线程Thread是一个重量级资源,线程的创建、启动以及销毁都是比较耗费系统资源的,同时受限于系统资源的限制,线程的数量与系统性能是一种抛物线的关系,因此对线程的管理,是一种非常好的程序设计习惯,自JDK1.5起,utils包提供了ExecutorService[ɪɡˈzɛkjətɚ]线程池的实现。通俗的将:为了避免重复的创建线程,线程池的出现可以让线程进行复用。当有工作来,就会向线程池拿一个线程,当工作完成后,并不是直接关闭线程,而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用。
一个线程池包括以下四个基本组成部分:
1、线程池管理器(ThreadPool):用于创建并管理线程池,包括 创建线程池,销毁线程池,添加新任务;
2、工作线程(PoolWorker):线程池中线程,在没有任务时处于等待状态,可以循环的执行任务;
3、任务接口(Task):每个任务必须实现的接口,以供工作线程调度任务的执行,它主要规定了任务的入口,任务执行完后的收尾工作,任务的执行状态等;
4、任务队列(taskQueue):用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。
1.重用线程池中的线程,减少因对象创建,销毁所带来的性能开销;
2.能有效的控制线程的最大并发数,提高系统资源利用率,同时避免过多的资源竞争,避免堵塞;
3.能够多线程进行简单的管理,使线程的使用简单、高效。
Java里面线程池的顶级接口是Executor,通过工具类java.util.concurrent.Executors的静态方法来创建。Executors此包中所定义的 Executor、ExecutorService、ScheduledExecutorService、ThreadFactory 和 Callable 类的工厂和实用方法。
方法名 | 功能 |
---|---|
newFixedThreadPool(int nThreads) | 创建固定大小的线程池 |
newSingleThreadExecutor() | 创建只有一个线程的线程池 |
newCachedThreadPool() | 创建一个不限线程数上限的线程池,任何提交的任务都将立即执行 |
newFixedThreadPool:
使用的构造方式为new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue()),设置了corePoolSize=maxPoolSize,keepAliveTime=0(此时该参数没作用),无界队列,任务可以无限放入,当请求过多时(任务处理速度跟不上任务提交速度造成请求堆积)可能导致占用过多内存或直接导致OOM异常
newSingleThreadExector:使用的构造方式为new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var0),基本同newFixedThreadPool,但是将线程数设置为了1,单线程,弊端和newFixedThreadPool一致
newCachedThreadPool:使用的构造方式为new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue()),corePoolSize=0,maxPoolSize为很大的数,同步移交队列,也就是说不维护常驻线程(核心线程),每次来请求直接创建新线程来处理任务,也不使用队列缓冲,会自动回收多余线程,由于将maxPoolSize设置成Integer.MAX_VALUE,当请求很多时就可能创建过多的线程,导致资源耗尽OOM
newScheduledThreadPool:使用的构造方式为new ThreadPoolExecutor(var1, 2147483647, 0L, TimeUnit.NANOSECONDS, new ScheduledThreadPoolExecutor.DelayedWorkQueue()),支持定时周期性执行,注意一下使用的是延迟队列,弊端同newCachedThreadPool一致
所以根据上面分析我们可以看到,FixedThreadPool和SigleThreadExecutor中之所以用LinkedBlockingQueue无界队列,是因为设置了corePoolSize=maxPoolSize,线程数无法动态扩展,于是就设置了无界阻塞队列来应对不可知的任务量;而CachedThreadPool则使用的是SynchronousQueue同步移交队列,为什么使用这个队列呢?因为CachedThreadPool设置了corePoolSize=0,maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE,来一个任务就创建一个线程来执行任务,用不到队列来存储任务;SchduledThreadPool用的是延迟队列DelayedWorkQueue。在实际项目开发中也是推荐使用手动创建线程池的方式,而不用默认方式,关于这点在《阿里巴巴开发规范》
中是这样描述的:
Executors
中创建线程池的快捷方法,实际上是调用了ThreadPoolExecutor
的构造方法
// Java线程池的构造函数
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize, // 核心线程数
int maximumPoolSize, // 最大线程数
long keepAliveTime, //线程活动时间
TimeUnit unit, // 时间单位
BlockingQueue workQueue, //工作队列
ThreadFactory threadFactory, // 线程工厂
RejectedExecutionHandler handler) //拒绝策略
线程池中几个重要的参数 corePoolSize, maximumPoolSize, workQueue以及handler:
corePoolSize:核心线程数,也是线程池中常驻的线程数,线程池初始化时默认是没有线程的,当任务来临时才开始创建线程去执行任务
maximumPoolSize:最大线程数,在核心线程数的基础上可能会额外增加一些非核心线程,需要注意的是只有当workQueue队列填满时才会创建多于corePoolSize的线程(线程池总线程数不超过maxPoolSize)
keepAliveTime:非核心线程的空闲时间超过keepAliveTime就会被自动终止回收掉,注意当corePoolSize=maxPoolSize时,keepAliveTime参数也就不起作用了(因为不存在非核心线程);
unit:keepAliveTime的时间单位
workQueue:用于保存任务的队列,可以为无界、有界、同步移交三种队列类型之一,当池子里的工作线程数大于corePoolSize时,这时新进来的任务会被放到队列中
threadFactory:创建线程的工厂类,默认使用Executors.defaultThreadFactory(),也可以使用guava库的ThreadFactoryBuilder来创建
handler:线程池无法继续接收任务(队列已满且线程数达到maximunPoolSize)时的饱和策略,取值有AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardOldestPolicy、DiscardPolicy
workQueue队列
SynchronousQueue(同步移交队列):队列不作为任务的缓冲方式,可以简单理解为队列长度为零
