前言
多线程的异步执行方式,虽然能够最大限度发挥多核计算机的计算能力,但是如果不加控制,反而会对系统造成负担。线程本身也要占用内存空间,大量的线程会占用内存资源并且可能会导致Out of Memory。即便没有这样的情况,大量的线程回收也会给GC带来很大的压力。
为了避免重复的创建线程,线程池的出现可以让线程进行复用。通俗点讲,当有工作来,就会向线程池拿一个线程,当工作完成后,并不是直接关闭线程,而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用。
接下来从总体到细致的方式,来共同探讨线程池。
总体的架构
来看Executor的框架图:
接口:Executor,CompletionService,ExecutorService,ScheduledExecutorService
抽象类:AbstractExecutorService
实现类:ExecutorCompletionService,ThreadPoolExecutor,ScheduledThreadPoolExecutor
从图中就可以看到主要的方法,本文主要讨论的是ThreadPoolExecutor
研读ThreadPoolExecutor
看一下该类的构造器:
public ThreadPoolExecutor(int paramInt1, int paramInt2, long paramLong, TimeUnit paramTimeUnit,
BlockingQueue<Runnable> paramBlockingQueue, ThreadFactory paramThreadFactory,
RejectedExecutionHandler paramRejectedExecutionHandler) {
this.ctl = new AtomicInteger(ctlOf(-536870912, 0));
this.mainLock = new ReentrantLock();
this.workers = new HashSet();
this.termination = this.mainLock.newCondition();
if ((paramInt1 < 0) || (paramInt2 <= 0) || (paramInt2 < paramInt1) || (paramLong < 0L))
throw new IllegalArgumentException();
if ((paramBlockingQueue == null) || (paramThreadFactory == null) || (paramRejectedExecutionHandler == null))
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = paramInt1;
this.maximumPoolSize = paramInt2;
this.workQueue = paramBlockingQueue;
this.keepAliveTime = paramTimeUnit.toNanos(paramLong);
this.threadFactory = paramThreadFactory;
this.handler = paramRejectedExecutionHandler;
}
corePoolSize :线程池的核心池大小,在创建线程池之后,线程池默认没有任何线程。
当有任务过来的时候才会去创建创建线程执行任务。换个说法,线程池创建之后,线程池中的线程数为0,当任务过来就会创建一个线程去执行,直到线程数达到corePoolSize 之后,就会被到达的任务放在队列中。(注意是到达的任务)。换句更精炼的话:corePoolSize 表示允许线程池中允许同时运行的最大线程数。
如果执行了线程池的prestartAllCoreThreads()方法,线程池会提前创建并启动所有核心线程。
maximumPoolSize :线程池允许的最大线程数,他表示最大能创建多少个线程。maximumPoolSize肯定是大于等于corePoolSize。
keepAliveTime :表示线程没有任务时最多保持多久然后停止。默认情况下,只有线程池中线程数大于corePoolSize 时,keepAliveTime 才会起作用。换句话说,当线程池中的线程数大于corePoolSize,并且一个线程空闲时间达到了keepAliveTime,那么就是shutdown。
Unit:keepAliveTime 的单位。
workQueue :一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务,当线程池中的线程数超过它的corePoolSize的时候,线程会进入阻塞队列进行阻塞等待。通过workQueue,线程池实现了阻塞功能
threadFactory :线程工厂,用来创建线程。
handler :表示当拒绝处理任务时的策略。
任务缓存队列
在前面我们多次提到了任务缓存队列,即workQueue,它用来存放等待执行的任务。
workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>,通常可以取下面三种类型:
1)有界任务队列ArrayBlockingQueue:基于数组的先进先出队列,此队列创建时必须指定大小;
2)无界任务队列LinkedBlockingQueue:基于链表的先进先出队列,如果创建时没有指定此队列大小,则默认为Integer.MAX_VALUE;
3)直接提交队列synchronousQueue:这个队列比较特殊,它不会保存提交的任务,而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。
拒绝策略
AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException
CallerRunsPolicy:只要线程池未关闭,该策略直接在调用者线程中,运行当前被丢弃的任务。显然这样做不会真的丢弃任务,但是,任务提交线程的性能极有可能会急剧下降。
DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最老的一个请求,也就是即将被执行的一个任务,并尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy:丢弃任务,不做任何处理。
线程池的任务处理策略:
如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize,则每来一个任务,就会创建一个线程去执行这个任务;
如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize,则每来一个任务,会尝试将其添加到任务缓存队列当中,若添加成功,则该任务会等待空闲线程将其取出去执行;若添加失败(一般来说是任务缓存队列已满),则会尝试创建新的线程去执行这个任务;如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,则会采取任务拒绝策略进行处理;
如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止,直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize;如果允许为核心池中的线程设置存活时间,那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime,线程也会被终止。
线程池的关闭
ThreadPoolExecutor提供了两个方法,用于线程池的关闭,分别是shutdown()和shutdownNow(),其中:
shutdown():不会立即终止线程池,而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止,但再也不会接受新的任务
shutdownNow():立即终止线程池,并尝试打断正在执行的任务,并且清空任务缓存队列,返回尚未执行的任务
源码分析
首先来看最核心的execute方法,这个方法在AbstractExecutorService中并没有实现,从Executor接口,直到ThreadPoolExecutor才实现了改方法,
ExecutorService中的submit(),invokeAll(),invokeAny()都是调用的execute方法,所以execute是核心中的核心,源码分析将围绕它逐步展开。
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); /* * Proceed in 3 steps: * * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to * start a new thread with the given command as its first * task. The call to addWorker atomically checks runState and * workerCount, and so prevents false alarms that would add * threads when it shouldn't, by returning false. * 如果正在运行的线程数小于corePoolSize,那么将调用addWorker 方法来创建一个新的线程,并将该任务作为新线程的第一个任务来执行。
当然,在创建线程之前会做原子性质的检查,如果条件不允许,则不创建线程来执行任务,并返回false.
