线程池是为了避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗,而建立的一种池化技术,它是把已创建的线程放入“池”中,当有任务来临时就可以重用已有的线程,无需等待创建的过程,这样就可以有效提高程序的响应速度。若要使用线程池一定离不开ThreadPoolExecutor ,在阿里巴巴的《Java 开发手册》中是这样规定线程池的:
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读者更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。
Executors 返回的线程池对象的弊端如下几点:
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;
}
corePoolSize: 表示线程池的常驻核心线程数。如果设置为 0,则表示在没有任何任务时,销毁线程池;如果大于 0,即使没有任务时也会保证线程池的线程数量等于此值。但需要注意,此值如果设置的比较小,则会频繁的创建和销毁线程;如果设置的比较大,则会浪费系统资源,所以开发者需要根据自己的实际业务来调整此值。
maximumPoolSize: 表示线程池在任务最多时,最大可以创建的线程数。官方规定此值必须大于 0,也必须大于等于 corePoolSize,此值只有在任务比较多,且不能存放在任务队列时,才会用到。
keepAliveTime :表示线程的存活时间,当线程池空闲时并且超过了此时间,多余的线程就会销毁,直到线程池中的线程数量销毁的等于 corePoolSize 为止,如果 maximumPoolSize 等于 corePoolSize,那么线程池在空闲的时候也不会销毁任何线程。
unit: 表示存活时间的单位,它是配合 keepAliveTime 参数共同使用的。
workQueue: 表示线程池执行的任务队列,当线程池的所有线程都在处理任务时,如果来了新任务就会缓存到此任务队列中排队等待执行。
threadFactory :表示线程的创建工厂,此参数一般用的比较少,我们通常在创建线程池时不指定此参数,它会使用默认的线程创建工厂的方法来创建线程,源码如下:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue) {
// Executors.defaultThreadFactory() 为默认的线程创建厂
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
public static ThreadFactory defaultThreadFactory() {
return new DefaultThreadFactory();
}
// 默认的线程创建工厂,需要实现 ThreadFactory 接口
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-";
}
// 创建线程
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(group, r,
namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),
0);
if (t.isDaemon())
t.setDaemon(false); // 创建一个非守护线程
if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); // 线程优先级设置为默认值
return t;
}
}
RejectedExecutionHandler: 表示指定线程池的拒绝策略,当线程池的任务已经在缓存队列 workQueue 中存储满了之后,并且不能创建新的线程来执行此任务时,就会用到此拒绝策略,它属于一种限流保护的机制。
它的源码如下:
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
// 当前工作的线程数小于核心线程数
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 创建新的线程执行此任务
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 检查线程池是否处于运行状态,如果是则把任务添加到队列
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再出检查线程池是否处于运行状态,防止在第一次校验通过后线程池关闭
// 如果是非运行状态,则将刚加入队列的任务移除
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果线程池的线程数为 0 时(当 corePoolSize 设置为 0 时会发生)
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false); // 新建线程执行任务
}
// 核心线程都在忙且队列都已爆满,尝试新启动一个线程执行失败
else if (!addWorker(command, false))
// 执行拒绝策略
reject(command);
}
其中 addWorker(Runnable firstTask, boolean core) 方法的参数说明如下:
下图为线程池任务执行的主要流程图:
ThreadPoolExecutor 的执行方法有两种,分别为:execute() 和 submit() 。它们最主要的区别是,submit() 方法可以接收线程池执行的返回值,而 execute() 不能接收返回值。下面是这两种方法的使用:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 10, 10L,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue(20));
// execute 使用
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello, execute.");
}
});
// submit 使用
Future future = executor.submit(new Callable() {
@Override
public String call() throws Exception {
System.out.println("Hello, submit.");
return "Success";
}
});
System.out.println(future.get());
submit() 方法可以配合 Futrue 来接收线程执行的返回值。它们的另一个区别是 execute() 方法属于 Executor 接口的方法,而 submit() 方法则是属于 ExecutorService 接口的方法,它们的继承关系如下图所示:
当线程池中的任务队列已经被存满,再有任务添加时会先判断当前线程池中的线程数是否大于等于线程池的最大值,如果是,则会触发线程池的拒绝策略。Java 自带的拒绝策略有 4 种:
我们也可以自己定义拒绝策略,自定义拒绝策略只需要新建一个 RejectedExecutionHandler 对象,然后重写它的 rejectedExecution() 方法即可,如下代码所示:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 3, 10,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2),
new RejectedExecutionHandler() { // 添加自定义拒绝策略
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
// 业务处理方法
System.out.println("执行自定义拒绝策略");
}
});
for (int i = 0; i < 6; i++) {
executor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
});
}
ThreadPoolExecutor 的扩展主要是通过重写它的 beforeExecute() 和 afterExecute() 方法实现的,我们可以在扩展方法中添加日志或者实现数据统计,比如统计线程的执行时间,如下代码所示:
public class ThreadPoolExtend {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 线程池扩展调用
MyThreadPoolExecutor executor = new MyThreadPoolExecutor(2, 4, 10,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue());
for (int i = 0; i < 3; i++) {
executor.execute(() -> {
Thread.currentThread().getName();
});
}
}
/**
* 线程池扩展
*/
static class MyThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
// 保存线程执行开始时间
private final ThreadLocal localTime = new ThreadLocal<>();
public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
}
/**
* 开始执行之前
* @param t 线程
* @param r 任务
*/
@Override
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
Long sTime = System.nanoTime(); // 开始时间 (单位:纳秒)
localTime.set(sTime);
System.out.println(String.format("%s | before | time=%s",
t.getName(), sTime));
super.beforeExecute(t, r);
}
/**
* 执行完成之后
* @param r 任务
* @param t 抛出的异常
*/
@Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
Long eTime = System.nanoTime(); // 结束时间 (单位:纳秒)
Long totalTime = eTime - localTime.get(); // 执行总时间
System.out.println(String.format("%s | after | time=%s | 耗时:%s 毫秒",
Thread.currentThread().getName(), eTime, (totalTime / 1000000.0)));
super.afterExecute(r, t);
}
}
}