Java高并发编程(十一):Java中线程池 我会带着你远行 2022-04-01 06:41 170阅读 0赞 在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。 > * 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 > * 提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 > * 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源, > 还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。 # 1. 线程池的使用原理 # 从图中可以看出,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下。 > 1. 线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。如果不是,则创建一个新的工作 > 线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务,则进入下个流程。 > 2. 线程池判断工作队列是否已经满。如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这 > 个工作队列里。如果工作队列满了,则进入下个流程。 > 3. 线程池判断线程池的线程是否都处于工作状态。如果没有,则创建一个新的工作线程 > 来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务。 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70] ThreadPool的执行示意图: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1] ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况。 > 1. 如果当前运行的线程少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。 > 2. 如果运行的线程等于或多于corePoolSize,则将任务加入BlockingQueue。 > 3. 如果无法将任务加入BlockingQueue(队列已满),则创建新的线程来处理任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。 > 4. 如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize,任务将被拒绝,并调用 > RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。 下面我们从源码的角度分析一下ThreadPoolExecutor的execute()方法: public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); int c = ctl.get(); // 如果线程数小于基本线程数,则创建线程并执行当前任务 if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) return; c = ctl.get(); } // 如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败,则将当前任务放到工作队列中。 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command)) //抛出RejectedExecutionException异常 reject(command); //如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列中,并且当前线程的数量小于最大允许的线程数量,则创建一个工作线程执行任务。 else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); } else if (!addWorker(command, false)) //抛出RejectedExecutionException异常 reject(command); } 工作线程:线程池创建线程时,会将线程封装成工作线程Worker,Worker在执行完任务后,还会循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker类的run()方法里看到这点。 final void runWorker(Worker w) { Thread wt = Thread.currentThread(); Runnable task = w.firstTask; w.firstTask = null; w.unlock(); // allow interrupts boolean completedAbruptly = true; try { while (task != null || (task = getTask()) != null) { w.lock(); // If pool is stopping, ensure thread is interrupted; // if not, ensure thread is not interrupted. This // requires a recheck in second case to deal with // shutdownNow race while clearing interrupt if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && !wt.isInterrupted()) wt.interrupt(); try { beforeExecute(wt, task); 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); } } finally { task = null; w.completedTasks++; w.unlock(); } } completedAbruptly = false; } finally { processWorkerExit(w, completedAbruptly); } } ThreadPoolExecutor中线程执行任务的示意图 如下: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2] # 2. 线程池的使用 # ## 2.1 设置线程池的大小 ## > * 如果线程池设置地过大,那么大量的线程将在相对很少的CPU和内存资源上发生竞争,这不仅会导致更高的内存使用量,而且可能会耗尽CPU资源。 > * 如果线程池设置地过小,那么导致许多空闲的处理器无法执行工作,从而降低吞吐率 1. 对于计算密集型的任务,在拥有N个处理器的系统上,当线程池的大小设置为N+1时,通常能实现最优的利用率 2. 对于包含I/O操作或者其他阻塞操作的任务,由于线程不会一直执行,因此线程池的规模应该更大。要正确的设置线程池的大小,还需要估算任务的等待时间与计算时间的比值。 下面我们将给出如何设置线程池的大小: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3] ## 2.2 线程工厂 ## 每当线程池需要创建一个线程池时,都是通过线程工厂方法将创建一个新的、非守护线程,并且不包含特殊的配置信息。 ThreaFactory接口: public interface ThreadFactory { /** * Constructs a new {@code Thread}. Implementations may also initialize * priority, name, daemon status, {@code ThreadGroup}, etc. * * @param r a runnable to be executed by new thread instance * @return constructed thread, or {@code null} if the request to * create a thread is rejected */ Thread newThread(Runnable r); } ## 2.3 线程池的创建 ## 我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。 new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,milliseconds,runnableTaskQueue, handler); 创建一个线程池时需要输入几个参数,如下。 > * corePoolSize(线程池的基本大小):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,即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。 > * runnableTaskQueue(任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。 > > * ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列 > * LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的有界阻塞队列 > * SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。 > * PriorityBlockingQueue:一个具有优先级的无限阻塞队列。 > * maximumPoolSize(线程池最大数量):线程池允许创建的最大线程数。 > * ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,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。使用开源框架guava提供的ThreadFactoryBuilder > * RejectedExecutionHandler(饱和策略):当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。 > > * AbortPolicy: 直接抛出异常 > * CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务 > * DiscardOldestPolicy:丢弃最近的一个任务,并执行当前线程。 > * DiscardPolicy:不处理丢掉 > * keepAliveTime(线程活动保持时间):线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以,如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大时间,提高线程的利用率。 > * TimeUnit(线程活动保持时间的单位):可选的单位有天(DAYS)、小时(HOURS)、分钟(MINUTES)、毫秒(MILLISECONDS)、微秒(MICROSECONDS,千分之一毫秒)和纳秒 ### 在调用构造函数后在定制ThreadPoolExecutor ### 在调用完ThreadPoolExecutor的构造函数之后,仍然可以通过设置函数(Setter)来修改大多数传递给他的构造函数的参数。(比如线程池的基本大小、最大大小、存活时间、线程工厂、以及拒绝执行处理器(Reject Exectuon Handler)、工作队列等待) public class ModifyThreadPoolExecutor { public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); if(executorService instanceof ThreadPoolExecutor){ ((ThreadPoolExecutor)executorService).setCorePoolSize(10); ((ThreadPoolExecutor)executorService).setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); } else throw new AssertionError("Ops, bad assumption"); } } ### 扩展ThreadPoolExecutor ### ThreadPoolExecutor是可以扩展的,它提供了几个可以在子类中重写的方法。包括beforeExecute、afterExecute和terminated。 > * beforeExecute():执行任务的线程在执行任务之前将调用beforeExecute()方法 > * afterExecute():执行任务的线程在执行任务之后将调用afterExecute()方法 > * terminated():线程池在完成关闭操作时调用terminated,也就是在所有任务都已经完成并且所有的工厂者线程也已经关闭后。terminated可以用来释放Executor在其生命周期里分配的各种资源,还可以执行发送通知、记录日志或者收集finalize统计信息等操作。 public class TimingThreadpool extends ThreadPoolExecutor{ private final ThreadLocal<Long> startTime =new ThreadLocal<>(); private final Logger logger= Logger.getLogger("TimingThreadpool"); private final AtomicLong numTasks=new AtomicLong(); private final AtomicLong totalTime=new AtomicLong(); public TimingThreadpool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); } @Override protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { super.beforeExecute(t, r); logger.fine((String.format("Thread %s: start %s ",t,r))); startTime.set(System.nanoTime()); numTasks.incrementAndGet(); } @Override protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { try { long endTime=System.nanoTime(); long taskTime=endTime-startTime.get(); long l = totalTime.addAndGet(taskTime); logger.fine((String.format("Thread %s end %s ,time =%dns",t,r,taskTime))); } finally { super.afterExecute(r, t); } } @Override protected void terminated() { try { logger.fine(String.format("Terminated: avg time =%dns",totalTime.get()/numTasks.get())); } finally { super.terminated(); } } } ## 2.4 向线程池提交任务 ## 可以使用两个方法向线程池提交任务,分别为execute()和submit()方法。 > 1. execute()方法用于提交不需要返回值的任务,所以无法判断任务是否被线程池执行成功。 > 2. submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象,通过这个future对象可以判断任务是否执行成功,并且可以通过future的get()方法来获取返回值,get()方法会阻塞当前线程直到任务完成,而使用get(long timeout,TimeUnit unit)方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回,这时候有可能任务没有执行完。 ## 2.5 关闭线程池 ## 关闭线程池有两种方式,一种是调用shutdown()方法还有一种是调用shutdownNow()方法来关闭线程池。它们的原理是遍历线程池中的工作线程,然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。 但是他们之间也存在一些区别: > * shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP,然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表 > * shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态,然后中断所有没有正在执行任务的线程。 当调用shutdown()和shutdownNow()方法之后,线程池执行isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。 ## 2.6 合理地配置线程池 ## 要合理配置线程池,需要先分析任务的特性: 1. 任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务 和 混合型任务。 2. 优先级:高、中、低。 3. 执行时间:长、中、短。 4. 任务的依赖性:是否依赖其他的系统资源,如数据库连接等。 **配置方案**: * 根据任务性质,可做如下配置: * CPU密集型任务 尽量使用小规模线程池,一般线程数量:CPU核心数 + 1。 因为CPU密集型任务的CPU利用率很高,过多线程导致上下文切换过多,造成额外开销。 * IO密集型任务 使用稍大的线程池,尽量配置多的线程,一般线程配置数量:CPU核心数 \* 2。 这种任务CPU利用率不是很高,因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务。 * 混合型任务 任务分解成:CPU密集 和 IO密集 型任务,然后分别用不同规模线程池处理。 **注意**:只要分解后的两个任务执行时间相差不大,会比原来串行执行吞吐量高。 但是,如果相差时间不大,先执行完的任务 要等待 后执行完的任务,最终执行时间依然取决于 后执行完的任务,还要加上任务拆分、合并的开销,得不偿失。 * 优先级,可以使用优先级队列**PriorityBlockingQueue**来处理,它会让优先级高的任务先执行。 * 执行时间不同的任务,可以交给不同规模的线程池来处理,或使用优先级队列,让短任务先执行。 * 数据库依赖性任务,线程提交SQL等待数据库返回结果,等待时间越长,则CPU空闲时间越长。因此,可以将线程数量设置较大,能更好利用CPU。 使用线程池建议:**建议使用有界队列**,可以增加系统稳定性 和 预警能力。 ## 2.7 线程池的监控 ## 如果系统大量使用线程池,则有必要对线程池进行监控。 可以通过**线程池提供的参数进行监控**: * taskCount:需要执行的任务数量 * completedTaskCount:已完成的任务数量 * largestPoolSize:线程池中曾经创建过的最大线程数量 * getPoolSize:线程池的线程数量,只增不减 * getActiveCount:获取活动的线程数量 也可**继承线程池来自定义线程池**进行监控,重写`beforeExecute()`、`afterExecute()`和`terminated()`方法进行监控。 [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220401/93ef724e051a4300bd247d8b936d78d7.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220401/8d5abd9ee7cf41fe8deb950e747d094e.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220401/345a400c71574e908439cd8c09ab2d2e.png [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220401/3036407bb8ad45e69e65151c82b30a88.png
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