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多线程可以说是面试官最喜欢拿来问的题目之一了,可谓是老生之常谈,不管你是新手还是老司机,我相信你一定会在面试过程中遇到过有关多线程的一些问题。那我现在就充当一次面试官,我来问你:
现有一个线程池,参数corePoolSize = 5,maximumPoolSize = 10,BlockingQueue阻塞队列长度为5,此时有4个任务同时进来,问:线程池会创建几条线程?
如果4个任务还没处理完,这时又同时进来2个任务,问:线程池又会创建几条线程还是不会创建?
如果前面6个任务还是没有处理完,这时又同时进来5个任务,问:线程池又会创建几条线程还是不会创建?
如果你此时一脸懵逼,请不要慌,问题不大。
创建线程池的构造方法的参数都有哪些?
要回答这个问题,我们需要从创建线程池的参数去找答案:
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor#ThreadPoolExecutor:
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;
}
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创建线程池一共有7个参数,从源码可知,corePoolSize和maximumPoolSize都不能小于0,且核心线程数不能大于最大线程数。
下面我来解释一下这7个参数的用途:
corePoolSize
线程池核心线程数量,核心线程不会被回收,即使没有任务执行,也会保持空闲状态。
maximumPoolSize
池允许最大的线程数,当线程数量达到corePoolSize,且workQueue队列塞满任务了之后,继续创建线程。
keepAliveTime
超过corePoolSize之后的“临时线程”的存活时间。
unit
keepAliveTime的单位。
workQueue
当前线程数超过corePoolSize时,新的任务会处在等待状态,并存在workQueue中,BlockingQueue是一个先进先出的阻塞式队列实现,底层实现会涉及Java并发的AQS机制,有关于AQS的相关知识,我会单独写一篇,敬请期待。
threadFactory
创建线程的工厂类,通常我们会自顶一个threadFactory设置线程的名称,这样我们就可以知道线程是由哪个工厂类创建的,可以快速定位。
handler
线程池执行拒绝策略,当线数量达到maximumPoolSize大小,并且workQueue也已经塞满了任务的情况下,线程池会调用handler拒绝策略来处理请求。
系统默认的拒绝策略有以下几种:
- AbortPolicy:为线程池默认的拒绝策略,该策略直接抛异常处理。
- DiscardPolicy:直接抛弃不处理。
- DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最老的任务。
- CallerRunsPolicy:将任务分配给当前执行execute方法线程来处理。
我们还可以自定义拒绝策略,只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可,友好的拒绝策略实现有如下:
- 将数据保存到数据,待系统空闲时再进行处理
- 将数据用日志进行记录,后由人工处理
现在我们回到刚开始的问题就很好回答了:
线程池corePoolSize=5,线程初始化时不会自动创建线程,所以当有4个任务同时进来时,执行execute方法会新建【4】条线程来执行任务;
前面的4个任务都没完成,现在又进来2个队列,会新建【1】条线程来执行任务,这时poolSize=corePoolSize,还剩下1个任务,线程池会将剩下这个任务塞进阻塞队列中,等待空闲线程执行;
如果前面6个任务还是没有处理完,这时又同时进来了5个任务,此时还没有空闲线程来执行新来的任务,所以线程池继续将这5个任务塞进阻塞队列,但发现阻塞队列已经满了,核心线程也用完了,还剩下1个任务不知道如何是好,于是线程池只能创建【1】条“临时”线程来执行这个任务了;
这里创建的线程用“临时”来描述还是因为它们不会长期存在于线程池,它们的存活时间为keepAliveTime,此后线程池会维持最少corePoolSize数量的线程。
为什么不建议使用Executors创建线程池?
JDK为我们提供了Executors线程池工具类,里面有默认的线程池创建策略,大概有以下几种:
- FixedThreadPool:线程池线程数量固定,即corePoolSize和maximumPoolSize数量一样。
- SingleThreadPool:单个线程的线程池。
- CachedThreadPool:初始核心线程数量为0,最大线程数量为Integer.MAX_VALUE,线程空闲时存活时间为60秒,并且它的阻塞队列为SynchronousQueue,它的初始长度为0,这会导致任务每次进来都会创建线程来执行,在线程空闲时,存活时间到了又会释放线程资源。
- ScheduledThreadPool:创建一个定长的线程池,而且支持定时的以及周期性的任务执行,类似于Timer。
用Executors工具类虽然很方便,我依然不推荐大家使用以上默认的线程池创建策略,阿里巴巴开发手册也是强制不允许使用Executors来创建线程池,我们从JDK源码中寻找一波答案:
java.util.concurrent.Executors:
// FixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}
// SingleThreadPool
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue()));
}
// CachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
// 允许创建线程数为Integer.MAX_VALUE
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
}
// ScheduledThreadPool
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
// 允许创建线程数为Integer.MAX_VALUE
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
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public LinkedBlockingQueue() {
// 允许队列长度最大为Integer.MAX_VALUE
this(Integer.MAX_VALUE);
}
复制代码
从JDK源码可看出,Executors工具类无非是把一些特定参数进行了封装,并提供一些方法供我们调用而已,我们并不能灵活地填写参数,策略过于简单,不够友好。
CachedThreadPool和ScheduledThreadPool最大线程数为Integer.MAX_VALUE,如果线程无限地创建,会造成OOM异常。
LinkedBlockingQueue基于链表的FIFO队列,是无界的,默认大小是Integer.MAX_VALUE,因此FixedThreadPool和SingleThreadPool的阻塞队列长度为Integer.MAX_VALUE,如果此时队列被无限地堆积任务,会造成OOM异常。