线程池原理分析

线程池原理分析

  • 并发包
    • (计数器)CountDownLatch
    • (屏障)CyclicBarrier
    • (计数信号量)Semaphore
      • 案例
    • 并发队列
      • 阻塞队列与非阻塞队
      • ConcurrentLinkedQueue
      • BlockingQueue
      • ArrayBlockingQueue
      • LinkedBlockingQueue
      • PriorityBlockingQueue
      • SynchronousQueue
      • 使用BlockingQueue模拟生产者与消费者
  • 线程池
    • 什么是线程池
    • 线程池作用
    • 线程池的分类
    • 线程池四种创建方式
      • newCachedThreadPool
      • newFixedThreadPool
      • newScheduledThreadPool
      • newSingleThreadExecutor
    • 线程池原理剖析
    • 自定义线程线程池
    • 合理配置线程池

并发包

(计数器)CountDownLatch

CountDownLatch 类位于java.util.concurrent包下,利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A,它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行,此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。CountDownLatch是通过一个计数器来实现的,计数器的初始值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后,计数器的值就会减1。当计数器值到达0时,它表示所有的线程已经完成了任务,然后在闭锁上等待的线程就可以恢复执行任务。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

		CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
		
		new Thread(new Runnable() {
			@Override
			public void run() {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程开始执行...");
				countDownLatch.countDown();
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程结束执行...");
			}
		}).start();
		
		new Thread(new Runnable() {
			@Override
			public void run() {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程开始执行...");
				countDownLatch.countDown();//计数器值每次减去1
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程结束执行...");
			}
		}).start();
		countDownLatch.await();// 減去为0,恢复任务继续执行
	    System.out.println("两个子线程执行完毕....");
	    System.out.println("主线程继续执行.....");
	    for (int i = 0; i <10; i++) {
			System.out.println("main,i:"+i);
		}
	}

(屏障)CyclicBarrier

CyclicBarrier初始化时规定一个数目,然后计算调用了CyclicBarrier.await() 进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时,所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。
CyclicBarrier就象它名字的意思一样,可看成是个障碍, 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。
CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数, 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后,所有其它线程被唤醒前被执行。

public class Writer extends Thread {
	private CyclicBarrier cyclicBarrier;
	
	public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){
		 this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;
	}
	@Override
	public void run() {
		System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",正在写入数据");
		try {
			Thread.sleep(3000);
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
		}
		System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",写入数据成功.....");
		
		try {
			cyclicBarrier.await();
		} catch (Exception e) {
		}
		System.out.println("所有线程执行完毕..........");
	}
}

public class Test001 {

	public static void main(String[] args) {
		CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);
		for (int i = 0; i < 5; i++) {
			Writer writer = new Writer(cyclicBarrier);
			writer.start();
		}
	}
}

(计数信号量)Semaphore

Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值,基于此,多个线程竞争获取许可信号,做自己的申请后归还,超过阈值后,线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池,资源池之类的,比如数据库连接池,我们也 可以创建计数为1的Semaphore,将其作为一种类似互斥锁的机制,这也叫二元信号量,表示两种互斥状态。 它的用法如下:
availablePermits函数用来获取当前可用的资源数量
wc.acquire(); //申请资源
wc.release();// 释放资源

		// 创建一个计数阈值为5的信号量对象  
    	// 只能5个线程同时访问  
    	Semaphore semp = new Semaphore(5);  
    	  
    	try {  
    	    // 申请许可  
    	    semp.acquire();  
    	    try {  
    	        // 业务逻辑  
    	    } catch (Exception e) {  
    	  
    	    } finally {  
    	        // 释放许可  
    	        semp.release();  
    	    }  
    	} catch (InterruptedException e) {  
    	}  

案例

需求: 一个厕所只有3个坑位,但是有10个人来上厕所,那怎么办?假设10的人的编号分别为1-10,并且1号先到厕所,10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位,顺利如厕,4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了,如果有人出来,进去,否则等待。同样的道理,4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去,并且谁先进去这得看等待的人是否有素质,是否能遵守先来先上的规则。

public class ThradDemo001 extends Thread {
	private String name;
	private Semaphore wc;

	public ThradDemo001(String name, Semaphore wc) {
		this.name = name;
		this.wc = wc;
	}

