线程池ThreadPoolExecutor详解(整理详细)

ThreadPoolExecutor
1.什么是线程池?
(首先要理解什么是线程)
线程池,thread pool,是一种线程使用模式,线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务。

        通俗来说,就是可管理和维护以及分配线程的“池子”。
2.为什么使用线程池?
为了减少创建和销毁线程的次数,让每个线程都可以多次的使用,可以根据系统情况调整线程的数量,防止消耗过多内存。在实际使用中,服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大,使用线程池就可以优化。
线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题。通过对多个任务重复使用线程,线程创建的开销就被分摊到了多个任务上了,而且由于在请求到达时线程已经存在,所以消除了线程创建所带来的延迟。这样,就可以立即为请求服务,使用应用程序响应更快。另外,通过适当的调整线程中的线程数目可以防止出现资源不足的情况。

        通俗来说,就是为了优化线程的内存开销。
3.线程池的核心参数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程数
                          int maximumPoolSize,//最大线程数
                          long keepAliveTime,//线程空闲时间
                          TimeUnit unit,//时间单位
                          BlockingQueue workQueue,//任务队列
                          ThreadFactory threadFactory,//线程工厂
                          RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略) 
{
    ...
}

4.线程池的执行顺序
线程池按以下行为执行任务

        当线程数小于核心线程数时,创建线程。
        当线程数大于等于核心线程数,且任务队列未满时,将任务放入任务队列。
        当线程数大于等于核心线程数,且任务队列已满,若线程数小于最大线程数,创建线程。
        若线程数等于最大线程数,则执行拒绝策略
5.线程池的参数详解

(a)、corePoolSize
        核心线程数,默认为1。
        设置规则:
        CPU密集型(CPU密集型也叫计算密集型,指的是运算较多,cpu占用高,读/写I/O(硬盘/内存)较少):corePoolSize = CPU核数 + 1
        IO密集型(与cpu密集型相反,系统运作,大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作,此时CPU Loading并不高。):corePoolSize = CPU核数 * 2
(b)、maximumPoolSize
        最大线程数,默认为Integer.MAX_VALUE
        一般设置为和核心线程数一样
(c)、keepAliveTime
        线程空闲时间,默认为60s,一般设置为默认60s
(d)、unit
        时间单位,默认为秒
(e)、workQueue
        队列,当线程数目超过核心线程数时用于保存任务的队列。(BlockingQueue workQueue)此队列仅保存实现Runnable接口的任务。(因为线程池的底层BlockingQueue的泛型为Runnable)
        (1)无界队列
        队列大小无限制,常用的为无界的LinkedBlockingQueue,使用该队列作为阻塞队列时要尤其当心,当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积最终导致OOM。阅读代码发现,Executors.newFixedThreadPool 采用就是 LinkedBlockingQueue,而博主踩到的就是这个坑,当QPS很高,发送数据很大,大量的任务被添加到这个无界LinkedBlockingQueue 中,导致cpu和内存飙升服务器挂掉。
        当然这种队列,maximumPoolSize 的值也就无效了。当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。
       (2)有界队列
        当使用有限的 maximumPoolSizes 时,有界队列有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。常用的有两类,一类是遵循FIFO原则的队列如ArrayBlockingQueue,另一类是优先级队列如PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue中的优先级由任务的Comparator决定。
使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合,线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗,降低cpu使用率和上下文切换,但是可能会限制系统吞吐量。
        (3)同步移交队列
        如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程,可使用SynchronousQueue作为等待队列。SynchronousQueue不是一个真正的队列,而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入SynchronousQueue中,必须有另一个线程正在等待接收这个元素。只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。

(f)、threadFactory
        线程工厂,用来创建线程。
        为了统一在创建线程时设置一些参数,如是否守护线程,线程一些特性等,如优先级。通过这个TreadFactory创建出来的线程能保证有相同的特性。
        它是一个接口类,而且方法只有一个,就是创建一个线程。
        如果没有另外说明,则在同一个ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程,并且这些线程具有相同的NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。
        通过提供不同的 ThreadFactory,可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态,等等。
        如果从newThread 返回 null 时ThreadFactory 未能创建线程,则执行程序将继续运行,但不能执行任何任务。

(g)、handler
        拒绝策略,默认是AbortPolicy,会抛出异常。
        当线程数已经达到maxPoolSize,且队列已满,会拒绝新任务。
        当线程池被调用shutdown()后,会等待线程池里的任务执行完毕再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务,会拒绝新任务。
        AbortPolicy 丢弃任务,抛运行时异常。
        CallerRunsPolicy 由当前调用的任务线程执行任务。
        DiscardPolicy 忽视,什么都不会发生。
        DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列(最后一个执行)的任务。

