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  • Android中的线程池

        总会有线程,总会有队列,等着被执行吧。so,让我们再深深看看线程池:

    简介:

        线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的。在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观。Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用。为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助。

    作用:

    线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
         根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。

    意义:

    1.减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。

    2.可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。

    Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。

           ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) .

    corePoolSize - 池中所保存的线程数,包括空闲线程。

    maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。

    keepAliveTime - 当线程数大于核心时,此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

    unit - keepAliveTime 参数的时间单位。

    workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。

    threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。

    handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。

    ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。

    在JDK帮助文档中,有如此一段话:

    “强烈建议程序员使用较为方便的Executors工厂方法Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程)

    它们均为大多数使用场景预定义了设置。”

    下面介绍一下几个类的源码:

    ExecutorService  newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。

    可以看到,corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的(实际上,后面会介绍,如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的),keepAliveTime和unit的设值表名什么?-就是该实现不想keep alive!最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue,该queue有一个特点,他是无界的。

    1.     public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {   
    
    2.             return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,   
    
    3.                                           0L, TimeUnit.MILLISECONDS,   
    
    4.                                           new LinkedBlockingQueue<Runnable>());   
    
    5.         }

    ExecutorService  newSingleThreadExecutor():单线程

    1.     public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {   
    
    2.             return new FinalizableDelegatedExecutorService   
    
    3.                 (new ThreadPoolExecutor(1, 1,   
    
    4.                                         0L, TimeUnit.MILLISECONDS,   
    
    5.                                         new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));   
    
    6.         }

    ExecutorService newCachedThreadPool():无界线程池,可以进行自动线程回收

    这个实现就有意思了。首先是无界的线程池,所以我们可以发现maximumPoolSize为big big。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生,简单说:该QUEUE中,每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作。

    1.     public static ExecutorService newCachedThreadPool() {   
    
    2.             return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,   
    
    3.                                           60L, TimeUnit.SECONDS,   
    
    4.                                           new SynchronousQueue<Runnable>());   
    
        }

    先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参开始说起。在JDK中,其实已经说得很清楚了,一共有三种类型的queue。

    所有BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互:

    如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队。(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存放,添加到queue中,而是直接抄家伙(thread)开始运行)

    如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程

    如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。

    queue上的三种类型。

     

    排队有三种通用策略:

    直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。

    无界队列。使用无界队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。

    有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。  

    BlockingQueue的选择。

    例子一:使用直接提交策略,也即SynchronousQueue。

    首先SynchronousQueue是无界的,也就是说他存数任务的能力是没有限制的,但是由于该Queue本身的特性,在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程,但是我们试想一样下,下面的场景。

    我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor:

     new ThreadPoolExecutor(   
    
    2.                 2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,    
    
    3.                 new  SynchronousQueue<Runnable>(),    
    
    4.                 new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),    
    
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());  
    new ThreadPoolExecutor(
    
      2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,
    
      new SynchronousQueue<Runnable>(),
    
      new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
    
      new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

    1.    

     当核心线程已经有2个正在运行.

    1. 此时继续来了一个任务(A),根据前面介绍的“如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则Executor始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。”,所以A被添加到queue中。
    2. 又来了一个任务(B),且核心2个线程还没有忙完,OK,接下来首先尝试1中描述,但是由于使用的SynchronousQueue,所以一定无法加入进去。
    3. 此时便满足了上面提到的“如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。”,所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
    4. 暂时还可以,但是如果这三个任务都还没完成,连续来了两个任务,第一个添加入queue中,后一个呢?queue中无法插入,而线程数达到了maximumPoolSize,所以只好执行异常策略了。

    所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的,这样就可以避免上述情况发生(如果希望限制就直接使用有界队列)。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚:此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。

    什么意思?如果你的任务A1,A2有内部关联,A1需要先运行,那么先提交A1,再提交A2,当使用SynchronousQueue我们可以保证,A1必定先被执行,在A1么有被执行前,A2不可能添加入queue中。

    例子二:使用无界队列策略,即LinkedBlockingQueue

    这个就拿newFixedThreadPool来说,根据前文提到的规则:

    如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选添加新的线程,而不进行排队。那么当任务继续增加,会发生什么呢?

    如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。OK,此时任务变加入队列之中了,那什么时候才会添加新线程呢?

