Java多线程学习总结（7）——创建线程池的正确姿势

女爷i 2022-11-15 06:01 180阅读 0赞

# 一、 通过Executors创建线程池的弊端 #

在创建线程池的时候，大部分人还是会选择使用Executors去创建。

![024f50e9773be265c6407d7ac3954888.png][]

下面是创建定长线程池（FixedThreadPool）的一个例子，严格来说，当使用如下代码创建线程池时，是不符合编程规范的。

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

原因在于：（摘自阿里编码规约）

线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。 说明：Executors各个方法的弊端：  
1）newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:  
  主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存，甚至OOM。  
2）newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:  
  主要问题是线程数最大数是Integer.MAX\_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至OOM。

# 二、 通过ThreadPoolExecutor创建线程池 #

所以，针对上面的不规范代码，重构为通过ThreadPoolExecutor创建线程池的方式。

/**
         * Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
         * parameters and default thread factory.
         *
         * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
         *        if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
         * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
         *        pool
         * @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
         *        the core, this is the maximum time that excess idle threads
         *        will wait for new tasks before terminating.
         * @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
         * @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
         *        executed.  This queue will hold only the {@code Runnable}
         *        tasks submitted by the {@code execute} method.
         * @param handler the handler to use when execution is blocked
         *        because the thread bounds and queue capacities are reached
         * @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
         *         {@code corePoolSize < 0}<br>
         *         {@code keepAliveTime < 0}<br>
         *         {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
         *         {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
         * @throws NullPointerException if {@code workQueue}
         *         or {@code handler} is null
         */
        public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                  int maximumPoolSize,
                                  long keepAliveTime,
                                  TimeUnit unit,
                                  BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                                  RejectedExecutionHandler handler) {
            this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
                 Executors.defaultThreadFactory(), handler);
        }

ThreadPoolExecutor 是线程池的核心实现。线程的创建和终止需要很大的开销，线程池中预先提供了指定数量的可重用线程，所以使用线程池会节省系统资源，并且每个线程池都维护了一些基础的数据统计，方便线程的管理和监控。

# 三、ThreadPoolExecutor参数解释 #

下面是对其参数的解释，在创建线程池时需根据自己的情况来合理设置线程池。

### corePoolSize & maximumPoolSize ###

核心线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）是线程池中非常重要的两个概念，希望同学们能够掌握。  
当一个新任务被提交到池中，如果当前运行线程小于核心线程数（corePoolSize），即使当前有空闲线程，也会新建一个线程来处理新提交的任务；如果当前运行线程数大于核心线程数（corePoolSize）并小于最大线程数（maximumPoolSize），只有当等待队列已满的情况下才会新建线程。

### keepAliveTime & unit ###

keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间，unit 为时间单位。

### 等待队列 ###

任何阻塞队列（BlockingQueue）都可以用来转移或保存提交的任务，线程池大小和阻塞队列相互约束线程池：

1.  如果运行线程数小于`corePoolSize`，提交新任务时就会新建一个线程来运行；
2.  如果运行线程数大于或等于`corePoolSize`，新提交的任务就会入列等待；如果队列已满，并且运行线程数小于`maximumPoolSize`，也将会新建一个线程来运行；
3.  如果线程数大于`maximumPoolSize`，新提交的任务将会根据**拒绝策略**来处理。

下面来看一下三种通用的入队策略：

1.  **直接传递**：通过 SynchronousQueue 直接把任务传递给线程。如果当前没可用线程，尝试入队操作会失败，然后再创建一个新的线程。当处理可能具有内部依赖性的请求时，该策略会避免请求被锁定。直接传递通常需要无界的最大线程数（maximumPoolSize），避免拒绝新提交的任务。当任务持续到达的平均速度超过可处理的速度时，可能导致线程的无限增长。
2.  **无界队列**：使用无界队列（如 LinkedBlockingQueue）作为等待队列，当所有的核心线程都在处理任务时， 新提交的任务都会进入队列等待。因此，不会有大于 corePoolSize 的线程会被创建（maximumPoolSize 也将失去作用）。这种策略适合每个任务都完全独立于其他任务的情况；例如网站服务器。这种类型的等待队列可以使瞬间爆发的高频请求变得平滑。当任务持续到达的平均速度超过可处理速度时，可能导致等待队列无限增长。
3.  **有界队列**：当使用有限的最大线程数时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）可以防止资源耗尽，但是难以调整和控制。队列大小和线程池大小可以相互作用：使用大的队列和小的线程数可以减少CPU使用率、系统资源和上下文切换的开销，但是会导致吞吐量变低，如果任务频繁地阻塞（例如被I/O限制），系统就能为更多的线程调度执行时间。使用小的队列通常需要更多的线程数，这样可以最大化CPU使用率，但可能会需要更大的调度开销，从而降低吞吐量。

### 拒绝策略 ###

当线程池已经关闭或达到饱和（最大线程和队列都已满）状态时，新提交的任务将会被拒绝。 ThreadPoolExecutor 定义了四种拒绝策略：

1.  **AbortPolicy**：默认策略，在需要拒绝任务时抛出RejectedExecutionException；
2.  **CallerRunsPolicy**：直接在 execute 方法的调用线程中运行被拒绝的任务，如果线程池已经关闭，任务将被丢弃；
3.  **DiscardPolicy**：直接丢弃任务；
4.  **DiscardOldestPolicy**：丢弃队列中等待时间最长的任务，并执行当前提交的任务，如果线程池已经关闭，任务将被丢弃。