	@Override
	public void run() {
		// 剩下的资源
		int availablePermits = wc.availablePermits();
		if (availablePermits > 0) {
			System.out.println(name + "天助我也,终于有茅坑了.....");
		} else {
			System.out.println(name + "怎么没有茅坑了...");
		}
		try {
			// 申请资源
			wc.acquire();
		} catch (InterruptedException e) {

		}
		System.out.println(name + "终于上厕所啦.爽啊" + ",剩下厕所:" + wc.availablePermits());
		try {
			Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
		}
		System.out.println(name + "厕所上完啦!");
		// 释放资源
		wc.release();
	}
}

public class TestSemaphore {

	public static void main(String[] args) {
		Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
		for (int i = 1; i <= 10; i++) {
			ThradDemo001 thradDemo001 = new ThradDemo001("第" + i + "个人", semaphore);
			thradDemo001.start();
		}
	}

} 

并发队列

在并发队列上JDK提供了两套实现,
一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列非阻塞,
一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列,无论哪种都继承自Queue。
(Java 6 增加了两种容器类型Deque & BlockingDeque, 它们分别对Queue和BlockingQueue进行了拓展. Deque是一个双端队列, 实现了在队列头队列尾的高效插入和移除. 具体实现包括ArrayDeque & LinkedBlockingDeque)

阻塞队列与非阻塞队

阻塞队列与普通队列的区别在于,当队列是空的时,从队列中获取元素的操作将会被阻塞,或者当队列是满时,往队列里添加元素的操作会被阻塞。 试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞,直到其他的线程往空的队列插入新的元素。同样,试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞,直到其他的线程使队列重新变得空闲起来,如从队列中移除一个或者多个元素,或者完全清空队列.

  1. ArrayDeque, (数组双端队列)
  2. PriorityQueue, (优先级队列)
  3. ConcurrentLinkedQueue, (基于链表的并发队列)
  4. DelayQueue, (延期阻塞队列)(阻塞队列实现了BlockingQueue接口)
  5. ArrayBlockingQueue, (基于数组的并发阻塞队列)
  6. LinkedBlockingQueue, (基于链表的FIFO阻塞队列)
  7. LinkedBlockingDeque, (基于链表的FIFO双端阻塞队列)
  8. PriorityBlockingQueue, (带优先级的无界阻塞队列)
  9. SynchronousQueue (并发同步阻塞队列)

ConcurrentLinkedQueue

ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列,通过无锁的方式,实现了高并发状态下的高性能,通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.
它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出(FIFO) 的原则。
头是最先加入的,尾是最近加入的,该队列不允许null元素

ConcurrentLinkedQueue重要方法:
add 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别)
poll() 和peek() 都是取头元素节点,区别在于前者会删除元素,后者不会

	ConcurrentLinkedQueue q = new ConcurrentLinkedQueue();
	q.offer("JAVA");
	q.offer("C#");
	q.offer("C");
	q.offer("C++");
	q.offer("Go");
	//从头获取元素,删除该元素
	System.out.println(q.poll());
	//从头获取元素,不刪除该元素
	System.out.println(q.peek());
	//获取总长度
	System.out.println(q.size());

BlockingQueue

阻塞队列(BlockingQueue) 是一个支持两个附加操作的队列。
这两个附加的操作是:
1. 在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。
2. 当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。
BlockingQueue即阻塞队列,从阻塞这个词可以看出,在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。被阻塞的情况主要有如下两种:

  1. 当队列满了的时候进行入队列操作
  2. 当队列空了的时候进行出队列操作

因此,当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程做了出队列操作;同样,当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程进行了入队列操作。
在Java中,BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供),由上面介绍的阻塞队列的特性可知,阻塞队列是线程安全的
在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景。
认识BlockingQueue
阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下所示:
通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输入,从另外一端输出;
常用的队列主要有以下两种:(当然通过不同的实现方式,还可以延伸出很多不同类型的队列,DelayQueue就是其中的一种)
  先进先出(FIFO):先插入的队列的元素也最先出队列,类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
  后进先出(LIFO):后插入队列的元素最先出队列,这种队列优先处理最近发生的事件。
多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下(阻塞生产者线程),以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕,反之亦然。然而,在concurrent包发布以前,在多线程环境下,我们每个程序员都必须去自己控制这些细节,尤其还要兼顾效率和线程安全,而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时,强大的concurrent包横空出世了,而他也给我们带来了强大的BlockingQueue。(在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件满足,被挂起的线程又会自动被唤醒)

