Java线程池、创建线程池核心参数以及每个参数的底层含义

迈不过友情╰ 2023-09-26 21:52 148阅读 0赞

在高并发的Java应用程序中，线程池是一种非常重要的技术，可以避免大量线程的创建和销毁带来的消耗，同时还可以提高应用程序的响应速度和处理能力。但是，线程池参数的设置和管理也是非常重要的，因为不同的参数设置可以影响线程池的性能和稳定性。

## 一、线程池简介 ##

线程池通过复用已经创建的线程对象缓解线程创建和销毁时的系统开销，从而提高系统运行效率。在Java中，通过ThreadPoolExecutor类实现线程池。ThreadPoolExecutor类提供了一个ExecutorService接口的默认实现，允许我们向线程池提交任务，并对任务进行管理。

我们可以通过调整线程池中的参数来控制线程的创建和销毁行为。在这些参数的帮助下，我们可以根据应用程序的实际需求，创建出适合的线程池。但是，调整线程池参数的过程并不容易，因为需要考虑到很多因素，如处理器数量、内存大小等等。

## 二、参数介绍 ##

接下来，让我们一起来了解每个线程池参数的含义和作用。

### 1. corePoolSize ###

核心池的大小，即保持活动状态的线程数量。当线程数少于核心池大小时，线程池会创建新线程来执行任务。例如：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
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在这个例子中，核心线程数量为2，即会始终创建两条线程。当处理的请求超过核心线程数时，线程池会自动创建新的线程。

### 2. maximumPoolSize ###

最大线程数，即最大同时执行任务的线程数量。当线程池中的线程数达到最大线程数时，线程池会拒绝新的请求，直到有线程结束。例如：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
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在这个例子中，最大线程数量为4，即最多只能创建4个线程。当请求超过4个时，线程池会拒绝请求。

### 3. keepAliveTime ###

空闲线程的存活时间，即在核心池中未执行任何任务的线程的最大保持时间，这之后它将被终止。例如：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
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在这个例子中，线程池的空闲线程的存活时间为100秒。当线程池中的某个线程在100秒内没有任何任务可处理时，它将被终止。

### 4. blockingQueue ###

任务等待队列，即存放还未执行的任务的队列。当核心线程数达到最大值且任务队列已满时，线程池会自动创建新的线程来执行任务。例如：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(100));
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在这个例子中，阻塞队列的大小为100，即线程池最多只能处理100个任务。当阻塞队列已满且线程数已达到最大值时，线程池会拒绝新的请求。

### 5. rejectedExecutionHandler ###

线程池拒绝任务时的处理器。在默认情况下，当线程池无法执行某个任务时，会抛出RejectedExecutionException异常。但是，我们可以通过实现RejectedExecutionHandler接口来定义自己的拒绝任务处理器。例如：

public class MyRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler {
    
        @Override
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            // 任务被拒绝时的处理逻辑
            // ...
        }
    }
    
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), new MyRejectedExecutionHandler());
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在这个例子中，当线程池无法执行某个任务时，将会调用MyRejectedExecutionHandler类中的rejectedExecution()方法进行处理。

### 6. threadFactory ###

线程工厂，用于创建新的线程对象。线程工厂可以实现ThreadFactory接口来自定义线程名称、优先级、是否为守护线程等等。例如：

public class MyThreadFactory implements ThreadFactory {
    
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        private final String namePrefix;
    
        public MyThreadFactory(String groupName) {
            SecurityManager securityManager = System.getSecurityManager();
            namePrefix = "group_" + groupName + "-thread-";
        }
    
        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement());
            t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
            t.setDaemon(false);
            return t;
        }
    }
    
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), new MyThreadFactory("my-group"));
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在这个例子中，我们定义了一个名为MyThreadFactory的线程工厂，并重写了newThread()方法。当需要创建新线程时，线程池会调用该方法来创建线程对象，并指定线程的名称、优先级和是否为守护线程等参数。

## 三、线程池参数配置实例 ##

接下来，我们根据应用程序需求定制一个合适的线程池。

假设我们需要实现一个任务处理框架，该框架需要完成以下目标：

*  支持多线程处理任务；
 *  可以动态地调整线程池大小；
 *  任务可按照提交的顺序得到执行，并且可以保证线程池中的线程数不超过最大线程数。

通过上面的介绍，我们知道要实现这个任务处理框架，需要对线程池的参数进行如下设置：

*  corePoolSize：2
 *  maximumPoolSize：10
 *  keepAliveTime：30秒
 *  blockingQueue：LinkedBlockingQueue
 *  rejectedExecutionHandler：CallerRunsPolicy
 *  threadFactory：Executors.defaultThreadFactory

综上，我们可以实现一个如下的线程池：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 10, 30, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
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在这个线程池中，核心线程池的大小为2个，最大线程数为10个，任务队列采用LinkedBlockingQueue，当任务队列已满且线程数已达到最大值时，线程池会采用CallerRunsPolicy策略处理拒绝的任务，即使用所提交的线程来执行任务，而不是抛出RejectedExecutionException异常。

## 四、总结 ##

本文介绍了Java线程池、创建线程池核心参数以及每个参数的底层含义。在实际应用中，我们可以根据应用程序的实际需求，合理地设置线程池参数，从而达到最优的性能和稳定性。同时，我们还可以根据需要自定义拒绝任务处理器和线程工厂，以满足不同的应用场景需求。