java中的线程池,这一篇就够了
java高并发系列第18篇文章。
本文主要内容
- 什么是线程池
- 线程池实现原理
- 线程池中常见的各种队列
- 自定义线程创建的工厂
- 常见的饱和策略
- 自定义饱和策略
- 线程池中两种关闭方法有何不同
- 扩展线程池
- 合理地配置线程池
- 线程池中线程数量的配置
什么是线程池
大家用jdbc操作过数据库应该知道,操作数据库需要和数据库建立连接,拿到连接之后才能操作数据库,用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的,真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接,为了提升系统性能,后来出现了数据库连接池,系统启动的时候,先创建很多连接放在池子里面,使用的时候,直接从连接池中获取一个,使用完毕之后返回到池子里面,继续给其他需要者使用,这其中就省去创建连接的时间,从而提升了系统整体的性能。
线程池和数据库连接池的原理也差不多,创建线程去处理业务,可能创建线程的时间比处理业务的时间还长一些,如果系统能够提前为我们创建好线程,我们需要的时候直接拿来使用,用完之后不是直接将其关闭,而是将其返回到线程中中,给其他需要这使用,这样直接节省了创建和销毁的时间,提升了系统的性能。
简单的说,在使用了线程池之后,创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程,然后使用,关闭线程变成了将线程归还到线程池。
线程池实现原理
当向线程池提交一个任务之后,线程池的处理流程如下:
- 判断是否达到核心线程数,若未达到,则直接创建新的线程处理当前传入的任务,否则进入下个流程
- 线程池中的工作队列是否已满,若未满,则将任务丢入工作队列中先存着等待处理,否则进入下个流程
- 是否达到最大线程数,若未达到,则创建新的线程处理当前传入的任务,否则交给线程池中的饱和策略进行处理。
流程如下图:
举个例子,加深理解:
咱们作为开发者,上面都有开发主管,主管下面带领几个小弟干活,CTO给主管授权说,你可以招聘5个小弟干活,新来任务,如果小弟还不到吴哥,立即去招聘一个来干这个新来的任务,当5个小弟都招来了,再来任务之后,将任务记录到一个表格中,表格中最多记录100个,小弟们会主动去表格中获取任务执行,如果5个小弟都在干活,并且表格中也记录满了,那你可以将小弟扩充到20个,如果20个小弟都在干活,并且存放任务的表也满了,产品经理再来任务后,是直接拒绝,还是让产品自己干,这个由你自己决定,小弟们都尽心尽力在干活,任务都被处理完了,突然公司业绩下滑,几个员工没事干,打酱油,为了节约成本,CTO主管把小弟控制到5人,其他15个人直接被干掉了。所以作为小弟们,别让自己闲着,多干活。
原理:先找几个人干活,大家都忙于干活,任务太多可以排期,排期的任务太多了,再招一些人来干活,最后干活的和排期都达到上层领导要求的上限了,那需要采取一些其他策略进行处理了。对于长时间不干活的人,考虑将其开掉,节约资源和成本。
java中的线程池
jdk中提供了线程池的具体实现,实现类是:java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
,主要构造方法:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize:核心线程大小,当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程,等到工作的线程数大于核心线程数时就不会在创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads
方法,线程池会提前把核心线程都创造好,并启动
maximumPoolSize:线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且以创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。如果我们使用了无界队列,那么所有的任务会加入队列,这个参数就没有什么效果了
keepAliveTime:线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。如果没有任务处理了,有些线程会空闲,空闲的时间超过了这个值,会被回收掉。如果任务很多,并且每个任务的执行时间比较短,避免线程重复创建和回收,可以调大这个时间,提高线程的利用率
unit:keepAliveTIme的时间单位,可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微妙、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit
,这个枚举也经常使用,有兴趣的可以看一下其源码
workQueue:工作队列,用于缓存待处理任务的阻塞队列,常见的有4种,本文后面有介绍
threadFactory:线程池中创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字
handler:饱和策略,当线程池无法处理新来的任务了,那么需要提供一种策略处理提交的新任务,默认有4种策略,文章后面会提到
调用线程池的execute方法处理任务,执行execute方法的过程:
- 判断线程池中运行的线程数是否小于corepoolsize,是:则创建新的线程来处理任务,否:执行下一步
- 试图将任务添加到workQueue指定的队列中,如果无法添加到队列,进入下一步
- 判断线程池中运行的线程数是否小于
maximumPoolSize
,是:则新增线程处理当前传入的任务,否:将任务传递给handler
对象rejectedExecution
方法处理
线程池的使用步骤:
- 调用构造方法创建线程池
- 调用线程池的方法处理任务
- 关闭线程池
线程池使用的简单示例
上一个简单的示例,如下:
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018
*/
public class Demo1 {
static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3,
5,
10,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int j = i;
String taskName = "任务" + j;
executor.execute(() -> {
//模拟任务内部处理耗时
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(j);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName + "处理完毕");
});
}
//关闭线程池
executor.shutdown();
}
}
输出:
pool-1-thread-1任务0处理完毕
pool-1-thread-2任务1处理完毕
pool-1-thread-3任务2处理完毕
pool-1-thread-1任务3处理完毕
pool-1-thread-2任务4处理完毕
pool-1-thread-3任务5处理完毕