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列,它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的,我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小,容量大小一旦指定就不可改变。
ArrayBlockingQueue是以 先进先出(FIFO) 的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。

	BlockingQueue<String> arrays = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
	arrays.add("李四");
	arrays.add("张军");
	arrays.add("张军");
	// 添加阻塞队列
	arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的,如果我们初始化时指定一个大小,它就是有边界的,如果不指定,它就是无边界的。说是无边界,其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。
和ArrayBlockingQueue一样,LinkedBlockingQueue 也是以先进先出(FIFO)的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。

LinkedBlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);
linkedBlockingQueue.add("张三");
linkedBlockingQueue.add("李四");
linkedBlockingQueue.add("李四");
System.out.println(linkedBlockingQueue.size());

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列,它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注意PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。
所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口队列优先级的排序规则就是按照我们对这个接口的实现来定义的
另外,我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator,但这个迭代器并不保证按照优先级顺序进行迭代
(PriorityBlockingQueue 不是遵循先进先出FIFO的原则,它是根据Comparable的方法比较元素之后按照优先级进出原则)

SynchronousQueue

SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞,除非这个元素被另一个线程消费。

使用BlockingQueue模拟生产者与消费者

public class ProducerThread implements Runnable {
	private BlockingQueue<String> blockingQueue;
	private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
	private volatile boolean FLAG = true;

	public ProducerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
		this.blockingQueue = blockingQueue;
	}

	@Override
	public void run() {
		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产者开始启动....");
		while (FLAG) {
			String data = count.incrementAndGet() + "";
			try {
				boolean offer = blockingQueue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS);
				if (offer) {
					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "成功..");
				} else {
					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "失败..");
				}
				Thread.sleep(1000);
			} catch (Exception e) {

			}
		}
		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产者线程停止...");
	}

	public void stop() {
		this.FLAG = false;
	}
}

public class ConsumerThread implements Runnable {
	private volatile boolean FLAG = true;
	private BlockingQueue<String> blockingQueue;

	public ConsumerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
		this.blockingQueue = blockingQueue;
	}

	@Override
	public void run() {
		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者开始启动....");
		while (FLAG) {
			try {
				String data = blockingQueue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
				if (data == null || data == "") {
					FLAG = false;
					System.out.println("消费者超过2秒时间未获取到消息.");
					return;
				}
				System.out.println("消费者获取到队列信息成功,data:" + data);

			} catch (Exception e) {
				// TODO: handle exception
			}
		}
	}

}

public class Test0008 {

	public static void main(String[] args) {
		BlockingQueue<String> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(3);
		ProducerThread producerThread = new ProducerThread(blockingQueue);
		ConsumerThread consumerThread = new ConsumerThread(blockingQueue);
		Thread t1 = new Thread(producerThread);
		Thread t2 = new Thread(consumerThread);
		t1.start();
		t2.start();
		//10秒后 停止线程..
		try {
			Thread.sleep(10*1000);
			producerThread.stop();
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
		}
	}
}

线程池

什么是线程池

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。
但是,要做到合理利用线程池,必须对其实现原理了如指掌。

线程池作用

线程池是为突然大量爆发的线程设计的,通过有限的几个固定线程为大量的操作服务,减少了创建和销毁线程所需的时间,从而提高效率。
如果一个线程的时间非常长,就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作,而是不宜。),况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

线程池的分类

ThreadPoolExecutor
Java是天生就支持并发的语言,支持并发意味着多线程,线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的,因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中,线程池的使用是及其简陋的,但是在JDK1.5后,有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包,java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口,Executor接口虽然作为一个非常旧的接口(JDK1.5 2004年发布),但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉,因此写这篇文章来介绍下Executor接口,同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误,欢迎大家指出。
Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类,Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数,就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池,那么它的底层原理是怎样实现的呢,这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

corePoolSize: 核心池的大小。 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
maximumPoolSize: 线程池最大线程数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;
keepAliveTime: 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit: 参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值,在TimeUnit类中有7种静态属性

线程池四种创建方式

Java通过Executors(jdk1.5并发包)提供四种线程池,分别为:
newCachedThreadPool 创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。

		// 无限大小线程池 jvm自动回收
		ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int temp = i;
			newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {

				@Override
				public void run() {
					try {
						Thread.sleep(100);
					} catch (Exception e) {
						// TODO: handle exception
					}
					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);
				}
			});
		}

