Java线程池的分析和使用 Java线程池的分析和使用详解

1.    引言

合理利用线程池能够带来三个好处

第一：降低资源消耗通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗

第二：提高响应速度当任务到达时任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行

第三：提高线程的可管理性线程是稀缺资源如果无限制的创建不仅会消耗系统资源还会降低系统的稳定性使用线程池可以进行统一的分配调优和监控但是要做到合理的利用线程池必须对其原理了如指掌

2.线程池的使用线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,
keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);

创建一个线程池需要输入几个参数：

• corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时线程池会创建一个线程来执行任务即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法线程池会提前创建并启动所有基本线程
• runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列可以选择以下几个阻塞队列

1.ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序

2.LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列此队列按FIFO （先进先出） 排序元素吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列

3.SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作否则插入操作一直处于阻塞状态吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列

4.PriorityBlockingQueue：一个具有优先级得无限阻塞队列

• maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池允许创建的最大线程数如果队列满了并且已创建的线程数小于最大线程数则线程池会再创建新的线程执行任务值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果
• ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字Debug和定位问题时非常又帮助

RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了说明线程池处于饱和状态那么必须采取一种策略处理提交的新任务这个策略默认情况下是AbortPolicy表示无法处理新任务时抛出异常以下是JDK1.5提供的四种策略n  AbortPolicy：直接抛出异常

1..CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务

2.DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务并执行当前任务

3.DiscardPolicy：不处理丢弃掉

4.当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略如记录日志或持久化不能处理的任务

• keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后保持存活的时间所以如果任务很多并且每个任务执行的时间比较短可以调大这个时间提高线程的利用率
• TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS）小时（HOURS）分钟（MINUTES）毫秒(MILLISECONDS)微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)

向线程池提交任务

我们可以使用execute提交的任务但是execute方法没有返回值所以无法判断任务知否被线程池执行成功通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例

threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});

们也可以使用submit 方法来提交任务它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功通过future的get方法来获取返回值get方法会阻塞住直到任务完成而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回这时有可能任务没有执行完

try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}

线程池的关闭

我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池但是它们的实现原理不同shutdown的原理是只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态然后中断所有没有正在执行任务的线程shutdownNow的原理是遍历线程池中的工作线程然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程所以无法响应中断的任务可能永远无法终止

shutdownNow会首先将线程池的状态设置成STOP然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程并返回等待执行任务的列表

只要调用了这两个关闭方法的其中一个isShutdown方法就会返回true当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功这时调用isTerminaed方法会返回true至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池应该由提交到线程池的任务特性决定通常调用shutdown来关闭线程池如果任务不一定要执行完则可以调用shutdownNow

3.    线程池的分析

流程分析：线程池的主要工作流程如下图：

从上图我们可以看出当提交一个新任务到线程池时线程池的处理流程如下：

1.首先线程池判断基本线程池是否已满？没满创建一个工作线程来执行任务满了则进入下个流程

2.其次线程池判断工作队列是否已满？没满则将新提交的任务存储在工作队列里满了则进入下个流程

3.最后线程池判断整个线程池是否已满？没满则创建一个新的工作线程来执行任务满了则交给饱和策略来处理这个任务

源码分析上面的流程分析让我们很直观的了解的线程池的工作原理让我们再通过源代码来看看是如何实现的线程池执行任务的方法如下：

public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
//如果线程数小于基本线程数则创建线程并执行当前任务
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
//如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败则将当前任务放到工作队列中
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
//如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列并且当前线程数量小于最大允许的线程数量则创建一个线程执行任务
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
//抛出RejectedExecutionException异常
reject(command); // is shutdown or saturated
}
}

工作线程线程池创建线程时会将线程封装成工作线程WorkerWorker在执行完任务后还会无限循环获取工作队列里的任务来执行我们可以从Worker的run方法里看到这点：

public void run() {
     try {
           Runnable task = firstTask;
           firstTask = null;
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                    runTask(task);
                    task = null;
            }
      } finally {
             workerDone(this);
      }
}

4.    合理的配置线程池

要想合理的配置线程池就必须首先分析任务特性可以从以下几个角度来进行分析：

1.任务的性质：CPU密集型任务IO密集型任务和混合型任务

2.任务的优先级：高中和低

3.任务的执行时间：长中和短

4.任务的依赖性：是否依赖其他系统资源如数据库连接

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量如配置Ncpu+1个线程的线程池IO密集型任务则由于需要等待IO操作线程并不是一直在执行任务则配置尽可能多的线程如2*Ncpu混合型的任务如果可以拆分则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务只要这两个任务执行的时间相差不是太大那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率如果这两个任务执行时间相差太大则没必要进行分解我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理它可以让优先级高的任务先得到执行需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里那么优先级低的任务可能永远不能执行

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理或者也可以使用优先级队列让执行时间短的任务先执行

依赖数据库连接池的任务因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长那么线程数应该设置越大这样才能更好的利用CPU

建议使用有界队列有界队列能增加系统的稳定性和预警能力可以根据需要设大一点比如几千有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了不断的抛出抛弃任务的异常通过排查发现是数据库出现了问题导致执行SQL变得非常缓慢因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住任务积压在线程池里如果当时我们设置成无界队列线程池的队列就会越来越多有可能会撑满内存导致整个系统不可用而不只是后台任务出现问题当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务但是出现这样问题时也会影响到其他任务

5.    线程池的监控

通过线程池提供的参数进行监控线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用

• taskCount：线程池需要执行的任务数量
• completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量小于或等于taskCount
• largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量通过这个数据可以知道线程池是否满过如等于线程池的最大大小则表示线程池曾经满了
• getPoolSize:线程池的线程数量如果线程池不销毁的话池里的线程不会自动销毁所以这个大小只增不减
• getActiveCount：获取活动的线程数

通过扩展线程池进行监控通过继承线程池并重写线程池的beforeExecuteafterExecute和terminated方法我们可以在任务执行前执行后和线程池关闭前干一些事情如监控任务的平均执行时间最大执行时间和最小执行时间等这几个方法在线程池里是空方法如：

<b>protected</b> <b>void</b> beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }

总结

本篇文章就到这里了希望能够给你带来帮助也希望您能够多多关注的更多内容！

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