pool-1-thread-1任务6处理完毕
pool-1-thread-2任务7处理完毕
pool-1-thread-3任务8处理完毕
pool-1-thread-1任务9处理完毕
线程池中常见5种工作队列
任务太多的时候,工作队列用于暂时缓存待处理的任务,jdk中常见的5种阻塞队列:
ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按照先进先出原则对元素进行排序
LinkedBlockingQueue:是一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按照先进先出排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool
使用了这个队列。
SynchronousQueue :一个不存储元素的阻塞队列,每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处理阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool
使用这个队列
PriorityBlockingQueue:优先级队列,进入队列的元素按照优先级会进行排序
前2种队列相关示例就不说了,主要说一下后面2种队列的使用示例。
SynchronousQueue队列的线程池
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.*;
/**
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*/
public class Demo2 {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
int j = i;
String taskName = "任务" + j;
executor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);
//模拟任务内部处理耗时
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executor.shutdown();
}
}
pool-1-thread-1处理任务0
pool-1-thread-2处理任务1
pool-1-thread-3处理任务2
pool-1-thread-6处理任务5
pool-1-thread-7处理任务6
pool-1-thread-4处理任务3
pool-1-thread-5处理任务4
pool-1-thread-8处理任务7
pool-1-thread-9处理任务8
pool-1-thread-10处理任务9
pool-1-thread-11处理任务10
pool-1-thread-12处理任务11
pool-1-thread-13处理任务12
pool-1-thread-14处理任务13
pool-1-thread-15处理任务14
pool-1-thread-16处理任务15
pool-1-thread-17处理任务16
pool-1-thread-18处理任务17
pool-1-thread-19处理任务18
pool-1-thread-20处理任务19
pool-1-thread-21处理任务20
pool-1-thread-25处理任务24
pool-1-thread-24处理任务23
pool-1-thread-23处理任务22
pool-1-thread-22处理任务21
pool-1-thread-26处理任务25
pool-1-thread-27处理任务26
pool-1-thread-28处理任务27
pool-1-thread-30处理任务29
pool-1-thread-29处理任务28
pool-1-thread-31处理任务30
pool-1-thread-32处理任务31
pool-1-thread-33处理任务32
pool-1-thread-38处理任务37
pool-1-thread-35处理任务34
pool-1-thread-36处理任务35
pool-1-thread-41处理任务40
pool-1-thread-34处理任务33
pool-1-thread-39处理任务38
pool-1-thread-40处理任务39
pool-1-thread-37处理任务36
pool-1-thread-42处理任务41
pool-1-thread-43处理任务42
pool-1-thread-45处理任务44
pool-1-thread-46处理任务45
pool-1-thread-44处理任务43
pool-1-thread-47处理任务46
pool-1-thread-50处理任务49
pool-1-thread-48处理任务47
pool-1-thread-49处理任务48
代码中使用Executors.newCachedThreadPool()
创建线程池,看一下的源码:
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
从输出中可以看出,系统创建了50个线程处理任务,代码中使用了SynchronousQueue
同步队列,这种队列比较特殊,放入元素必须要有另外一个线程去获取这个元素,否则放入元素会失败或者一直阻塞在那里直到有线程取走,示例中任务处理休眠了指定的时间,导致已创建的工作线程都忙于处理任务,所以新来任务之后,将任务丢入同步队列会失败,丢入队列失败之后,会尝试新建线程处理任务。使用上面的方式创建线程池需要注意,如果需要处理的任务比较耗时,会导致新来的任务都会创建新的线程进行处理,可能会导致创建非常多的线程,最终耗尽系统资源,触发OOM。
PriorityBlockingQueue优先级队列的线程池
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.*;
/**
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*/
public class Demo3 {
static class Task implements Runnable, Comparable<Task> {
private int i;
private String name;
public Task(int i, String name) {
this.i = i;
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
}
@Override
public int compareTo(Task o) {
return Integer.compare(o.i, this.i);
}
}
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new PriorityBlockingQueue());
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String taskName = "任务" + i;
executor.execute(new Task(i, taskName));
}
for (int i = 100; i >= 90; i--) {