总结: 线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。

		ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int temp = i;
			newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {

				@Override
				public void run() {
					System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",i:" + temp);
				}
			});
		}

***总结:*因为线程池大小为3,每个任务输出index后sleep 2秒,所以每两秒打印3个数字。
定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。
获取系统资源数Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int temp = i;
			newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
				public void run() {
					System.out.println("i:" + temp);
				}
			}, 3, TimeUnit.SECONDS);
}

总结: 表示延迟3秒执行。

newSingleThreadExecutor

创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

		ExecutorService newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			final int index = i;
			newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

				@Override
				public void run() {
					System.out.println("index:" + index);
					try {
						Thread.sleep(200);
					} catch (Exception e) {
						// TODO: handle exception
					}
				}
			});
		}

总结: 结果依次输出,相当于顺序执行各个任务。

线程池原理剖析

提交一个任务到线程池中,线程池的处理流程如下:

  1. 判断线程池里的核心线程是否都在执行任务,如果不是(核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建)则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务,则进入下个流程。
  2. 线程池判断工作队列是否已满,如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了,则进入下个流程。
  3. 判断线程池里的线程是否都处于工作状态,如果没有,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务。
    线程池原理分析_第1张图片
    线程次执行原理:
    核心线程数:当线程没有什么特殊情况(线程队列没满),运行的线程数量。
    最大线程数:当线程队列已满,核心运行数已满,这时多余的线程会判断目前运行的线程是否超过最大线程数,未超过则创建新的线程执行任务。
    当线程队列已满并且线程数超过最大线程数,线程池溢出报错。
    (线程池工作原理就像一个开发团队, corePoolSize核心线程数就是开发团队的核心人员, 当需求来了的时候,就将需求分配给核心人员去执行,当核心人员都在执行任务时,就会将多余的任务放入需求列表中,当需求列表满了的时候,团队就会招募新的成员执行任务,当人员数达到maximumPoolSize最大线程数的时候,还有需求任务进来,那么团队抛出异常。)

自定义线程线程池

  1. 如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize,则每来一个任务,就会创建一个线程去执行这个任务;
  2. 如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize,则每来一个任务,会尝试将其添加到任务缓存队列当中,若添加成功,则该任务会等待空闲线程将其取出去执行;
  3. 若添加失败(一般来说是任务缓存队列已满),则会尝试创建新的线程去执行这个任务;
  4. 如果队列已经满了,则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下,则创建新的线程
  5. 如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,则会采取任务拒绝策略进行处理;
  6. 如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止,直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize;如果允许为核心池中的线程设置存活时间,那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime,线程也会被终止。
public class Test0007 {

	public static void main(String[] args) {
		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
		for (int i = 1; i <= 6; i++) {
			TaskThread t1 = new TaskThread("任务" + i);
			executor.execute(t1);
		}
		executor.shutdown();
	}
}

class TaskThread implements Runnable {
	private String taskName;

	public TaskThread(String taskName) {
		this.taskName = taskName;
	}

	@Override
	public void run() {
		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
	}

}

合理配置线程池

CPU密集 的意思是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),而在单核CPU上,无论你开几个模拟的多线程,该任务都不可能得到加速,因为CPU总的运算能力就那些。
IO密集型,即该任务需要大量的IO,即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行,即时在单核CPU上,这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

接着上一篇探讨线程池留下的尾巴,如何合理的设置线程池大小。
要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析:

  1. 任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
  2. 任务的优先级:高、中、低。
  3. 任务的执行时间:长、中、短。
  4. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等。
    性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
    对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。
    若任务对其他系统资源有依赖,如某个任务依赖数据库的连接返回的结果,这时候等待的时间越长,则CPU空闲的时间越长,那么线程数量应设置得越大,才能更好的利用CPU。
    当然具体合理线程池值大小,需要结合系统实际情况,在大量的尝试下比较才能得出,以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )x CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为:
最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)x CPU数目
可以得出一个结论:
线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
CPU密集型时,任务可以少配置线程数,大概和机器的cpu核数相当,这样可以使得每个线程都在执行任务
IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数,2xCPU核数
操作系统之名称解释:
某些进程花费了绝大多数时间在计算上,而其他则在等待I/O上花费了大多是时间,前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound,后者称为I/O密集型,I/O-bound。

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