LinkedBlockingQueue(无界队列):队列长度不受限制,当请求越来越多时(任务处理速度跟不上任务提交速度造成请求堆积)可能导致内存占用过多或OOM
ArrayBlockintQueue(有界队列):队列长度受限,当队列满了就需要创建多余的线程来执行任务
- AbortPolicy:中断抛出异常
- DiscardPolicy:默默丢弃任务,不进行任何通知
- DiscardOldestPolicy:丢弃掉在队列中存在时间最久的任务
- CallerRunsPolicy:让提交任务的线程去执行任务(对比前三种比较友好)
If fewer than corePoolSize threads are running, the Executor always prefers adding a new thread rather than queuing.
If corePoolSize or more threads are running, the Executor always prefers queuing a request rather than adding a new thread.
If a request cannot be queued, a new thread is created unless this would exceed maximumPoolSize, in which case, the task will be rejected.
corePoolSize -> 任务队列 -> maximumPoolSize -> 拒绝策略
可以向线程池提交的任务有两种:Runnable
和Callable
,二者的区别如下:
提交方式 | 是否关心返回结果 |
---|---|
Future |
是 |
void execute(Runnable command) |
否 |
Future> submit(Runnable task) |
否,虽然返回Future,但是其get()方法总是返回null |
Future> submit(Runnable task) |
否,虽然返回Future,但是其get()方法总是返回null |
void Runnable.run()
, V Callable.call() throws Exception
Callable
允许有返回值Callable
允许抛出异常。Callable
是JDK1.5时加入的接口,作为Runnable
的一种补充,允许有返回值,允许抛出异常。
/**
*
* 使用execute方法执行任务,通过Runnable接口创建线程类(匿名内部类方式创建线程类)
* (1)定义runnable接口的实现类,并重写该接口的run()方法,
* (2)创建 Runnable实现类的实例,
*
*/
@Test
public void createThreadPool1() {
int pcount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//最大线程数控制
int maxthreadNum = 5;
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(pcount, maxthreadNum, 10, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int index = i;
//匿名内部类方式创建
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//业务处理
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + index);
}
});
}
}
/**
*
* 使用execute方法执行任务,通过Runnable接口创建线程类(自定义创建线程类)
* (1)定义runnable接口的实现类,并重写该接口的run()方法,
* (2)创建 Runnable实现类的实例,
*
*/
@Test
public void createThreadPool2() {
int pcount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//最大线程数控制
int maxthreadNum = 5;
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(pcount, maxthreadNum, 10, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int index = i;
executor.execute(new RunnableTask(index));
}
}
static class RunnableTask implements Runnable {
private int i;
public RunnableTask(int i) {
this.i = i;
}
@Override
public void run() {
//业务处理
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + i);
}
}
/**
*
* 使用invokeAll方法批量执行任务,通过Callable接口创建线程类(匿名内部类方式创建线程类)
* invokeAll的作用是:等待所有的任务执行完成后统一返回。
* (1)定义runnable接口的实现类,并重写该接口的run()方法,
* (2)创建 Runnable实现类的实例,
*
*/
@Test
public void createThreadPool3() {
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(4, 4, 10, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
List> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
tasks.add(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
return null;
});
}
try {
List> futureList = executor.invokeAll(tasks);
// 获取全部并发任务的运行结果
for (Future f : futureList) {
// 获取任务的返回值,并输出到控制台
System.out.println("result:" + f.get());
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
/**
*
* 使用submit方法执行任务,通过Callable接口创建线程类(匿名内部类方式创建线程类)
*
*/
@Test
public void createThreadPool4() {
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(4, 4, 10, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
List> futureList = new ArrayList<>(10);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int index = i;
Future future = executor.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + index);
