zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 线程专题 -- 线程池,ThreadPoolExecutor

    什么是线程池? 为什么要使用它?

    线程池是为了避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗,而建立的一种池化技术,它是把已创建的线程放入“池”中,当有任务来临时就可以重用已有的线程,无需等待创建的过程,这样就可以有效提高程序的响应速度。

    线程池的好处:

    (1)通过重用线程池中的线程,避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗,提高程序的响应速度。

    (2)便于对线程进行维护和管理,比如定时开始,周期执行,并发数控制等等。

    ThreadPoolExecutor

    要说线程池的话一定离不开 ThreadPoolExecutor ,在阿里巴巴的《Java开发手册》中是这样规定线程池的: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读者更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。

    为什么线程池不允许使用Executors去创建?(Executors 返回的线程池对象的弊端?)

    1)FixedThreadPool 和 SingleThreadPool:允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致 OOM。

    2)CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool:允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而导致 OOM。

    其实当我们去看Executors的源码会发现,Executors.newFixedThreadPool()、Executors.newSingleThreadExecutor()和 Executors.newCachedThreadPool() 等方法的底层都是通过 ThreadPoolExecutor 实现的。

    ThreadPoolExecutor 的参数含义?

    ThreadPoolExecutor 的核心参数指的是它在构建时需要传递的参数,其构造方法源码如下:

    参数介绍

    (1)参数corePoolSize,表示线程池的常驻核心线程数。如果设置为0,则表示在没有任何任务时,销毁线程池;如果大于0,即使没有任务时也会保证线程池的线程数量等于此值。但需要注意,此值如果设置的比较小,则会频繁的创建和销毁线程;如果设置的比较大,则会浪费系统资源,所以开发者需要根据自己的实际业务来调整此值。

    (2)参数maximumPoolSize,表示线程池在任务最多时,最大可以创建的线程数。官方规定此值必须大于0,也必须大于等于corePoolSize,此值只有在任务比较多,且不能存放在任务队列时,才会用到。

    (3)参数keepAliveTime,表示线程的存活时间,当线程池空闲时并且超过了此时间,多余的线程就会销毁,直到线程池中的线程数量销毁的等于corePoolSize为止,如果 maximumPoolSize 等于 corePoolSize,那么线程池在空闲的时候也不会销毁任何线程。

    (4)参数unit ,表示存活时间的单位,它是配合 keepAliveTime 参数共同使用的。

    (5)参数workQueue ,表示线程池执行的任务队列,当线程池的所有线程都在处理任务时,如果来了新任务就会缓存到此任务队列中排队等待执行。

    (6)参数threadFactory ,表示创建新线程时使用的工厂,此参数一般用的比较少,我们通常在创建线程池时不指定此参数,它会使用默认的线程创建工厂的方法来创建线程,源代码如下:

    (7)参数RejectedExecutionHandler,表示指定线程池的拒绝策略,当线程池的任务已经在缓存队列workQueue中存储满了之后,并且不能创建新的线程来执行此任务时,就会到此拒绝策略,它属于一种限流保护的机制。

    线程工厂源码如下:

    Ctrl点进去Executors.defaultThreadFactory()后

     Ctrl点进去new DefaultThreadFactory()  

     补充说明: 我们也可以自定义一个线程工厂,通过实现 ThreadFactory 接口来完成,这样就可以自定义线程的名称或线程执行的优先级了。

    线程池的工作流程?

    线程池的工作流程要从它的执行方法 execute() 说起,源码如下:

    其中 addWorker(Runnable firstTask, boolean core) 方法的参数说明如下:

    (1)    firstTask,线程应首先运行的任务,如果没有则可以设置为 null。

    (2)    core,判断是否可以创建线程的阀值(最大值),如果等于 true 则表示使用 corePoolSize 作为阀值,false 则表示使用 maximumPoolSize 作为阀值。

    线程池任务执行的主要流程如下:

    (1) 提交一个任务,线程池里存活的核心线程数小于线程数corePoolSize时,线程池会创建一个核心线程去处理提交的任务。

    (2) 如果线程池核心线程数已满,即线程数已经等于corePoolSize,一个新提交的任务,会被放进任务队列workQueue排队等待执行。

    (3) 当线程池里面存活的线程数已经等于corePoolSize了,并且任务队列workQueue也满,判断线程数是否达到maximumPoolSize,即最大线程数是否已满,如果没到达,创建一个非核心线程执行提交的任务。

    (4) 如果当前的线程数达到了maximumPoolSize,还有新的任务过来的话,直接采用拒绝策略处理。

    submit() 和 execute()方法有什么区别?(ThreadPoolExecutor 的执行方法有几种?)

    execute() 和 submit() 都是用来执行线程池任务的,它们最主要的区别是,submit() 方法可以接收线程池执行的返回值,而 execute() 不能接收返回值。

    submit()方法可以配合Futrue来接收线程执行的返回值。它们的另一个区别是execute()方法属于Executor接口的方法,而 submit() 方法则是属于 ExecutorService 接口的方法,它们的继承关系如下图所示:

    什么是线程的拒绝策略?

    当线程池中的任务队列已经被存满,再有任务添加时会先判断当前线程池中的线程数是否大于等于线程池的最大值,如果是,则会触发线程池的拒绝策略。

    Java自带的拒绝策略有4种:

    (1) AbortPolicy,终止策略,线程池会抛出异常并终止执行,它是默认的拒绝策略;

    (2) CallerRunsPolicy,把任务交给当前线程来执行;

    (3) DiscardPolicy,忽略此任务(最新的任务);

    (4) DiscardOldestPolicy,忽略最早的任务(最先加入队列的任务)。

    拒绝策略AbortPolicy示例

    可以看出当第6个任务来的时候,线程池则执行了AbortPolicy拒绝策略,抛出了异常。因为队列最多存储2个任务,最大可以创建3个线程来执行任务(2+3=5),所以当第 6 个任务来的时候,此线程池就“忙”不过来了。

    常见面试题

    (1) 什么是线程池? 为什么要使用它?

    (2) ThreadPoolExecutor的执行方法有几种?它们有什么区别?

    (3) 什么是线程的拒绝策略?

    (4) 拒绝策略的分类有哪些?

    (5) 如何自定义拒绝策略?

    (6) ThreadPoolExecutor 能不能实现扩展?如何实现扩展?

    参考/好文:

    拉钩教育 -- 详解 ThreadPoolExecutor 的参数含义及源码执行流程?

    -- https://kaiwu.lagou.com/course/courseInfo.htm?courseId=59#/detail/pc?id=1764

    线程、多线程与线程池总结

    -- https://www.jianshu.com/p/b8197dd2934c

    Java线程池解析

    -- https://juejin.im/post/5d1882b1f265da1ba84aa676#heading-7

    希望本文章对您有帮助,您的转发、点赞是我的创作动力,十分感谢。更多好文推荐,请关注我的微信公众号--JustJavaIt
  • 相关阅读:
    服务器IIS禁止通过IP访问
    如何自定义Kubernetes资源
    敏捷 | 无处不在的敏捷思想应用
    敏捷 | 如何做好服务型Scrum Master?
    敏捷 | 如何填好推进的坑?
    敏捷 | 如何正确推进敏捷?
    敏捷 | 如何正确理解敏捷?
    管理 |《技术管理案例课》学习总结(下)
    管理 |《技术管理案例课》学习总结(上)
    《ArcGIS 从基础到实战》书正式出版
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liaowenhui/p/12713705.html
Copyright © 2011-2022 走看看