Java中的线程池实现类ThreadPoolExecutor

短命女 2022-05-17 12:07 176阅读 0赞

**目录**

1.线程池的优点：

2.线程池的实现原理：

2.1 ThreadPoolExecutor执行示意图

3.线程池的使用

4.向线程池提交任务

5.关闭线程池

6.线程池提供方法可以重写

7.监控线程池，自定义线程池

--------------------

## **1.线程池的优点：   **  ##

*  线程是稀缺资源，使用线程池可以减少创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以重复使用。
 *  可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线程的数量，防止因为消耗过多内存导致服务器崩溃。

## **2.线程池的实现原理：** ##

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：

1> 判断**线程池里的核心线程**是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，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> 判断**线程池里的线程**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。

![70][]

### **2.1 ThreadPoolExecutor执行示意图** ###

![70 1][]

上图说明：

1、如果线程池中的线程数量少于corePoolSize，就创建新的线程来执行新添加的任务  
2、如果线程池中的线程数量大于等于corePoolSize，但队列workQueue未满，则将新添加的任务放到workQueue中  
3、如果线程池中的线程数量大于等于corePoolSize，且队列workQueue已满，但线程池中的线程数量小于maximumPoolSize，则会创建新的线程来处理被添加的任务  
4、如果线程池中的线程数量超出了maximumPoolSize，就用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法来执行拒绝策略

总结：ThreadPoolExecutor采取上述的总体设计思路，就是为了在执行execute方法时，尽可能地避免获取全局锁，当运行的线程数大于等于corePoolSize时，几乎所有的excute()都会执行步骤2，而步骤2而不需要获取全局锁，步骤3是需要加锁创建的。

源码：

public void execute(Runnable command) {
            if (command == null)
                throw new NullPointerException();
    　　　　　　 //如果线程数大于等于基本线程数或者线程创建失败，将任务加入队列
            if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
    　　　　　　　　　　//线程池处于运行状态并且加入队列成功
                if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
                    if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
                        ensureQueuedTaskHandled(command);
                }
    　　　　　　　　　//线程池不处于运行状态或者加入队列失败，则创建线程（创建的是非核心线程）
                else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))  //这个方法里面会加锁
    　　　　　　　　　　　//创建线程失败，则采取阻塞处理的方式
                    reject(command); // is shutdown or saturated
            }
        }
    }

## **3.线程池的使用** ##

**            我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建线程池**

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,
    long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,
    ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);

**ThreadPoolExecutor有多个构造器，不一定全部参数都包含，没有包含的使用默认值，以下是参数说明：**

*  　　corePoolSize：核心线程池的线程数量
 *  　　maximumPoolSize：最大的线程池线程数量
 *  　　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，一般都是0
 *  　　unit：线程活动保持时间的单位。

TimeUnit.DAYS;               //天
    TimeUnit.HOURS;             //小时
    TimeUnit.MINUTES;           //分钟
    TimeUnit.SECONDS;           //秒
    TimeUnit.MILLISECONDS;      //毫秒
    TimeUnit.MICROSECONDS;      //微妙
    TimeUnit.NANOSECONDS;       //纳秒

*  　　workQueue：指定任务队列所使用的阻塞队列,当然不仅仅只有下面三个阻塞队列，有优先级的可以考虑PriorityBlockingQueue，建议使用有界队列，否则后面无界的话不停的创建线程，容易撑爆内存

阻塞队列相关知识，可以参考我的[https://blog.csdn.net/weixin\_40792878/article/details/81516283][https_blog.csdn.net_weixin_40792878_article_details_81516283]

ArrayBlockingQueue; //基于数组的有界阻塞队列
    LinkedBlockingQueue;//基于链表的阻塞队列，此队列吞吐量高于ArrayBlockingQueue，静态工厂Executors.newFixedThreadPool()默认使用的这个队列，默认队列长度是Integer.MAX_VALUE
    SynchronousQueue; //一个不会存储元素的阻塞队列，吞吐量高于LinkedBlockQueue,静态工厂Executors.newCachedThreadPool()默认使用的这个队列

*        ThreadFactory:线程工厂，主要用来创建线程；
 *        handler:当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须对新提交的任务采用一种特殊的策略来进行处理，默认是AbortPolicy，这四个都是ThreadPoolExecutor的静态内部类，这几个类都是是实现RejectedExecutionHandler接口的  
    hanler有以下四种取值：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常，这是默认的策略 
    ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。 
    ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
    ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用者所在线程处理该任务

我们现在用第四种策略来处理上面的程序例子：

public static void main(String[] args){
            LinkedBlockingQueue<Runnable> queue =
                new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3);
            RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();
    
            ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, queue,handler);
            for (int i = 0; i < 9 ; i++){
                threadPool.execute(
                    new Thread(new ThreadPoolTest(), "Thread".concat(i + "")));
                System.out.println("线程池中活跃的线程数： " + threadPool.getPoolSize());
                if (queue.size() > 0){
                    System.out.println("----------------队列中阻塞的线程数" + queue.size());
                }
            }
            threadPool.shutdown();
        }