我们也可以自定义拒绝策略，只需要实现 RejectedExecutionHandler； 需要注意的是，拒绝策略的运行需要指定线程池和队列的容量。

# 四、ThreadPoolExecutor创建线程方式 #

通过下面的demo来了解ThreadPoolExecutor创建线程的过程。

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.BlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * 测试ThreadPoolExecutor对线程的执行顺序
     **/
    public class ThreadPoolSerialTest {
        public static void main(String[] args) {
            //核心线程数
            int corePoolSize = 3;
            //最大线程数
            int maximumPoolSize = 6;
            //超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间
            long keepAliveTime = 2;
            //以秒为时间单位
            TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
            //创建工作队列，用于存放提交的等待执行任务
            BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2);
            ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null;
            try {
                //创建线程池
                threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,
                        maximumPoolSize,
                        keepAliveTime,
                        unit,
                        workQueue,
                        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    
                //循环提交任务
                for (int i = 0; i < 8; i++) {
                    //提交任务的索引
                    final int index = (i + 1);
                    threadPoolExecutor.submit(() -> {
                        //线程打印输出
                        System.out.println("大家好，我是线程：" + index);
                        try {
                            //模拟线程执行时间，10s
                            Thread.sleep(10000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    });
                    //每个任务提交后休眠500ms再提交下一个任务，用于保证提交顺序
                    Thread.sleep(500);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                threadPoolExecutor.shutdown();
            }
        }
    }

执行结果：

![7ae4713643d8dae6ab20af0f966a2d0e.png][]

这里描述一下执行的流程：

*  首先通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池；
 *  执行 for 循环，提交 8 个任务（恰好等于maximumPoolSize\[最大线程数\] + capacity\[队列大小\]）；
 *  通过 threadPoolExecutor.submit 提交 Runnable 接口实现的执行任务；
 *  提交第1个任务时，由于当前线程池中正在执行的任务为 0 ，小于 3（corePoolSize 指定），所以会创建一个线程用来执行提交的任务1；
 *  提交第 2， 3 个任务的时候，由于当前线程池中正在执行的任务数量小于等于 3 （corePoolSize 指定），所以会为每一个提交的任务创建一个线程来执行任务；
 *  当提交第4个任务的时候，由于当前正在执行的任务数量为 3 （因为每个线程任务执行时间为10s，所以提交第4个任务的时候，前面3个线程都还在执行中），此时会将第4个任务存放到 workQueue 队列中等待执行；
 *  由于 workQueue 队列的大小为 2 ，所以该队列中也就只能保存 2 个等待执行的任务，所以第5个任务也会保存到任务队列中；
 *  当提交第6个任务的时候，因为当前线程池正在执行的任务数量为3，workQueue 队列中存储的任务数量也满了，这时会判断当前线程池中正在执行的任务的数量是否小于6（maximumPoolSize指定）；
 *  如果小于 6 ，那么就会新创建一个线程来执行提交的任务 6；
 *  执行第7，8个任务的时候，也要判断当前线程池中正在执行的任务数是否小于6（maximumPoolSize指定），如果小于6，那么也会立即新建线程来执行这些提交的任务；
 *  此时，6个任务都已经提交完毕，那 workQueue 队列中的等待 任务4 和 任务5 什么时候执行呢？
 *  当任务1执行完毕后（10s后），执行任务1的线程并没有被销毁掉，而是获取 workQueue 中的任务4来执行；
 *  当任务2执行完毕后，执行任务2的线程也没有被销毁，而是获取 workQueue 中的任务5来执行；

通过上面流程的分析，也就知道了之前案例的输出结果的原因。其实，线程池中会线程执行完毕后，并不会被立刻销毁，线程池中会保留 corePoolSize 数量的线程，当 workQueue 队列中存在任务或者有新提交任务时，那么会通过线程池中已有的线程来执行任务，避免了频繁的线程创建与销毁，而大于 corePoolSize 小于等于 maximumPoolSize 创建的线程，则会在空闲指定时间（keepAliveTime）后进行回收。

# 五、ThreadPoolExecutor拒绝策略 #

在上面的测试中，我设置的执行线程总数恰好等于maximumPoolSize\[最大线程数\] + capacity\[队列大小\]，因此没有出现需要执行拒绝策略的情况，因此在这里，我再增加一个线程，提交9个任务，来演示不同的拒绝策略。

###  AbortPolicy ###

![6d1700be38aa045d9d2db094297f0e34.png][]

### ** CallerRunsPolicy** ###

![668d1bbd52b1f0537fcf4ec7d53f03f1.png][]

### ** DiscardPolicy** ###

![61d6239b26e9315cd2466f9b05a78bc2.png][]

### ** DiscardOldestPolicy** ###

![7f81bd9bee9a08f2fef4bf60c5499cf3.png][]

[024f50e9773be265c6407d7ac3954888.png]: /images/20221022/7ae8764c8ea54da6b518c2418456c953.png
[7ae4713643d8dae6ab20af0f966a2d0e.png]: /images/20221022/9022b39237bf4019b9a67917a131bc59.png
[6d1700be38aa045d9d2db094297f0e34.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6d1700be38aa045d9d2db094297f0e34.png
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