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need * to double-check whether we should have added a thread * (because existing ones died since last checking) or that * the pool shut down since entry into this method. So we * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if * stopped, or start a new thread if there are none. * 如果一个任务成功进入阻塞队列,那么我们需要进行一个双重检查来确保是我们已经添加一个线程(因为存在着一些线程在上次检查后他已经死亡)或者
当我们进入该方法时,该线程池已经关闭。所以,我们将重新检查状态,线程池关闭的情况下则回滚入队列,线程池没有线程的情况则创建一个新的线程。 * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new * thread. If it fails, we know we are shut down or saturated * and so reject the task.
如果任务无法入队列(队列满了),那么我们将尝试新开启一个线程(从corepoolsize到扩充到maximum),如果失败了,那么可以确定原因,要么是
线程池关闭了或者饱和了(达到maximum),所以我们执行拒绝策略。
*/
// 1.当前线程数量小于corePoolSize,则创建并启动线程。 int c = ctl.get(); if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true))
// 成功,则返回
return; c = ctl.get(); }
// 2.步骤1失败,则尝试进入阻塞队列, if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
// 入队列成功,检查线程池状态,如果状态部署RUNNING而且remove成功,则拒绝任务 int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command);
//如果当前worker数量为0,通过addWorker(null, false)创建一个线程,其任务为null
else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); }
// 3. 步骤1和2失败,则尝试将线程池的数量有corePoolSize扩充至maxPoolSize,如果失败,则拒绝任务
else if (!addWorker(command, false)) reject(command); }
相信看了代码也是一脸懵,接下来用一个流程图来讲一讲,他究竟干了什么事:
结合上面的流程图来逐行解析,首先前面进行空指针检查,
wonrkerCountOf()方法能够取得当前线程池中的线程的总数,取得当前线程数与核心池大小比较,
- 如果小于,将通过addWorker()方法调度执行。
- 如果大于核心池大小,那么就提交到等待队列。
- 如果进入等待队列失败,则会将任务直接提交给线程池。
- 如果线程数达到最大线程数,那么就提交失败,执行拒绝策略。
excute()方法中添加任务的方式是使用addWorker()方法,看一下源码,一起学习一下。
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry:
// 外层循环,用于判断线程池状态 for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false; // 内层的循环,任务是将worker数量加1 for (;;) { int wc = workerCountOf(c); if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) return false; if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) break retry; c = ctl.get(); // Re-read ctl if (runStateOf(c) != rs) continue retry; // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } } // worker加1后,接下来将woker添加到HashSet<Worker>中,并启动worker boolean workerStarted = false; boolean workerAdded = false; Worker w = null; try { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; w = new Worker(firstTask); final Thread t = w.thread; if (t != null) { mainLock.lock(); try { // Recheck while holding lock. // Back out on ThreadFactory failure or if // shut down before lock acquired. int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) { if (t.isAlive()) // precheck that t is startable throw new IllegalThreadStateException(); workers.add(w); int s = workers.size(); if (s > largestPoolSize) largestPoolSize = s; workerAdded = true; } } finally { mainLock.unlock(); }// 如果往HashSet<Worker>添加成功,则启动该线程
if (workerAdded) { t.start(); workerStarted = true; } } } finally { if (! workerStarted) addWorkerFailed(w); } return workerStarted; }
addWorker(Runnable firstTask, boolean core)的主要任务是创建并启动线程。
他会根据当前线程的状态和给定的值(core or maximum)来判断是否可以创建一个线程。
addWorker共有四种传参方式。execute使用了其中三种,分别为:
1.addWorker(paramRunnable, true)
线程数小于corePoolSize时,放一个需要处理的task进Workers Set。如果Workers Set长度超过corePoolSize,就返回false.
