【Java并发】聊聊创建线程池的几种方式以及实际生产如何应用
上一篇文章，主要讲述了如果通过线程池进行执行任务，以及相关的核心流程，线程执行框架本身提供了一系列的类，封装了线程创建、关闭、执行、管理等跟业务逻辑无关的代码逻辑，一方面将业务和非业务逻辑进行解耦合，另一方面也可以达到复用。
Executor、ExecutorService、Executors
Executor和 ExecutorService都是接口，前者定义了execute方法，后者添加了一些基础的线程关闭提交等方法。Executors是一个工具类。用来创建执行器。
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
newFixedThreadPool
newFixedThreadPool 是一个创建固定线程池的，核心线程和最大都是nThreads，可以看出都是核心线程池，所以线程都不会销毁。但是工作队列 LinkedBlockingQueue 却是一个无界队列，默认是 Integer.MAX_VALUE。所以如果是使用这种方式，虽然工作线程是固定的数量，但是任务队列是无界的，如果人多比较多，那么处理慢的话，队列可能快速挤压，撑爆内存OOM。永远不会执行拒绝策略。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
newSingleThreadExecutor
创建一个单线程进行处理，核心线程就是1，最大线程数也是1。但是任务队列也是Integer的最大值。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
newCachedThreadPool
核心线程是0，最大线程是Integer的最大值，超过60S就会销毁。但是任务队列是长度为0的阻塞队列，不存储任何的等待执行的任务，如果线程池有空闲线程，那么空闲线程进行处理，没有的话，就会创建新的线程进行处理。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
newScheduledThreadPool
newScheduledThreadPool 定时或者周期性的执行任务，线程池的核心线程大小为corePoolSize ，最大线程池大小为 Integer.MAX_VALUE
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
在阿里的手册中，也标记的有 1.要使用线程池进行处理任务，2.不要使用Executors去创建任务。Fixed 和single的任务队列是Integer的最大值，有大量请求的时候可能OOM， cache的最大线程池是Integer.MaxValue值，会频繁创建线程。
上述的方式其实就有问题，没有定义任务队列的大小，如果任务过多的时候，其实会撑爆内存，OOM。
OOM问题
执行之后，会循环1亿次，然后因为使用的是cached所以会不断的创建线程处理任务。最终
Exception in thread “pool-1-thread-63” java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
private void oom1() throws InterruptedException {
ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
threadPool.execute(() -> {
String payload = IntStream.rangeClosed(1, 1000000)
.mapToObj(__ -> "a")
.collect(Collectors.joining("")) + UUID.randomUUID().toString();
try {
TimeUnit.HOURS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(payload);
});
}
threadPool.shutdown();
threadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
}
实际应用
所以在实际的开发中，如果需要使用多线程进行处理任务，那么一定不要使用juc内置的方法，而要根据自己业务的QPS 衡量下 应该设置的核心、最大、回收策略、工作队列的类型等。一般都需要设置有届的工作队列和可控的线程数，
1.手动创建 2.定义自定义的线程名
public static MdcThreadPoolExecutor newCustomThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, int capacity, String featureOfGroup) {
return new MdcThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,
0L, new LinkedBlockingQueue<>(capacity), featureOfGroup);
}
private MdcThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, BlockingQueue<Runnable> workQueue, String featureOfGroup) {
super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MILLISECONDS, workQueue,
new NamedThreadFactory(featureOfGroup));
this.featureOfGroup = featureOfGroup;
}
ExecutorService service = MdcThreadPoolExecutor.newCustomThreadPool(6, 6, 50, "xxxx");
public class NamedThreadFactory implements ThreadFactory {
private final String namePrefix;
private final AtomicInteger nextId = new AtomicInteger(1);
public NamedThreadFactory(String featureOfGroup) {
namePrefix = "NamedThreadFactory's " + featureOfGroup + "-Worker-";
}
@Override
public Thread newThread(Runnable task) {
String name = namePrefix + nextId.getAndDecrement();
Thread thread = new Thread(null, task, name, 0);
if (thread.isDaemon()) {
thread.setDaemon(false);
}
if (thread.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) {
thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
}
return thread;
}
}