java线程池ThreadPoolExecutor使用

测试类

package com.avivacofco.epidemic.test;

import com.avivacofco.epidemic.hr.entity.HrUser;

import java.util.concurrent.*;

/**
 * @author ：jerry_wei
 * @date ：Created in 2020/5/7 14:13
 * @description：线程测试类
 * @modified By：
 * @version:
 */
public class ThreadTest {

    private static ExecutorService pool;


//    workQueue   SynchronousQueue  ArrayBlockingQueue  LinkedBlockingQueue PriorityBlockingQueue

    public static void main(String[] args) {

//        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； Executors.defaultThreadFactory()
//        handler:拒绝策略；当任务太多来不及处理时，如何拒绝任务；
        pool = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),  new ThreadFactory() {
            public Thread newThread(Runnable r) {
                //线程命名
                System.out.println("threadPool"+r.hashCode());
                Thread th = new Thread(r,"threadPool"+r.hashCode());
                return th;
            }
        },new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

        for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
            int b =i;
            //添加多线程
            pool.execute(new Thread(() -> {
                System.out.println(b);
            }));

        }


    }


}

详解

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;
    }

workQueue任务队列

1、直接提交队列：设置为SynchronousQueue队列，SynchronousQueue是一个特殊的BlockingQueue，它没有容量，没执行一个插入操作就会阻塞，需要再执行一个删除操作才会被唤醒，反之每一个删除操作也都要等待对应的插入操作。

        //maximumPoolSize设置为2 ，拒绝策略为AbortPolic策略，直接抛出异常
        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

　　使用SynchronousQueue队列，提交的任务不会被保存，总是会马上提交执行。如果用于执行任务的线程数量小于maximumPoolSize，则尝试创建新的进程，如果达到maximumPoolSize设置的最大值，则根据你设置的handler执行拒绝策略。因此这种方式你提交的任务不会被缓存起来，而是会被马上执行，在这种情况下，你需要对你程序的并发量有个准确的评估，才能设置合适的maximumPoolSize数量，否则很容易就会执行拒绝策略；

2、有界的任务队列：有界的任务队列可以使用ArrayBlockingQueue实现。

        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

　　使用ArrayBlockingQueue有界任务队列，若有新的任务需要执行时，线程池会创建新的线程，直到创建的线程数量达到corePoolSize时，则会将新的任务加入到等待队列中。若等待队列已满，即超过ArrayBlockingQueue初始化的容量，则继续创建线程，直到线程数量达到maximumPoolSize设置的最大线程数量，若大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。在这种情况下，线程数量的上限与有界任务队列的状态有直接关系，如果有界队列初始容量较大或者没有达到超负荷的状态，线程数将一直维持在corePoolSize以下，反之当任务队列已满时，则会以maximumPoolSize为最大线程数上限。

3、无界的任务队列：有界任务队列可以使用LinkedBlockingQueue实现。

        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

　　使用无界任务队列，线程池的任务队列可以无限制的添加新的任务，而线程池创建的最大线程数量就是你corePoolSize设置的数量，也就是说在这种情况下maximumPoolSize这个参数是无效的，哪怕你的任务队列中缓存了很多未执行的任务，当线程池的线程数达到corePoolSize后，就不会再增加了；若后续有新的任务加入，则直接进入队列等待，当使用这种任务队列模式时，一定要注意你任务提交与处理之间的协调与控制，不然会出现队列中的任务由于无法及时处理导致一直增长，直到最后资源耗尽的问题。

4、优先任务队列：优先任务队列通过PriorityBlockingQueue实现。

        //优先任务队列
        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new PriorityBlockingQueue<Runnable>(),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

　　PriorityBlockingQueue它其实是一个特殊的无界队列，它其中无论添加了多少个任务，线程池创建的线程数也不会超过corePoolSize的数量，只不过其他队列一般是按照先进先出的规则处理任务，而PriorityBlockingQueue队列可以自定义规则根据任务的优先级顺序先后执行。

public class ThreadPool {
    private static ExecutorService pool;
    public static void main( String[] args )
    {
        //优先任务队列
        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new PriorityBlockingQueue<Runnable>(),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
          
        for(int i=0;i<20;i++) {
            pool.execute(new ThreadTask(i));
        }    
    }
}

public class ThreadTask implements Runnable,Comparable<ThreadTask>{
    
    private int priority;
    
    public int getPriority() {
        return priority;
    }

    public void setPriority(int priority) {
        this.priority = priority;
    }

    public ThreadTask() {
        
    }
    
    public ThreadTask(int priority) {
        this.priority = priority;
    }

    //当前对象和其他对象做比较，当前优先级大就返回-1，优先级小就返回1,值越小优先级越高
    public int compareTo(ThreadTask o) {
         return  this.priority>o.priority?-1:1;
    }
    
    public void run() {
        try {
            //让线程阻塞，使后续任务进入缓存队列
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("priority:"+this.priority+",ThreadName:"+Thread.currentThread().getName());
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    
    }
}

拒绝策略

1、AbortPolicy策略：该策略会直接抛出异常，阻止系统正常工作；

2、CallerRunsPolicy策略：如果线程池的线程数量达到上限，该策略会把任务队列中的任务放在调用者线程当中运行；

3、DiscardOledestPolicy策略：该策略会丢弃任务队列中最老的一个任务，也就是当前任务队列中最先被添加进去的，马上要被执行的那个任务，并尝试再次提交；

4、DiscardPolicy策略：该策略会默默丢弃无法处理的任务，不予任何处理。当然使用此策略，业务场景中需允许任务的丢失；

        //自定义拒绝策略
        pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5),
                Executors.defaultThreadFactory(), new RejectedExecutionHandler() {
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
                System.out.println(r.toString()+"执行了拒绝策略");

            }
        });

ThreadPoolExecutor扩展

1、beforeExecute：线程池中任务运行前执行

2、afterExecute：线程池中任务运行完毕后执行

3、terminated：线程池退出后执行

//实现自定义接口
        pool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5),
                new ThreadFactory() {
            public Thread newThread(Runnable r) {
                System.out.println("线程"+r.hashCode()+"创建");
                //线程命名
                Thread th = new Thread(r,"threadPool"+r.hashCode());
                return th;
            }
        }, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()) {
    
            protected void beforeExecute(Thread t,Runnable r) {
                System.out.println("准备执行："+ ((ThreadTask)r).getTaskName());
            }
            
            protected void afterExecute(Runnable r,Throwable t) {
                System.out.println("执行完毕："+((ThreadTask)r).getTaskName());
            }
            
            protected void terminated() {
                System.out.println("线程池退出");
            }
        };

ThreadFactory自定义线程创建

        pool = new ThreadPoolExecutor(10, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),  new ThreadFactory() {
            public Thread newThread(Runnable r) {
                //线程命名
                System.out.println("threadPool"+r.hashCode());
                Thread th = new Thread(r,"threadPool"+r.hashCode());
                return th;
            }
        },new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

线程池数量

            /**
             * Nthreads=CPU数量
             * Ucpu=目标CPU的使用率，0<=Ucpu<=1
             * W/C=任务等待时间与任务计算时间的比率
             */
            Nthreads = Ncpu*Ucpu*(1+W/C)

原文链接：https://www.cnblogs.com/dafanjoy/p/9729358.html

posted @ 2020-05-07 15:10 梓铭君阅读(291) 评论(0) 收藏举报

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