线程池学习总结
1、Executor框架
- 为了更好的控制多线程，JDK提供了一套线程框架Executor，帮助开发人员有效的进行线程控制。他们都在java.util.concurrent包中，是JDK并发包的核心。其中一个比较重要的类：Executors，他扮演着线程工厂的角色，我们通过Executors可以创建特定功能的线程池。
- Eexecutor作为灵活且强大的异步执行框架，其支持多种不同类型的任务执行策略，提供了一种标准的方法将任务的提交过程和执行过程解耦开发，基于生产者-消费者模式，其提交任务的线程相当于生产者，执行任务的线程相当于消费者，并用Runnable来表示任务，Executor的实现还提供了对生命周期的支持，以及统计信息收集，应用程序管理机制和性能监视等机制。
- Executor：一个接口，其定义了一个接收Runnable对象的方法executor，其方法签名为executor(Runnable command),
- ExecutorService：是一个比Executor使用更广泛的子类接口，其提供了生命周期管理的方法，以及可跟踪一个或多个异步任务执行状况返回Future的方法
- AbstractExecutorService：ExecutorService执行方法的默认实现
- ScheduledExecutorService：一个可定时调度任务的接口
- ScheduledThreadPoolExecutor：ScheduledExecutorService的实现，一个可定时调度任务的线程池
- ThreadPoolExecutor：线程池，可以通过调用Executors以下静态工厂方法来创建线程池并返回一个ExecutorService对象
Executor框架包括：线程池，Executor，Executors，ExecutorService，CompletionService，Future，Callable等。
Executor接口中之定义了一个方法execute（Runnable command），该方法接收一个Runable实例，它用来执行一个任务，任务即一个实现了Runnable接口的类。ExecutorService接口继承自Executor接口，它提供了更丰富的实现多线程的方法，比如，ExecutorService提供了关闭自己的方法，以及可为跟踪一个或多个异步任务执行状况而生成 Future 的方法。 可以调用ExecutorService的shutdown（）方法来平滑地关闭 ExecutorService，调用该方法后，将导致ExecutorService停止接受任何新的任务且等待已经提交的任务执行完成(已经提交的任务会分两类：一类是已经在执行的，另一类是还没有开始执行的)，当所有已经提交的任务执行完毕后将会关闭ExecutorService。因此我们一般用该接口来实现和管理多线程。
ExecutorService的生命周期包括三种状态：运行、关闭、终止。创建后便进入运行状态，当调用了shutdown（）方法时，便进入关闭状态，此时意味着ExecutorService不再接受新的任务，但它还在执行已经提交了的任务，当素有已经提交了的任务执行完后，便到达终止状态。如果不调用shutdown（）方法，ExecutorService会一直处在运行状态，不断接收新的任务，执行新的任务，服务器端一般不需要关闭它，保持一直运行即可。
2、Executors创建线程的方法：
public static ExecutorService newFiexedThreadPool(int Threads) ：创建固定数目线程的线程池。该方法的线程数目始终保持一致。当有一个任务提交时，如果线程没有空闲，则会放到队列中进行等待，当有空闲线程时再执行，若线程有空闲则直接执行。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
} public static ExecutorService newCachedThreadPool()：创建一个可缓存的线程池，调用execute 将重用以前构造的线程（如果线程可用）。如果没有可用的线程，则创建一个新线程并添加到池中。终止并从缓存中移除那些已有 60 秒钟未被使用的线程。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
} public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()：创建一个单线程化的Executor。若空闲则执行，否则在队列中等待。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue()));
} public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize)：创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池，多数情况下可用来替代Timer类。
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}3、ThreadPoolExecutor
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) 参数说明：
- corePoolSize：核心线程池数量 ，在线程数少于核心数量时，有新任务进来就新建一个线程，即使有的线程没事干，等超出核心数量后，就不会新建线程了，空闲的线程就得去任务队列里取任务执行了
- maximumPoolSize：最大线程数量 ，包括核心线程池数量 + 核心以外的数量，如果任务队列满了，并且池中线程数小于最大线程数，会再创建新的线程执行任务
- keepAliveTime：核心池以外的线程存活时间，即没有任务的外包的存活时间 ，如果给线程池设置，allowCoreThreadTimeOut(true)，则核心线程在空闲时头上也会响起死亡的倒计时，如果任务是多而容易执行的，可以调大这个参数，那样线程就可以在存活的时间里有更大可能接受新任务。
- unit：keepAliveTime参数的时间单位
- workQueue：保存待执行任务的阻塞队列
- threadFactory：每个线程创建的地方 ，可以给线程起个好听的名字，设置个优先级啥的
- handler：饱和策略，大家都很忙，咋办呢，有四种策略
CallerRunsPolicy：只要线程池没关闭，就直接用调用者所在线程来运行任务
AbortPolicy：直接抛出 RejectedExecutionException 异常，系统正常运行
DiscardPolicy：悄悄把任务放生，不做了，把任务丢弃
DiscardOldestPolicy：把队列里待最久的那个任务扔了，然后再调用 execute() 试试看能行不
我们也可以实现自己的 RejectedExecutionHandler 接口自定义策略，比如如记录日志什么的
自定义拒绝策略：
public class MyRejected implements RejectedExecutionHandler{
public MyRejected(){
