谈谈线程池吧

    大家在面试时候都会经常被问到,简单介绍一下线程池吧;线程池参数有哪些;你们公司线程池怎么配置的啊。诸如此类的问题,线程池又在我们多线程开发中多次用到,可谓不是问jvm那种纸上谈兵的技术,今天就带大家简单回顾一下线程的知识,教你如何面对面试官的连环炮。

    首先,阿里巴巴规范上明确指出:

【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。

那我们来看看ThreadPoolExecutor类

java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类,因此如果要透彻地了解Java中的线程池,必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的具体实现源码。

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {

    .....

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,

            BlockingQueue workQueue);

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,

            BlockingQueue workQueue,ThreadFactory threadFactory);

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,

            BlockingQueue workQueue,RejectedExecutionHandler handler);

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,

        BlockingQueue workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);

    ...

}

事实上,通过观察每个构造器的源码具体实现,发现前面三个构造器都是调用的第四个构造器进行的初始化工作。

下面我们看看参数含义,先上Doug Lea老人家自己定义的含义标准,


1.corePoolSize:核心池的大小,这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后,默认情况下,线程池中并没有任何线程,而是等待有任务到来才创建线程去执行任务,除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法(线程池预热,面对大流量的系统),从这2个方法的名字就可以看出,是预创建线程的意思,即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下,在创建了线程池后,线程池中的线程数为0,当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中;

2.maximumPoolSize:线程池最大线程数,这个参数也是一个非常重要的参数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;

3.keepAliveTime:如果经过 keepAliveTime 时间后,超过核心线程数的线程还没有接受到新的任务,那就回收。默认情况下,只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时,keepAliveTime才会起作用,直到线程池中的线程数不大于corePoolSize,即当线程池中的线程数大于corePoolSize时,如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime,则会终止,直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。注意:但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法,在线程池中的线程数不大于corePoolSize时,keepAliveTime参数也会起作用,直到线程池中的线程数为0;

4.unit:参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值。TimeUnit.DAYS、TimeUnit.HOURS、TimeUnit.MINUTES、TimeUnit.SECONDS、TimeUnit.MILLISECONDS、TimeUnit.MICROSECONDS、TimeUnit.NANOSECONDS

5.workQueue:一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务,这个参数的选择也很重要,会对线程池的运行过程产生重大影响,一般来说,这里的阻塞队列有以下几种选择:ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue。 

ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少,一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous。线程池的排队策略与BlockingQueue有关。

6.threadFactory:线程工厂,主要用来创建线程,比如这里面可以自定义线程名称,当进行虚拟机栈分析时,看着名字就知道这个线程是哪里来的;

7.handler:当队列里面放满了任务、最大线程数的线程都在工作时,这时继续提交的任务线程池就处理不了,应该执行怎么样的拒绝策略,有以下四种取值: 

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。 

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


    讲完参数的含义了,下面开始介绍公司怎么配置线程池参数了:

主要需要关心的参数是:

corePoolSize、maximumPoolSize、workQueue(队列长度)

你以为我要给你讲分 IO 密集型任务或者分 CPU 密集型任务?不,不是的我们要给面试官一个眼前一亮,与众不同的答案,就如同漆黑中的萤火虫一样鲜明,一样出众。 - - 线程池参数动态化。

先说现在线程池参数设定网上大多数的答案都是先区分线程池中的任务是 IO 密集型还是 CPU 密集型。

如果是 CPU 密集型的,可以把核心线程数设置为核心数+1。

如果是 IO 密集型,可以把核心线程数设置为核心数*2。多么简洁,多么有力,但是一丢生产环境上,啊,傻眼了。

本文给出的动态化配置又是怎么配置的呢:

先上使用动态更新的代码示例:

看到43,44行的代码了么,

excutor. setCorePoolSize(10);   excutor. setMaximumPoolSize(10); 

这就是精髓所在。

上一个setCorePoolSize流程图:


再来setCorePoolSize源码:


在运行期线程池使用方调用此方法设置corePoolSize之后,线程池会直接覆盖原来的corePoolSize值,并且基于当前值和原始值的比较结果采取不同的处理策略。

对于当前值小于当前工作线程数的情况,说明有多余的worker线程,此时会向当前idle的worker线程发起中断请求以实现回收,多余的worker在下次idel的时候也会被回收;

对于当前值大于原始值且当前队列中有待执行任务,则线程池会创建新的worker线程来执行队列任务。恍然大悟,原来我们一直用的核心线程数是可以配置的!的确,翻开源码,的确是可变的。

接着看 setMaximumPoolSize 源码


1.首先是参数合法性校验。

2.然后用传递进来的值,覆盖原来的值。

3.判断工作线程是否是大于最大线程数,如果大于,则对空闲线程发起中断请求。


设置核心线程数的时候,同时设置最大线程数即可。其实可以把二者设置为相同的值。

当时有个疑惑:如果调整之后把活动线程数设置的值太大了,岂不是业务低峰期我们还需要人工把值调的小一点?

不存在的,还记得前面介绍 corePoolSize 参数的含义时的注解吗:


当 allowCoreThreadTimeOut 参数设置为 true 的时候,核心线程在空闲了 keepAliveTime 的时间后也会被回收的,相当于线程池自动给你动态修改了。

好了,希望大家能给面试官一个痛击,让他有被shock到。

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