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for( int i=1; i<= produceTaskMaxNumber;i++){
try {
//一个任务,并将其加入到线程池
String work= "work@ " + i;
System. out.println( “put :” +work);
threadPool.execute( new ThreadPoolTask(work));
//便于观察,等待一段时间
Thread. sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

 /**
 * 线程池执行的任务
 * @author zhu
 */
 public static class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{
        private static final long serialVersionUID = 0;
        //保存任务所需要的数据
        private Object threadPoolTaskData;
       ThreadPoolTask(Object works){
             this. threadPoolTaskData =works;
       }
        public void run(){
             //处理一个任务,这里的处理方式太简单了,仅仅是一个打印语句
            System. out.println( "start------"+threadPoolTaskData );
             try {
                  //便于观察,等待一段时间
                 Thread. sleep(consumeTaskSleepTime);
                 } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                       }
             threadPoolTaskData = null;
            }
        public Object getTask(){
             return this. threadPoolTaskData;
            }
 }

}
···

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