}
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println("自定义处理..");
System.out.println("当前被拒绝任务为：" + r.toString());
处理方式：
1、将拒绝任务发给发起端，告知那个任务被拒绝（请求过多时不可取）
2、记录日志或者缓存到其他地方，用定时任务将失败的任务进行重新处理
}
}线程池具体的执行方法ThreadPoolExecutor.execute
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
//1.当前池中线程比核心数少，新建一个线程执行任务
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
//2.核心池已满，但任务队列未满，添加到队列中
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command)) //如果这时被关闭了，拒绝任务
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0) //如果之前的线程已被销毁完，新建一个线程
addWorker(null, false);
}
//3.核心池已满，队列已满，试着创建一个新线程
else if (!addWorker(command, false))
reject(command); //如果创建新线程失败了，说明线程池被关闭或者线程池完全满了，拒绝任务
}列举一个线程池max=5,core=3，任务队列taskQueue=5;采用饱和策略为1）
则我们看看提交任务给此线程池的执行逻辑如下：
1）首先我们提交第一个任务到线程池，此时核心线程数都还没有用，所以会启动核心线程之一来执行任务
2）接着提交第二个第三个任务到线程池，他们的执行逻辑同第一个任务是一模一样的，线程池会启动核心线程池中剩下的两个线程来执行你新提交的任务。
3）接着又有新的任务提交过来，这个时候线程池发现核心线程池中的线程已经都在工作中，所以会去看任务队列taskQueue是否满了，发现并没有，是空的，所以将这个任务放入任务队列中等待核心线程池中有空闲线程时自己来取任务执行。
4）接着又提交了4个任务到线程池，他们分别判断核心线程是否空闲，不空闲，然后判断任务队列是否已满，不满，则直接将任务放入队列；
5）接着新的任务又来，则在判断核心线程池和任务队列之后，发现任务依然没有办法处理，则会判断是否线程数达到最大，发现没有，则新启动线程来执行任务；
6）接着又来一个任务，执行流程同5）；
7）再来一个任务，发现核心线程池在忙，任务队列也满了，线程池中的全部线程也都在工作，没有办法处理他了，所以他找到了饱和策略，因为饱和策略是默认的抛异常，所以线程池会告诉提交任务的线程，已经没有可以用的线程了。
以上就一个核心线程数是3，总线程数是5，任务队列长度为5，默认策略采用抛异常的策略的从最开始到最后线程池满负荷运作的过程
关注点1 线程池大小
线程池有两个线程数的设置，一个为核心池线程数，一个为最大线程数。
在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，等到有任务来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法
当创建的线程数等于 corePoolSize 时，会加入设置的阻塞队列。当队列满时，会创建线程执行任务直到线程池中的数量等于maximumPoolSize。
关注点2 适当的阻塞队列
java.lang.IllegalStateException: Queue full
方法 抛出异常 返回特殊值 一直阻塞 超时退出
插入方法 add(e) offer(e) put(e) offer(e,time,unit)
移除方法 remove() poll() take() poll(time,unit)
检查方法 element() peek() 不可用 不可用
ArrayBlockingQueue ：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue ：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
PriorityBlockingQueue ：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
DelayQueue： 一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
SynchronousQueue： 一个不存储元素的阻塞队列。
LinkedTransferQueue： 一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque： 一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
关注点3 明确拒绝策略
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy: 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。 (默认)
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
说明：Executors 各个方法的弊端：
1）newFixedThreadPool 和 newSingleThreadExecutor:
主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存，甚至 OOM。
2）newCachedThreadPool 和 newScheduledThreadPool:
主要问题是线程数最大数是 Integer.MAX_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至 OOM。
4、ThreadPoolExecutor使用
任务对象
public class MyTask implements Runnable {
private int taskId;
private String taskName;
public MyTask(int taskId, String taskName){
this.taskId = taskId;
this.taskName = taskName;
}
public int getTaskId() {
return taskId;
}
public void setTaskId(int taskId) {
this.taskId = taskId;
}
public String getTaskName() {
return taskName;
}
public void setTaskName(String taskName) {
this.taskName = taskName;
}
@Override
public void run() {
