一 Executor框架
为了更好地控制多线程，JDK提供了一套线程框架Executor，帮助开发人员有效的进行线程控制。它们都在java.util.concurrent包中，是JDK并发包的核心。其中有一个比较重要的类：Executors，它扮演着线程工厂的角色，我们通过Executors可以创建特定功能的线程池。
Executors创建线程池方法：
- newFixedThreadPool()：该方法返回一个固定数量的线程池，该方法的线程数始终不变，当有一个在任务提交时，若线程池中空闲，则立即执行，若没有，则会被暂缓在一个任务队列中等待有空闲的线程去执行
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
- newSingleThreadExecutor()：创建数量为一个线程的线程池，若空闲则执行，若没有空闲线程则暂缓在任务队列中
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
- newCacheThreadPool()：返回一个可根据实际情况调整线程个数的线程池，不限制最大线程数量，若有任务则创建线程去执行，若无任务则不继续创建线程，并且每一个空闲线程会在60秒后自动回收
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
- newScheduledThreadPool()：返回一个ScheduleExecutorService对象，但该线程池可以指定线程的数量。
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
使用例子：
class Temp extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println("run...");
}
}
public class ScheduledJob {
public static void main(String[] args) {
Temp command = new Temp();
ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(command, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
//1秒后执行线程，之后每隔3秒轮询
}
}
运行结果：
run...
run...
run...
run...
run...
run...
run...
...
1.1 自定义线程池
若Executors工厂类无法满足我们的需求，可以自己去创建自定义的线程池。其实Executors工厂类里面的创建线程方法其内部实现均是用了ThreadPoolExecutor这个类，这个类可以自定义线程，构造方法如下：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //表示当前创建的核心线程数
int maximumPoolSize, //表示最大线程数
long keepAliveTime, //线程池空闲时存活时间
TimeUnit unit, //指定时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue, //缓存队列
ThreadFactory threadFactory, //
RejectedExecutionHandler handler) { //拒绝执行的方法
... ...
}
这个构造方法对于队列是什么类型的比较关键：
- 使用有界任务队列时：若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程；若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。或其他自定义方式
public class UserThreadPoolExecutor {
public static void main(String[] args) {
/**
* 使用有界任务队列时：若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程；
* 若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，
* 若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，
* 若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。
*/
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(
1, //coreSize
2, //maxSize
60, //无效时间
TimeUnit.SECONDS, //单位
new ArrayBlockingQueue<Runnable >(3) //有界队列
);
pool.execute(new MyTask(1, "任务1"));
pool.execute(new MyTask(2, "任务2"));
pool.execute(new MyTask(3, "任务3"));
pool.execute(new MyTask(4, "任务4"));
pool.execute(new MyTask(5, "任务5"));
pool.execute(new MyTask(6, "任务6"));
pool.shutdown();
}
}
运行结果：
run taskId = 1
run taskId = 5
Exception in thread "main"
java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task Thread[Thread-5,5,main] rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@70dea4e[Running, pool size = 2, active threads = 2, queued tasks = 3, completed tasks = 0]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2047)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:823)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1369)
at Executor.UserThreadPoolExecutor.main(UserThreadPoolExecutor.java:28)
run taskId = 2
run taskId = 3
run taskId = 4
分析：
任务数大于coreSize(目前为1)，则有任务加入队列，又队列(队列容量为3)已满，则创建一个线程(目前coreSize为2)，由于maxSize为2，所有最多只能再创建一个线程到线程池(目前coreSize+queue=5小于任务数6)，无法再创建线程，执行拒绝策略
- 使用无界任务队列时：LinkedBlockingQueue。与有界队列相比，除非系统资源耗尽，否则无界的任务队列不存在入队失败的情况。当有新任务到来，系统线程数小于corePoolSize时，则新建线程执行任务。当达到corePoolSize后，就不会继续增加。若后续仍有新的任务加入，而又没有空闲的线程资源，则任务直接进入队列等待。若任务创建和处理的速度差异很大，无界队列会保持快速增长，知道耗尽系统内存。
public class UserThreadPoolExecutor2 implements Runnable{
/**
* 当有新任务到来，系统线程数小于corePoolSize时，则新建线程执行任务,
* 当达到corePoolSize后，就不会继续增加,
* 若后续仍有新的任务加入，而又没有空闲的线程资源，则任务直接进入队列等待。
* 若任务创建和处理的速度差异很大，无界队列会保持快速增长，知道耗尽系统内存
*/
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(
5,
10,
120L, //2分钟
TimeUnit.SECONDS,
queue
);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
pool.execute(new UserThreadPoolExecutor2());
}
Thread.sleep(1000);
System.out.println("queue size : " + queue.size());
Thread.sleep(2000);
//pool.shutdown();
}
@Override
public void run() {
try {
int num = count.incrementAndGet();
System.out.println("任务" + num);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
运行结果：
任务2
任务4
任务1
任务3
任务5
queue size : 15
任务6
任务8
任务7
任务9
任务10
任务11
任务12
任务13
任务14
任务15
任务16
任务18
任务19
任务17
任务20
JDK拒绝策略：
- AbortPolicy：直接抛出异常，系统正常工作
- 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
- DiscardOldestPolicy：丢弃最老的一个请求，尝试再次提交当前任务
- DiscardPolicy：丢弃无法处理的任务，不给于任何处理
如果需要自定义拒绝策略，可以实现RejectedExecutionHandle接口：
public class MyReject implements RejectedExecutionHandler{
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println("自定义处理...");
System.out.println("当前被拒绝任务为：" + r.toString());
//记录日志，等待其他时间处理
}
}
public class UserThreadPoolExecutor1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
/**
* 使用有界任务队列时：若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程；
* 若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，
* 若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，
* 若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。
*/
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(
1, //coreSize
2, //maxSize
60, //无效时间
TimeUnit.SECONDS, //单位
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3), //有界队列
new MyReject()
);
pool.execute(new MyTask(1, "任务1"));
pool.execute(new MyTask(2, "任务2"));
pool.execute(new MyTask(3, "任务3"));
pool.execute(new MyTask(4, "任务4"));
pool.execute(new MyTask(5, "任务5"));
pool.execute(new MyTask(6, "任务6"));
pool.shutdown();
}
}
运行结果：
自定义处理...
当前被拒绝任务为：Thread[Thread-5,5,main]
run taskId = 5
run taskId = 1
run taskId = 2
run taskId = 3
run taskId = 4