在创建线程池的时候,大部分人还是会选择使用Executors去创建。
下面是创建定长线程池(FixedThreadPool)的一个例子,严格来说,当使用如下代码创建线程池时,是不符合编程规范的。
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
原因在于:(摘自阿里编码规约)
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。
所以,针对上面的不规范代码,重构为通过ThreadPoolExecutor创建线程池的方式。
/**
* Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
* parameters and default thread factory.
*
* @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
* if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
* @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
* pool
* @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
* the core, this is the maximum time that excess idle threads
* will wait for new tasks before terminating.
* @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
* @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
* executed. This queue will hold only the {@code Runnable}
* tasks submitted by the {@code execute} method.
* @param handler the handler to use when execution is blocked
* because the thread bounds and queue capacities are reached
* @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
* {@code corePoolSize < 0}<br>
* {@code keepAliveTime < 0}<br>
* {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
* {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
* @throws NullPointerException if {@code workQueue}
* or {@code handler} is null
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
RejectedExecutionHandler handler) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
}
ThreadPoolExecutor 是线程池的核心实现。线程的创建和终止需要很大的开销,线程池中预先提供了指定数量的可重用线程,所以使用线程池会节省系统资源,并且每个线程池都维护了一些基础的数据统计,方便线程的管理和监控。
下面是对其参数的解释,在创建线程池时需根据自己的情况来合理设置线程池。
核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)是线程池中非常重要的两个概念,希望同学们能够掌握。
当一个新任务被提交到池中,如果当前运行线程小于核心线程数(corePoolSize),即使当前有空闲线程,也会新建一个线程来处理新提交的任务;如果当前运行线程数大于核心线程数(corePoolSize)并小于最大线程数(maximumPoolSize),只有当等待队列已满的情况下才会新建线程。
keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间,unit 为时间单位。
任何阻塞队列(BlockingQueue)都可以用来转移或保存提交的任务,线程池大小和阻塞队列相互约束线程池:
corePoolSize
,提交新任务时就会新建一个线程来运行;corePoolSize
,新提交的任务就会入列等待;如果队列已满,并且运行线程数小于maximumPoolSize
,也将会新建一个线程来运行;maximumPoolSize
,新提交的任务将会根据拒绝策略来处理。下面来看一下三种通用的入队策略:
当线程池已经关闭或达到饱和(最大线程和队列都已满)状态时,新提交的任务将会被拒绝。ThreadPoolExecutor 定义了四种拒绝策略:
我们也可以自定义拒绝策略,只需要实现 RejectedExecutionHandler;需要注意的是,拒绝策略的运行需要指定线程池和队列的容量。
ps:Java面试刷题宝库
通过下面的demo来了解ThreadPoolExecutor创建线程的过程。
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 测试ThreadPoolExecutor对线程的执行顺序
**/
public class ThreadPoolSerialTest {
public static void main(String[] args) {
//核心线程数
int corePoolSize = 3;
//最大线程数
int maximumPoolSize = 6;
//超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间
long keepAliveTime = 2;
//以秒为时间单位
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
//创建工作队列,用于存放提交的等待执行任务
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2);
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null;
try {
//创建线程池
threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,
maximumPoolSize,
keepAliveTime,
unit,
workQueue,
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
//循环提交任务
for (int i = 0; i < 8; i++) {
//提交任务的索引
final int index = (i + 1);
threadPoolExecutor.submit(() -> {
//线程打印输出
System.out.println("大家好,我是线程:" + index);
try {
//模拟线程执行时间,10s
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
//每个任务提交后休眠500ms再提交下一个任务,用于保证提交顺序
Thread.sleep(500);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPoolExecutor.shutdown();
}
}
}
执行结果:
这里描述一下执行的流程:
通过上面流程的分析,也就知道了之前案例的输出结果的原因。其实,线程池中会线程执行完毕后,并不会被立刻销毁,线程池中会保留 corePoolSize 数量的线程,当 workQueue 队列中存在任务或者有新提交任务时,那么会通过线程池中已有的线程来执行任务,避免了频繁的线程创建与销毁,而大于 corePoolSize 小于等于 maximumPoolSize 创建的线程,则会在空闲指定时间(keepAliveTime)后进行回收。
在上面的测试中,我设置的执行线程总数恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小],因此没有出现需要执行拒绝策略的情况,因此在这里,我再增加一个线程,提交9个任务,来演示不同的拒绝策略。
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