try {
System.out.println("run taskId =" + this.taskId);
Thread.sleep(5*1000);
//System.out.println("end taskId =" + this.taskId);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public String toString(){
return Integer.toString(this.taskId);
}
}有界队列使用线程池
public class UseThreadPoolExecutor1 {
public static void main(String[] args) {
/**
* 在使用有界队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程，
* 若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，
* 若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，
* 若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。或其他自定义方式。
*/
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(
1, //coreSize
2, //MaxSize
60, //60
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue(3) //指定一种队列 （有界队列）
//new LinkedBlockingQueue()
, new MyRejected()
//, new DiscardOldestPolicy()
);
MyTask mt1 = new MyTask(1, "任务1");
MyTask mt2 = new MyTask(2, "任务2");
MyTask mt3 = new MyTask(3, "任务3");
MyTask mt4 = new MyTask(4, "任务4");
MyTask mt5 = new MyTask(5, "任务5");
MyTask mt6 = new MyTask(6, "任务6");
pool.execute(mt1);
pool.execute(mt2);
pool.execute(mt3);
pool.execute(mt4);
pool.execute(mt5);
pool.execute(mt6);
pool.shutdown();
}
} 无界队列使用线程池：
public class UseThreadPoolExecutor2 implements Runnable{
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
@Override
public void run() {
try {
int temp = count.incrementAndGet();
System.out.println("任务" + temp);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
//System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
BlockingQueue queue =
//new LinkedBlockingQueue();
new ArrayBlockingQueue(10);
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
5, //core
10, //max
120L, //2fenzhong
TimeUnit.SECONDS,
queue);
for(int i = 0 ; i < 20; i++){
executor.execute(new UseThreadPoolExecutor2());
}
Thread.sleep(1000);
System.out.println("queue size:" + queue.size()); //10
Thread.sleep(2000);
}
} 5、自定义线程池
public class ThreadPoolManager {
private final String TAG = this.getClass().getSimpleName();
private static final int CORE_POOL_SIZE = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2; // 核心线程数为 CPU数＊2
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = 64; // 线程队列最大线程数
private static final int KEEP_ALIVE_TIME = 1; // 保持存活时间 1秒
private final BlockingQueue mWorkQueue = new LinkedBlockingQueue<>(128);
//创建自己的 ThreadFactory，在其中为每个线程设置个名称：
private final ThreadFactory DEFAULT_THREAD_FACTORY = new ThreadFactory() {
private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread thread = new Thread(r, TAG + " #" + mCount.getAndIncrement());
thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
return thread;
}
};
private ThreadPoolExecutor mExecutor = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS, mWorkQueue, DEFAULT_THREAD_FACTORY,
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
private static volatile ThreadPoolManager mInstance = new ThreadPoolManager();
public static ThreadPoolManager getInstance() {
return mInstance;
}
public void addTask(Runnable runnable) {
mExecutor.execute(runnable);
}
@Deprecated
public void shutdownNow() {
mExecutor.shutdownNow();
}
}