2.addWorker(null, false)
放入一个空的task进workers Set,长度限制是maximumPoolSize。这样一个task为空的worker在线程执行的时候会去任务队列里拿任务,这样就相当于创建了一个新的线程,只是没有马上分配任务。
3.addWorker(paramRunnable, false)
当队列被放满时,就尝试将这个新来的task直接放入Workers Set,而此时Workers Set的长度限制是maximumPoolSize。如果线程池也满了的话就返回false.
还有一种情况是execute()方法没有使用的
addWorker(null, true)
这个方法就是放一个null的task进Workers Set,而且是在小于corePoolSize时,如果此时Set中的数量已经达到corePoolSize那就返回false,什么也不干。实际使用中是在prestartAllCoreThreads()方法,这个方法用来为线程池预先启动corePoolSize个worker等待从workQueue中获取任务执行。
执行流程:
1、判断线程池当前是否为可以添加worker线程的状态,可以则继续下一步,不可以return false:
A、线程池状态>shutdown,可能为stop、tidying、terminated,不能添加worker线程
B、线程池状态==shutdown,firstTask不为空,不能添加worker线程,因为shutdown状态的线程池不接收新任务
C、线程池状态==shutdown,firstTask==null,workQueue为空,不能添加worker线程,因为firstTask为空是为了添加一个没有任务的线程再从workQueue获取task,而workQueue为 空,说明添加无任务线程已经没有意义
2、线程池当前线程数量是否超过上限(corePoolSize 或 maximumPoolSize),超过了return false,没超过则对workerCount+1,继续下一步
3、在线程池的ReentrantLock保证下,向Workers
Set中添加新创建的worker实例,添加完成后解锁,并启动worker线程,如果这一切都成功了,return
true,如果添加worker入Set失败或启动失败,调用addWorkerFailed()逻辑
常见的四种线程池
newFixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0) { return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue()); }
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var1);
}
固定大小的线程池,可以指定线程池的大小,该线程池corePoolSize和maximumPoolSize相等,阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue,大小为整数最大值。
该线程池中的线程数量始终不变,当有新任务提交时,线程池中有空闲线程则会立即执行,如果没有,则会暂存到阻塞队列。对于固定大小的线程池,不存在线程数量的变化。同时使用无界的LinkedBlockingQueue来存放执行的任务。当任务提交十分频繁的时候,LinkedBlockingQueue
迅速增大,存在着耗尽系统资源的问题。而且在线程池空闲时,即线程池中没有可运行任务时,它也不会释放工作线程,还会占用一定的系统资源,需要shutdown。
newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue())); } public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory var0) { return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var0)); }
单个线程线程池,只有一个线程的线程池,阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue,若有多余的任务提交到线程池中,则会被暂存到阻塞队列,待空闲时再去执行。按照先入先出的顺序执行任务。
newCachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue()); } public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory var0) { return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue(), var0); }
缓存线程池,缓存的线程默认存活60秒。线程的核心池corePoolSize大小为0,核心池最大为Integer.MAX_VALUE,阻塞队列使用的是SynchronousQueue。是一个直接提交的阻塞队列, 他总会迫使线程池增加新的线程去执行新的任务。在没有任务执行时,当线程的空闲时间超过keepAliveTime(60秒),则工作线程将会终止被回收,当提交新任务时,如果没有空闲线程,则创建新线程执行任务,会导致一定的系统开销。如果同时又大量任务被提交,而且任务执行的时间不是特别快,那么线程池便会新增出等量的线程池处理任务,这很可能会很快耗尽系统的资源。
newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0); } public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0, var1); }
定时线程池,该线程池可用于周期性地去执行任务,通常用于周期性的同步数据。
scheduleAtFixedRate:是以固定的频率去执行任务,周期是指每次执行任务成功执行之间的间隔。
schedultWithFixedDelay:是以固定的延时去执行任务,延时是指上一次执行成功之后和下一次开始执行的之前的时间。
使用实例
newFixedThreadPool实例:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class FixPoolDemo { private static Runnable getThread(final int i) { return new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(i); } }; } public static void main(String args[]) { ExecutorService fixPool = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 10; i++) { fixPool.execute(getThread(i)); } fixPool.shutdown(); } }
newCachedThreadPool实例:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class CachePool { private static Runnable getThread(final int i){ return new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(1000); }catch (Exception e){ } System.out.println(i); } }; } public static void main(String args[]){ ExecutorService cachePool = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i=1;i<=10;i++){ cachePool.execute(getThread(i)); } } }
这里没用调用shutDown方法,这里可以发现过60秒之后,会自动释放资源。
newSingleThreadExecutor