6.ThreadPoolExecutor和spring封装的ThreadPoolTaskExecutor案例
ThreadPoolExecutor是Java的线程池
ThreadPoolTaskExecutor是spring封装的线程池

package com.thgy.bc.common.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.*;

@Slf4j
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        int i = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        //核心线程数目
        executor.setCorePoolSize(i * 2);
        //指定最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(i * 2);
        //队列中最大的数目
        executor.setQueueCapacity(i * 2 * 10);
        //线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("ThreadPoolTaskExecutor-");
        //rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
        //CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是由调用者所在的线程来执行
        //对拒绝task的处理策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //当调度器shutdown被调用时等待当前被调度的任务完成
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        //线程空闲后的最大存活时间
        executor.setKeepAliveSeconds(60);
        //加载
        executor.initialize();
        log.info("初始化线程池成功");
        return executor;
    }

    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        //获取cpu核心数
        int i = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        //核心线程数
        int corePoolSize = i * 2;
        //最大线程数
        int maximumPoolSize = i * 2;
        //线程无引用存活时间
        long keepAliveTime = 60;
        //时间单位
        TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
        //任务队列,接收一个整型的参数,这个整型参数指的是队列的长度,
        //ArrayBlockingQueue(int,boolean),boolean类型的参数是作为可重入锁的参数进行初始化,默认false,另外初始化了notEmpty、notFull两个信号量。
        BlockingQueue workQueue = new ArrayBlockingQueue(i * 2 * 10);
        //1. 同步阻塞队列 (put,take),直接提交。直接提交策略表示线程池不对任务进行缓存。新进任务直接提交给线程池,当线程池中没有空闲线程时,创建一个新的线程处理此任务。
        // 这种策略需要线程池具有无限增长的可能性。实现为:SynchronousQueue
        //2. 有界队列。当线程池中线程达到corePoolSize时,新进任务被放在队列里排队等待处理。有界队列(如ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,
        // 但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,
        // 但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O 边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,
        // CPU 使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。
        //3. 无界队列。使用无界队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。
        // 这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize 的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,
        // 适合于使用无界队列;例如,在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。

        //线程工厂
        //defaultThreadFactory()
        //返回用于创建新线程的默认线程工厂。
        //privilegedThreadFactory()
        //返回一个用于创建与当前线程具有相同权限的新线程的线程工厂。
        ThreadFactory threadFactory =Executors.defaultThreadFactory();
        //拒绝执行处理器
        RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();
        //创建线程池
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);
        return threadPoolExecutor;
    }
}

7.jdk自带的四种线程池创建方式

// 第一种线程池:固定个数的线程池,可以为每个CPU核绑定一定数量的线程数
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(processors * 2);
// 缓存线程池,无上限
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
// 单一线程池,永远会维护存在一条线程
ExecutorService singleThreadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 固定个数的线程池,可以执行延时任务,也可以执行带有返回值的任务。
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

8.队列的详解

        看我另一篇文章

9.调用线程池的线程案例

public List requestTest() throws ExecutionException, InterruptedException {
        List ids = Lists.newArrayList();
        ids.add("1");
        ids.add("2");
        ids.add("3");
        ids.add("4");
        //有返回值的情况,定义接收返回值
        List futureList2 = Lists.newArrayList();
        //分布式计数器,若业务不需要则可以不定义
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(ids.size());
        for (String id : ids) {
            //调用线程池的线程执行任务
            threadPoolTaskExecutor.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    test(Lists.newArrayList(id),futureList2);
                    //计数器-1
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
        //await阻塞,直到计数器为0
        countDownLatch.await();
        System.out.println("主线程"+"====");
        return futureList2;
    }

    public List test(List ids, List list2){
        //随便写的业务逻辑代码,无实际意义,仅作演示
        System.out.println("线程体" + "====");
        List accountRecordVOS = Lists.newArrayList();
        int i = 0;
        AccountRecordVO accountRecordVO = new AccountRecordVO();
        accountRecordVO.setUserId("123");
        accountRecordVO.setAmount(12333);
        for (String id : ids){
            accountRecordVOS.add(accountRecordVO);
            list2.add(accountRecordVO);
        }
        try{
            Thread.sleep(Long.valueOf("1000"));
        }catch (Exception e){
            log.error(e.getMessage());
        }
        System.out.println("线程体结束" + "====");
        return accountRecordVOS;
    }

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