String taskName = "任务" + i;
executor.execute(new Task(i, taskName));
}
executor.shutdown();
}
}
输出:
pool-1-thread-1处理任务0
pool-1-thread-1处理任务100
pool-1-thread-1处理任务99
pool-1-thread-1处理任务98
pool-1-thread-1处理任务97
pool-1-thread-1处理任务96
pool-1-thread-1处理任务95
pool-1-thread-1处理任务94
pool-1-thread-1处理任务93
pool-1-thread-1处理任务92
pool-1-thread-1处理任务91
pool-1-thread-1处理任务90
pool-1-thread-1处理任务9
pool-1-thread-1处理任务8
pool-1-thread-1处理任务7
pool-1-thread-1处理任务6
pool-1-thread-1处理任务5
pool-1-thread-1处理任务4
pool-1-thread-1处理任务3
pool-1-thread-1处理任务2
pool-1-thread-1处理任务1
输出中,除了第一个任务,其他任务按照优先级高低按顺序处理。原因在于:创建线程池的时候使用了优先级队列,进入队列中的任务会进行排序,任务的先后顺序由Task中的i变量决定。向PriorityBlockingQueue
加入元素的时候,内部会调用代码中Task的compareTo
方法决定元素的先后顺序。
自定义创建线程的工厂
给线程池中线程起一个有意义的名字,在系统出现问题的时候,通过线程堆栈信息可以更容易发现系统中问题所在。自定义创建工厂需要实现java.util.concurrent.ThreadFactory
接口中的Thread newThread(Runnable r)
方法,参数为传入的任务,需要返回一个工作线程。
示例代码:
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* <b>description</b>: <br>
* <b>time</b>:2019/7/28 21:01 <br>
* <b>author</b>:ready [email protected]
*/
public class Demo4 {
static AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(1);
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10), r -> {
Thread thread = new Thread(r);
thread.setName("自定义线程-" + threadNum.getAndIncrement());
return thread;
});
for (int i = 0; i < 5; i++) {
String taskName = "任务-" + i;
executor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);
});
}
executor.shutdown();
}
}
输出:
自定义线程-1处理任务-0
自定义线程-3处理任务-2
自定义线程-2处理任务-1
自定义线程-4处理任务-3
自定义线程-5处理任务-4
代码中在任务中输出了当前线程的名称,可以看到是我们自定义的名称。
通过jstack查看线程的堆栈信息,也可以看到我们自定义的名称,我们可以将代码中executor.shutdown();
先给注释掉让程序先不退出,然后通过jstack查看,如下:
4种常见饱和策略
当线程池中队列已满,并且线程池已达到最大线程数,线程池会将任务传递给饱和策略进行处理。这些策略都实现了RejectedExecutionHandler
接口。接口中有个方法:
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor)
参数说明:
r:需要执行的任务
executor:当前线程池对象
JDK中提供了4种常见的饱和策略:
AbortPolicy:直接抛出异常
CallerRunsPolicy:在当前调用者的线程中运行任务,即随丢来的任务,由他自己去处理
DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最老的一个任务,即丢弃队列头部的一个任务,然后执行当前传入的任务
DiscardPolicy:不处理,直接丢弃掉,方法内部为空
自定义饱和策略
需要实现RejectedExecutionHandler
接口。任务无法处理的时候,我们想记录一下日志,我们需要自定义一个饱和策略,示例代码:
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
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*/
public class Demo5 {
static class Task implements Runnable {
String name;
public Task(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public String toString() {
return "Task{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1,
1,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
Executors.defaultThreadFactory(),
(r, executors) -> {
//自定义饱和策略
//记录一下无法处理的任务
System.out.println("无法处理的任务:" + r.toString());
});
for (int i = 0; i < 5; i++) {
executor.execute(new Task("任务-" + i));
}
executor.shutdown();
}
}
输出:
无法处理的任务:Task{name='任务-2'}
无法处理的任务:Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-1处理任务-0
无法处理的任务:Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-1处理任务-1
输出结果中可以看到有3个任务进入了饱和策略中,记录了任务的日志,对于无法处理多任务,我们最好能够记录一下,让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略,说明线程池的配置可能不是太合理,或者机器的性能有限,需要做一些优化调整。
线程池中的2个关闭方法
线程池提供了2个关闭方法:shutdown
和shutdownNow
,当调用者两个方法之后,线程池会遍历内部的工作线程,然后调用每个工作线程的interrrupt方法给线程发送中断信号,内部如果无法响应中断信号的可能永远无法终止,所以如果内部有无线循环的,最好在循环内部检测一下线程的中断信号,合理的退出。调用者两个方法中任意一个,线程池的isShutdown
