一、简介
线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,常用构造方法为:
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量
maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量
keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue: 线程池所使用的缓冲队列
handler: 线程池对拒绝任务的处理策略
一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:
如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。
如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。
也就是:处理任务的优先级为:
核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。
当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。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数。
unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:
NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。
workQueue我常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
handler有四个选择:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
抛弃旧的任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
抛弃当前的任务
package demo;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExecutorTest
{
private static int queueDeep = 4;
public void createThreadPool()
{
/*
* 创建线程池,最小线程数为2,最大线程数为4,线程池维护线程的空闲时间为3秒,
* 使用队列深度为4的有界队列,如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,
* 然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程),里面已经根据队列深度对任务加载进行了控制。
*
* handler有四个选择:
*
* ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
*出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
* ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
* 重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法
* ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
* 抛弃旧的任务
* ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
* 抛弃当前的任务
*/
ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
// 向线程池中添加 10 个任务
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
// try
// {
// Thread.sleep(1);
// }
// catch (InterruptedException e)
// {
// e.printStackTrace();
// }
// while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep)
// {
// System.out.println("队列已满,等3秒再添加任务");
// try
// {
// Thread.sleep(3000);
// }
// catch (InterruptedException e)
// {
// e.printStackTrace();
// }
// }
TaskThreadPool ttp = new TaskThreadPool(i);
System.out.println("put i:" + i);
tpe.execute(ttp);
}
tpe.shutdown();
}
private synchronized int getQueueSize(Queue queue)
{
return queue.size();
}
public static void main(String[] args)
{
ThreadPoolExecutorTest test = new ThreadPoolExecutorTest();
test.createThreadPool();
}
class TaskThreadPool implements Runnable
{
private int index;
public TaskThreadPool(int index)
{
this.index = index;
}
public void run()
{
System.out.println(Thread.currentThread() + " index:" + index);
// try
// {
// Thread.sleep(3000);
// }
// catch (InterruptedException e)
// {
// e.printStackTrace();
// }
}
}
}
转载于:http://coach.iteye.com/blog/855850