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class SingPoolDemo { private static Runnable getThread(final int i){ return new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(i); } }; } public static void main(String args[]) throws InterruptedException { ExecutorService singPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); for (int i=0;i<10;i++){ singPool.execute(getThread(i)); } singPool.shutdown(); }
这里需要注意一点,newSingleThreadExecutor和newFixedThreadPool一样,在线程池中没有任务时可执行,也不会释放系统资源的,所以需要shudown。
newScheduledThreadPool
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class ScheduledExecutorServiceDemo { public static void main(String args[]) { ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(10); ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(4000); System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "执行了"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS); } }
最后杂谈
如何选择线程池数量
线程池的大小决定着系统的性能,过大或者过小的线程池数量都无法发挥最优的系统性能。
当然线程池的大小也不需要做的太过于精确,只需要避免过大和过小的情况。一般来说,确定线程池的大小需要考虑CPU的数量,内存大小,任务是计算密集型还是IO密集型等因素
NCPU = CPU的数量
UCPU = 期望对CPU的使用率 0 ≤ UCPU ≤ 1
W/C = 等待时间与计算时间的比率
如果希望处理器达到理想的使用率,那么线程池的最优大小为:
线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)
在Java中使用
int ncpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
获取CPU的数量。
线程池工厂
Executors的线程池如果不指定线程工厂会使用Executors中的DefaultThreadFactory,默认线程池工厂创建的线程都是非守护线程。
使用自定义的线程工厂可以做很多事情,比如可以跟踪线程池在何时创建了多少线程,也可以自定义线程名称和优先级。如果将
新建的线程都设置成守护线程,当主线程退出后,将会强制销毁线程池。
下面这个例子,记录了线程的创建,并将所有的线程设置成守护线程。
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class ThreadFactoryDemo { public static class MyTask1 implements Runnable{ @Override public void run() { System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId()); try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args){ MyTask1 task = new MyTask1(); ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(r); t.setDaemon(true); System.out.println("创建线程"+t); return t; } }); for (int i = 0;i<=4;i++){ es.submit(task); } } }
扩展线程池
ThreadPoolExecutor是可以拓展的,它提供了几个可以在子类中改写的方法:beforeExecute,afterExecute和terimated。
在执行任务的线程中将调用beforeExecute和afterExecute,这些方法中还可以添加日志,计时,监视或统计收集的功能,
还可以用来输出有用的调试信息,帮助系统诊断故障。下面是一个扩展线程池的例子:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
public class ThreadFactoryDemo { public static class MyTask1 implements Runnable{ @Override public void run() { System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId()); try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args){ MyTask1 task = new MyTask1(); ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(r); t.setDaemon(true); System.out.println("创建线程"+t); return t; } }); for (int i = 0;i<=4;i++){ es.submit(task); } } }
线程池的正确使用
以下阿里编码规范里面说的一段话:
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。
手动创建线程池有几个注意点
1.任务独立。如何任务依赖于其他任务,那么可能产生死锁。例如某个任务等待另一个任务的返回值或执行结果,那么除非线程池足够大,否则将发生线程饥饿死锁。
2.合理配置阻塞时间过长的任务。如果任务阻塞时间过长,那么即使不出现死锁,线程池的性能也会变得很糟糕。在Java并发包里可阻塞方法都同时定义了限时方式和不限时方式。例如
Thread.join,BlockingQueue.put,CountDownLatch.await等,如果任务超时,则标识任务失败,然后中止任务或者将任务放回队列以便随后执行,这样,无论任务的最终结果是否成功,这种办法都能够保证任务总能继续执行下去。
3.设置合理的线程池大小。只需要避免过大或者过小的情况即可,上文的公式线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)。
4.选择合适的阻塞队列。newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor都使用了无界的阻塞队列,无界阻塞队列会有消耗很大的内存,如果使用了有界阻塞队列,它会规避内存占用过大的问题,但是当任务填满有界阻塞队列,新的任务该怎么办?在使用有界队列是,需要选择合适的拒绝策略,队列的大小和线程池的大小必须一起调节。对于非常大的或者无界的线程池,可以使用SynchronousQueue来避免任务排队,以直接将任务从生产者提交到工作者线程。
下面是Thrift框架处理socket任务所使用的一个线程池,可以看一下FaceBook的工程师是如何自定义线程池的。
private static ExecutorService createDefaultExecutorService(Args args) { SynchronousQueue executorQueue = new SynchronousQueue(); return new ThreadPoolExecutor(args.minWorkerThreads, args.maxWorkerThreads, 60L, TimeUnit.SECONDS, executorQueue); }
总结:
本文是作者在平时的工作学习中总结出来的,如果不足之处欢迎批评斧正。
参考资料
《实战Java》高并发程序设计
《Java Concurrency in Practice》
Java线程池ThreadPoolExecutor使用和分析(二)
我的博客即将入驻“云栖社区”,诚邀技术同仁一同入驻。