方法就会返回true,当所有的任务线程都关闭之后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed
方法会返回true。
调用shutdown
方法之后,线程池将不再接口新任务,内部会将所有已提交的任务处理完毕,处理完毕之后,工作线程自动退出。
而调用shutdownNow
方法后,线程池会将还未处理的(在队里等待处理的任务)任务移除,将正在处理中的处理完毕之后,工作线程自动退出。
至于调用哪个方法来关闭线程,应该由提交到线程池的任务特性决定,多数情况下调用shutdown
方法来关闭线程池,如果任务不一定要执行完,则可以调用shutdownNow
方法。
扩展线程池
虽然jdk提供了ThreadPoolExecutor
这个高性能线程池,但是如果我们自己想在这个线程池上面做一些扩展,比如,监控每个任务执行的开始时间,结束时间,或者一些其他自定义的功能,我们应该怎么办?
这个jdk已经帮我们想到了,ThreadPoolExecutor
内部提供了几个方法beforeExecute
、afterExecute
、terminated
,可以由开发人员自己去这些方法。看一下线程池内部的源码:
try {
beforeExecute(wt, task);//任务执行之前调用的方法
Throwable thrown = null;
try {
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x;
throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x;
throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x;
throw new Error(x);
} finally {
afterExecute(task, thrown);//任务执行完毕之后调用的方法
}
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
beforeExecute:任务执行之前调用的方法,有2个参数,第1个参数是执行任务的线程,第2个参数是任务
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
afterExecute:任务执行完成之后调用的方法,2个参数,第1个参数表示任务,第2个参数表示任务执行时的异常信息,如果无异常,第二个参数为null
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
terminated:线程池最终关闭之后调用的方法。所有的工作线程都退出了,最终线程池会退出,退出时调用该方法
示例代码:
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018
*/
public class Demo6 {
static class Task implements Runnable {
String name;
public Task(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public String toString() {
return "Task{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10,
10,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
Executors.defaultThreadFactory(),
(r, executors) -> {
//自定义饱和策略
//记录一下无法处理的任务
System.out.println("无法处理的任务:" + r.toString());
}) {
@Override
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString());
}
@Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + ",执行完毕!");
}
@Override
protected void terminated() {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",关闭线程池!");
}
};
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.execute(new Task("任务-" + i));
}
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
executor.shutdown();
}
}
输出:
1564324574847,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name='任务-0'}
1564324574850,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name='任务-2'}
pool-1-thread-3处理任务-2
1564324574849,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name='任务-1'}
pool-1-thread-2处理任务-1
1564324574848,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-5处理任务-4
1564324574848,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-4处理任务-3
1564324574850,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name='任务-6'}
pool-1-thread-7处理任务-6
1564324574850,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name='任务-5'}
1564324574851,pool-1-thread-8,开始执行任务:Task{name='任务-7'}
pool-1-thread-8处理任务-7
pool-1-thread-1处理任务-0
pool-1-thread-6处理任务-5
1564324574851,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name='任务-9'}
pool-1-thread-10处理任务-9
1564324574852,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name='任务-8'}
pool-1-thread-9处理任务-8
1564324576851,pool-1-thread-2,任务:Task{name='任务-1'},执行完毕!
