线程池系列二：ThreadPoolExecutor讲解

一、简介
1）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)

 

参数讲解：
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
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()
直接抛出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，交由调用者线程来执行此Runnable任务
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
抛弃旧的任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
抛弃当前的任务

 

2）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。

二、多线程例子

 

package demo;

import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TestThreadPool2
{
    private static int produceTaskSleepTime = 2;
    private static int produceTaskMaxNumber = 10;

    public static void main(String[] args)
    {
        // 构造一个线程池
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++)
        {
            try
            {
                // 产生一个任务，并将其加入到线程池
                String task = "task@ " + i;
                System.out.println("put " + task);
                threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));

                // 便于观察，等待一段时间
                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
            }
            catch (Exception e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

/**
 * 线程池执行的任务
 */
class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable
{
    private static final long serialVersionUID = 0;
    private static int consumeTaskSleepTime = 2000;
    // 保存任务所需要的数据
    private Object threadPoolTaskData;

    ThreadPoolTask(Object tasks)
    {
        this.threadPoolTaskData = tasks;
    }

    public void run()
    {
        // 处理一个任务，这里的处理方式太简单了，仅仅是一个打印语句
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        System.out.println("start .." + threadPoolTaskData);

        try
        {
            // //便于观察，等待一段时间
            Thread.sleep(consumeTaskSleepTime);
        }
        catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        threadPoolTaskData = null;
    }

    public Object getTask()
    {
        return this.threadPoolTaskData;
    }
}

 

说明：
1、在这段程序中，一个任务就是一个Runnable类型的对象，也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。
2、一般来说任务除了处理方式外，还需要处理的数据，处理的数据通过构造方法传给任务。
3、在这段程序中，main()方法相当于一个残忍的领导，他派发出许多任务，丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。
这个小组里面队员至少有两个，如果他们两个忙不过来，任务就被放到任务列表里面。
如果积压的任务过多，多到任务列表都装不下(超过3个)的时候，就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑，不能雇佣太多的队员，至多只能雇佣 4个。
如果四个队员都在忙时，再有新的任务，这个小组就处理不了了，任务就会被通过一种策略来处理，我们的处理方式是不停的派发，直到接受这个任务为止(更残忍！呵呵)。
因为队员工作是需要成本的，如果工作很闲，闲到 3SECONDS都没有新的任务了，那么有的队员就会被解雇了，但是，为了小组的正常运转，即使工作再闲，小组的队员也不能少于两个。
4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制，改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。
5、通过调整4中所指的数据，再加上调整任务丢弃策略，换上其他三种策略，就可以看出不同策略下的不同处理方式。

 

 

三、一个用队列处理线程池例子

 

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。  
         */ 
        ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); //这里采取的是抛弃旧的任务


        // 向线程池中添加 10 个任务
        for (int i = 0; i < 10; 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();
            }
        }
    }
}

 

说明：

 

这里执行的结果为：

put i:0
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:0
put i:1
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:1
put i:2
put i:3
put i:4
put i:5
队列已满，等3秒再添加任务
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:2
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:3
put i:6
put i:7
队列已满，等3秒再添加任务
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:4
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:5
put i:8
put i:9
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:6
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:7
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:8
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:9

 

ps:这里是当队列已满时线程就一直等待了，不会再新创建线程，所以一直就只有1和2两个线程来执行。

 

如果把

while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep){}

 这一段去掉，那么执行结果为：

 

put i:0
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:0
put i:1
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:1
put i:2
put i:3
put i:4
put i:5
put i:6
Thread[pool-1-thread-3,5,main] index:6
put i:7
Thread[pool-1-thread-4,5,main] index:7
put i:8
put i:9
Thread[pool-1-thread-1,5,main] index:4
Thread[pool-1-thread-2,5,main] index:5
Thread[pool-1-thread-3,5,main] index:8
Thread[pool-1-thread-4,5,main] index:9

 

ps:这个执行顺序是0，1两个任务先进来，分别由线程1,2来执行，然后2,-5进来，队列满，6任务进来，因为队列已满，且1,2线程还未执行完，没有可用的线程，所以创建新的线程来运行6。7任务同理。然后8任务进来，队列已满，且1,2,3,4线程未执行完，线程数又等于了最多4个线程的限制，这时看线程池的执行策略为DiscardOldestPolicy,就是抛弃旧的任务，故开始进队列的2任务被抛弃，3任务同理，8,9任务进入队列，然后这时1-4线程已经执行完自己的任务，开始执行队列中的4,5,8,9

 

 

如果更改执行策略，那么相应的结果也会不一样，如果不希望有任务被抛弃，那么可以采用CallerRunsPolicy()策略。