执行结果：

线程池中活跃的线程数： 1  
线程池中活跃的线程数： 2  
线程池中活跃的线程数： 2  
\----------------队列中阻塞的线程数1  
线程池中活跃的线程数： 2  
\----------------队列中阻塞的线程数2  
线程池中活跃的线程数： 2  
\----------------队列中阻塞的线程数3  
线程池中活跃的线程数： 3  
\----------------队列中阻塞的线程数3  
线程池中活跃的线程数： 4  
\----------------队列中阻塞的线程数3  
线程池中活跃的线程数： 5  
\----------------队列中阻塞的线程数3  
线程池中活跃的线程数： 5  
\----------------队列中阻塞的线程数3

这里采用了丢弃策略后，就没有再抛出异常，而是直接丢弃。在某些重要的场景下，可以自定义处理策略，采用记录日志或者存储到数据库中，而不应该直接丢弃。

## **4.向线程池提交任务** ##

**       **   有两个方法提交，一个是execute()方法和submit()方法。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:66px;">差别</td> 
   <td style="width:276px;"><strong>execute()&nbsp;</strong></td> 
   <td style="width:505px;"><strong>submit()</strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:66px;">方法定义</td> 
   <td style="width:276px;">在ThreadPoolExecutor中实现，父类 <pre><code>Excutor顶级接口定义的方法execute(),由子类ThreadPoolExecutor最终实现
</code></pre> </td> 
   <td style="width:505px;"> <pre><code>AbstractExecutorService实现的接口ExecutorService定义这个submit方法，由AbstractExecutorService实现，但是中间还是调用模板方法execute方法。</code></pre> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:66px;"><strong>&nbsp;返回值</strong></td> 
   <td style="width:276px;">用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被执行成功</td> 
   <td style="width:505px;">方法用于提交需要返回值的任务，线程池返回一个future类型的对象，通过这个future对象你可以判定是否执行成功,可以通过future的get()获取返回值<span style="color:#f33b45;">，get()方法会阻塞当前线程</span>，直到完成任务为止，使用get(lont timeout,TimeUnit unit)可以阻塞一定的时间立即返回。这时候线程任务可能没有完成</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

ThreadPoolExecutor中实现的execute实现的方法见上面所示，接口Exeutor中定义如下：

public interface Executor {
        void execute(Runnable command); //这是这个接口定义的唯一一个方法
    }

AbstractExecutorService中的submit方法，有三种重载方法，源码：

public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService {
        public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
            if (task == null) throw new NullPointerException();
            RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
            execute(ftask);
            return ftask;
        }
    
        public Future<?> submit(Runnable task) {
            if (task == null) throw new NullPointerException();
            RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
            execute(ftask);
            return ftask;
        }
        
        public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
            if (task == null) throw new NullPointerException();
            RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
            execute(ftask);
            return ftask;
        }
    }

## **5.关闭线程池** ##

**   ** 可以通过调用线程池的shutdown或者shutdownNow方法关闭线程池，他们的原理都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，两者的差别：

*  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者暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表;
 *  shutdown只是将线程池的状态设置为SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。

只要调用了这两个关闭方法的任意一个，isShutDown方法就会返回true，当所有的任务都已经关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true，至于应该调用那一个方法，可以根据线程池的特性来决定，通常用shutdown方法调用关闭线程池，如果任务不一定执行完，则可以调用shutdownNow。

## 6.线程池提供方法可以重写 ##

这几个是ThreadPoolExecutor提供的未实现的方法，可以通过重写他们在任务执行前，执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
        protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
        protected void terminated() { }

## 7.监控线程池，自定义线程池 ##

package com.vison.ws;
    
    import java.util.Date;
    import java.util.concurrent.*;
    
    public class MyThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    
        private ConcurrentHashMap<String, Date> startTime = new ConcurrentHashMap<String, Date>(); //记录当时的运行时间
    
        public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        }
    
        public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) {
            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
        }
    
        public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) {
            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler);
        }
    
        public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);
        }
    
        //运行之前
        @Override
        protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
            startTime.put(String.valueOf(r.hashCode()),new Date()); //把当前任务的hashCode作为键存储，值作为当前时间
            super.beforeExecute(t, r);
        }
    
        @Override
        protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
            //计算任务执行时间
            Date startDate = startTime.remove(String.valueOf(r.hashCode()));
            long timeWaste = new Date().getTime() - startDate.getTime();
            System.out.println("任务耗时："+timeWaste);
            System.out.println("最大线程数："+this.getMaximumPoolSize());
    
            super.afterExecute(r, t);
        }
    
        //关闭的时候
        @Override
        public void shutdown() {
            System.out.println("已经执行的任务数量："+this.getCompletedTaskCount()+"\n");
            System.out.println("当前活动的线程数："+this.getActiveCount()+"\n");
            System.out.println("当前排队的线程数："+this.getQueue().size()+"\n");
            super.shutdown();
        }
    
        //自定义线程池的创建，当然可以通过 自定义线程池工厂，自定义自己的专属的线程名
        public static ExecutorService newMyExecutorService(){
           return new ThreadPoolExecutor(1,2,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new  LinkedBlockingQueue(20));
        }
    }

参考：[https://www.cnblogs.com/dongguacai/p/6030187.html][https_www.cnblogs.com_dongguacai_p_6030187.html]

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[https_blog.csdn.net_weixin_40792878_article_details_81516283]: https://blog.csdn.net/weixin_40792878/article/details/81516283
[https_www.cnblogs.com_dongguacai_p_6030187.html]: https://www.cnblogs.com/dongguacai/p/6030187.html