线程池ThreadPoolExecutor类使用详解

ExecutorService(ThreadPoolExecutor的顶层接口)使用线程池中的线程执行每个提交的任务,通常我们使用Executors的工厂方法来创建ExecutorService

 

 

线程池解决了两个不同的问题:

1.提升性能:它们通常在执行大量异步任务时,由于减少了每个任务的调用开销,并且它们提供了一种限制和管理资源(包括线程)的方法,使得性能提升明显;

2.统计信息:每个ThreadPoolExecutor保持一些基本的统计信息,例如完成的任务数量。

为了在广泛的上下文中有用,此类提供了许多可调参数和可扩展性钩子。 但是,在常见场景中,我们预配置了几种线程池,我们敦促程序员使用更方便的Executors的工厂方法直接使用。

Executors.newCachedThreadPool(无界线程池,自动线程回收)
Executors.newFixedThreadPool(固定大小的线程池);
Executors.newSingleThreadExecutor(单一后台线程);

注:这里没有提到ScheduledExecutorService ,后续解析。

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。

下面我们就对ThreadPoolExecutor的使用方法进行一个详细的概述。

首先看下ThreadPoolExecutor的构造函数

 

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
                null :
                AccessController.getContext();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

  

构造函数的参数含义如下:

corePoolSize:指定了线程池中的线程数量,它的数量决定了添加的任务是开辟新的线程去执行,还是放到workQueue任务队列中去;
maximumPoolSize:指定了线程池中的最大线程数量,这个参数会根据你使用的workQueue任务队列的类型,决定线程池会开辟的最大线程数量;
keepAliveTime:当线程池中空闲线程数量超过corePoolSize时,多余的线程会在多长时间内被销毁;
unit:keepAliveTime的单位
workQueue:任务队列,被添加到线程池中,但尚未被执行的任务;它一般分为直接提交队列、有界任务队列、无界任务队列、优先任务队列几种;
threadFactory:线程工厂,用于创建线程,一般用默认即可;
handler:拒绝策略;当任务太多来不及处理时,如何拒绝任务;

 

接下来我们对其中比较重要参数做进一步的了解:

1 介绍

1. 添加任务到线程池

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常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue

 

 

从中可以发现ThreadPoolExecutor就是依靠BlockingQueue的阻塞机制来维持线程池,当池子里的线程无事可干的时候就通过workQueue.take()阻塞住。

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

 

2. 线程池的使用场合: 
(1)单个任务处理的时间比较短;
(2)需要处理的任务数量大;

2 应用举例

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

public class ThreadPoolExcutorDemo {
     private static int produceTaskSleepTime = 5;
     private static int consumeTaskSleepTime = 5000;
     private static int produceTaskMaxNumber = 20; //定义最大添加10个线程到线程池中
     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 {
                      //一个任务,并将其加入到线程池
                     String work= "work@ " + i;
                     System. out.println( "put :" +work);
                      threadPool.execute( new ThreadPoolTask(work));
                      //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
     * @author zhu
     */
     public static class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{
            private static final long serialVersionUID = 0;
            //保存任务所需要的数据
            private Object threadPoolTaskData;
           ThreadPoolTask(Object works){
                 this. threadPoolTaskData =works;
           }
            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( "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;
                }
     }
}

 


posted @ 2019-11-20 10:39  happy老家  阅读(219)  评论(0编辑  收藏  举报