return index;
});
futureList.add(future);
}
try {
// 获取全部并发任务的运行结果
for (Future f : futureList) {
// 获取任务的返回值,并输出到控制台
System.out.println("result:" + f.get());
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
/**
*
* 使用submit方法执行任务,通过Callable接口创建线程类(自定义方式创建线程类)
*
*/
@Test
public void createThreadPool5() {
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(4, 4, 10, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1000), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
List> futureList = new ArrayList<>(10);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int index = i;
Future future = executor.submit(new CallableTask1(index));
futureList.add(future);
}
try {
// 获取全部并发任务的运行结果
for (Future f : futureList) {
// 获取任务的返回值,并输出到控制台
System.out.println("result:" + f.get());
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
static class CallableTask1 implements Callable {
Integer i;
public CallableTask1(Integer i) {
this.i = i;
}
@Override
public Integer call() throws Exception {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + i);
return i;
}
}
}
线程池使用不当也会使服务器资源枯竭,导致异常情况的发生,比如固定线程池的阻塞队列任务数量过多、缓存线程池创建的线程过多导致内存溢出、系统假死等问题。因此,我们需要一种简单的监控方案来监控线程池的使用情况,比如完成任务数量、未完成任务数量、线程大小等信息。
线程池提供了以下几个方法可以监控线程池的使用情况:
方法 | 含义 |
getActiveCount() | 线程池中正在执行任务的线程数量 |
getCompletedTaskCount() | 线程池已完成的任务数量,该值小于等于taskCount |
getCorePoolSize() | 线程池的核心线程数量 |
getLargestPoolSize() | 线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过,也就是达到了maximumPoolSize |
getMaximumPoolSize() | 线程池的最大线程数量 |
getPoolSize() | 线程池当前的线程数量 |
getTaskCount() | 线程池已经执行的和未执行的任务总数 |
/**
*
* 实例2:打印线程池参数
*
*/
@Test
public void printThreadPoolParameters() {
// 开始时间
long start = System.currentTimeMillis();
int pcount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 创建一个线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(4, 4, 60, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(10), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 5; i++) {
executor.execute(() -> {
printThreadPoolStatus(executor);
});
}
executor.shutdown();
System.out.println("执行任务消耗了 :" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
}
private static void printThreadPoolStatus(ThreadPoolExecutor executor) {
BlockingQueue queue = executor.getQueue();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," +
"当前的线程数量:" + executor.getPoolSize() + "," +
"核心线程数:" + executor.getCorePoolSize() + "," +
"最大线程数:" + executor.getMaximumPoolSize() + "," +
"活动线程数:" + executor.getActiveCount() + "," +
"任务总数:" + executor.getTaskCount() + "," +
"任务完成数:" + executor.getCompletedTaskCount() + "," +
"线程空闲时间:" + executor.getKeepAliveTime(TimeUnit.SECONDS) + "秒," +
"当前排队线程数:" + queue.size() + "," +
"队列剩余大小:" + queue.remainingCapacity() + "," +
"线程池是否关闭:" + executor.isShutdown() + ","
);
}
pool-1-thread-1,当前的线程数量:3,核心线程数:4,最大线程数:4,活动线程数:3,任务总数:3,任务完成数:0,线程空闲时间:60秒,当前排队线程数:0,队列剩余大小:10,线程池是否关闭:false,
pool-1-thread-1,当前的线程数量:4,核心线程数:4,最大线程数:4,活动线程数:4,任务总数:5,任务完成数:1,线程空闲时间:60秒,当前排队线程数:0,队列剩余大小:10,线程池是否关闭:true,
pool-1-thread-4,当前的线程数量:3,核心线程数:4,最大线程数:4,活动线程数:3,任务总数:5,任务完成数:2,线程空闲时间:60秒,当前排队线程数:0,队列剩余大小:10,线程池是否关闭:true,
pool-1-thread-3,当前的线程数量:2,核心线程数:4,最大线程数:4,活动线程数:2,任务总数:5,任务完成数:3,线程空闲时间:60秒,当前排队线程数:0,队列剩余大小:10,线程池是否关闭:true,
pool-1-thread-2,当前的线程数量:2,核心线程数:4,最大线程数:4,活动线程数:2,任务总数:5,任务完成数:4,线程空闲时间:60秒,当前排队线程数:0,队列剩余大小:10,线程池是否关闭:true,