1564324576851,pool-1-thread-3,任务:Task{name='任务-2'},执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-1,任务:Task{name='任务-0'},执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-4,任务:Task{name='任务-3'},执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-8,任务:Task{name='任务-7'},执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-7,任务:Task{name='任务-6'},执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-5,任务:Task{name='任务-4'},执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-6,任务:Task{name='任务-5'},执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-10,任务:Task{name='任务-9'},执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9,任务:Task{name='任务-8'},执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9,关闭线程池!
从输出结果中可以看到,每个需要执行的任务打印了3行日志,执行前由线程池的beforeExecute
打印,执行时会调用任务的run
方法,任务执行完毕之后,会调用线程池的afterExecute
方法,从每个任务的首尾2条日志中可以看到每个任务耗时2秒左右。线程池最终关闭之后调用了terminated
方法。
合理地配置线程池
要想合理的配置线程池,需要先分析任务的特性,可以冲一下几个角度分析:
- 任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务
- 任务的优先级:高、中、低
- 任务的执行时间:长、中、短
- 任务的依赖性:是否依赖其他的系统资源,如数据库连接。
性质不同任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应该尽可能小的线程,如配置cpu数量+1个线程的线程池。由于IO密集型任务并不是一直在执行任务,不能让cpu闲着,则应配置尽可能多的线程,如:cup数量*2。混合型的任务,如果可以拆分,将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这2个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()
方法获取cpu数量。优先级不同任务可以对线程池采用优先级队列来处理,让优先级高的先执行。
使用队列的时候建议使用有界队列,有界队列增加了系统的稳定性,如果采用无解队列,任务太多的时候可能导致系统OOM,直接让系统宕机。
线程池中线程数量的配置
线程池汇总线程大小对系统的性能有一定的影响,我们的目标是希望系统能够发挥最好的性能,过多或者过小的线程数量无法有消息的使用机器的性能。咋Java Concurrency inPractice书中给出了估算线程池大小的公式:
Ncpu = CUP的数量
Ucpu = 目标CPU的使用率,0<=Ucpu<=1
W/C = 等待时间与计算时间的比例
为保存处理器达到期望的使用率,最有的线程池的大小等于:
Nthreads = Ncpu × Ucpu × (1+W/C)
一些使用建议
在《阿里巴巴java开发手册》中指出了线程资源必须通过线程池提供,不允许在应用中自行显示的创建线程,这样一方面是线程的创建更加规范,可以合理控制开辟线程的数量;另一方面线程的细节管理交给线程池处理,优化了资源的开销。而线程池不允许使用Executors去创建,而要通过ThreadPoolExecutor方式,这一方面是由于jdk中Executor框架虽然提供了如newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool()等创建线程池的方法,但都有其局限性,不够灵活;另外由于前面几种方法内部也是通过ThreadPoolExecutor方式实现,使用ThreadPoolExecutor有助于大家明确线程池的运行规则,创建符合自己的业务场景需要的线程池,避免资源耗尽的风险。
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