    如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。这里就很有意思了,可能会出现无法加入队列吗?不像SynchronousQueue那样有其自身的特点,对于无界队列来说,总是可以加入的(资源耗尽,当然另当别论)。换句说,永远也不会触发产生新的线程!corePoolSize大小的线程数会一直运行,忙完当前的,就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长,比如任务运行的实行比较长,而添加任务的速度远远超过处理任务的时间,而且还不断增加,不一会儿就爆了。

    例子三:有界队列,使用ArrayBlockingQueue。

    这个是最为复杂的使用,所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比,最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。

    举例来说,请看如下构造方法:

    1.     new ThreadPoolExecutor(   
    
    2.                 2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,    
    
    3.                 new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),    
    
    4.                 new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),    
    
    5.                 new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());  
    
    new ThreadPoolExecutor(
    
        2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,
    
        new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
    
        new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
    
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

    假设,所有的任务都永远无法执行完。

    对于首先来的A,B来说直接运行,接下来,如果来了C,D,他们会被放到queue中,如果接下来再来E,F,则增加线程运行E,F。但是如果再来任务,队列无法再接受了,线程数也到达最大的限制了,所以就会使用拒绝策略来处理。

    keepAliveTime

    jdk中的解释是:当线程数大于核心时,此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

    有点拗口,其实这个不难理解,在使用了“池”的应用中,大多都有类似的参数需要配置。比如数据库连接池,DBCP中的maxIdle,minIdle参数。

    什么意思?接着上面的解释,后来向老板派来的工人始终是“借来的”,俗话说“有借就有还”,但这里的问题就是什么时候还了,如果借来的工人刚完成一个任务就还回去,后来发现任务还有,那岂不是又要去借?这一来一往,老板肯定头也大死了。

     

    合理的策略:既然借了,那就多借一会儿。直到“某一段”时间后,发现再也用不到这些工人时,便可以还回去了。这里的某一段时间便是keepAliveTime的含义,TimeUnit为keepAliveTime值的度量。

     

    RejectedExecutionHandler

    另一种情况便是,即使向老板借了工人,但是任务还是继续过来,还是忙不过来,这时整个队伍只好拒绝接受了。

    RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略,因为源码非常简单,这里直接贴出来。

    CallerRunsPolicy:线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制,能够减缓新任务的提交速度。

    1.     public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   
    
    2.                 if (!e.isShutdown()) {   
    
    3.                     r.run();   
    
    4.                 }   
    
    5.             }  
    
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    
               if (!e.isShutdown()) {
    
                   r.run();
    
               }
    
           }

    这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了,那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。

    AbortPolicy:处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException

    1.     public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   
    
    2.                 throw new RejectedExecutionException();   
    
    3.             }  
    
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    
               throw new RejectedExecutionException();
    
           }

     这种策略直接抛出异常,丢弃任务。

    DiscardPolicy:不能执行的任务将被删除

    1.     public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   
    
    2.             }  
    
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    
           }

     这种策略和AbortPolicy几乎一样,也是丢弃任务,只不过他不抛出异常。

    DiscardOldestPolicy:如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程)

    1.     public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   
    
    2.                 if (!e.isShutdown()) {   
    
    3.                     e.getQueue().poll();   
    
    4.                     e.execute(r);   
    
    5.                 }   
    
            }  
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    
               if (!e.isShutdown()) {
    
                   e.getQueue().poll();
    
                   e.execute(r);
    
               }
    
           }

    该策略就稍微复杂一些,在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务,然后重新尝试运行该任务。这个策略需要适当小心。

    设想:如果其他线程都还在运行,那么新来任务踢掉旧任务,缓存在queue中,再来一个任务又会踢掉queue中最老任务。

           return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    
                                         0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
    
                                         new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    
       }
    
     

    总结:

    keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是无界的,那么永远不会触发maximumPoolSize,自然keepAliveTime也就没有了意义。

    反之,如果核心数较小,有界BlockingQueue数值又较小,同时keepAliveTime又设的很小,如果任务频繁,那么系统就会频繁的申请回收线程。



    源码在我得文件里面有下载。(线程队列.jar)

    参考链接:(一切来源于分享)http://www.oschina.net/question/565065_86540

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Catherine-Brain/p/4090975.html
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