一、引言
池的概念大家并不陌生，数据库连接池、线程池等...大体来说，有三个优点：
- 降低资源消耗。
- 提高响应速度。
- 便于统一管理。
以上是 “池化” 技术的相同特点，至于他们之间的不同点这里不讲，两者都是为了提高性能和效率，抛开实际做连连看找不同，没有意义。
同样，类比于线程池来说：
- 降低资源消耗：
重复利用线程池中已经创建的线程，相比之下省去了线程创建和销毁的性能消耗。
- 提高响应速度：
当有任务创建时，不必等待线程创建，可以立即执行。
- 便于统一管理：
使用线程池，可以对线程统一管理，对线程的执行状态做统一监控。
二、线程池的使用
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler);
1、关键参数
- corePoolSize 核心线程数
当向线程池中提交一个任务时，如果线程池中的线程数量小于核心线程数，即使存在空闲线程，也会新建一个线程来执行当前任务，直到线程数量大于或等于核心线程数。
- maximunPoolSize 最大线程数
当任务队列满了，线程池中的线程数量小于最大线程数时，创建新线程执行任务。对于无界队列，忽略该参数。
- keepAliveTime 线程存活时间
大于核心线程数的那一部分线程的存活时间，如果这部分线程空闲超过这段时间，则进行销毁。
- workqueue 任务队列
线程池中的线程数大于核心线程数时，将任务放入此队列等待执行。
- threadFactory 线程工厂
用于创建线程，工厂使用 new Threa() 的方式创建线程，并为每个线程做统一规则的命名：pool-m-thread-n（m为线程池的编号，n为线程池内的线程编号）。
- handler 饱和策略
当线程池和队列都满了，则根据此策略处理任务。
2、任务队列类型
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| ArrayBlockingQueue | 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。 |
| LinkedBlockingQueue | 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。Executors.newFixedThreadPool( ) 使用了这个队列。 |
| SynchronousQueue | 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。 |
| PriorityBlockingQueue | 具有优先级的无限阻塞队列。 |
3、饱和策略类型
| 策略名称 | 特性 |
|---|---|
| AbortPolicy | 默认的饱和策略，直接抛出 RejectedExecutionException 异常 |
| DiscardPolicy | 不处理，直接丢弃任务 |
| CallerRunsPolicy | 使用调用者的线程执行任务 |
| DiscardOldestPolicy | 丢弃队列里最近的一个任务，执行当前任务 |
同时，还可以自行实现 RejectedExecutionHandler 接口来自定义饱和策略，比如记录日志、持久化等等。
void execute(Runnable command)
ThreadFactory namedThreadFactory =
new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();
ExecutorService executor =
new ThreadPoolExecutor(
10,
1000,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(10),
namedThreadFactory,
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
executor.execute(
() -> {
System.out.println(1111);
});
注意使用 execute 方法提交任务时，没有返回值。
Future<?> submit(Runnable task)
Future<Integer> future = executor.submit(() -> {
return 1 + 1;
});
Integer result = future.get();
还可以使用 submit 方法提交任务，该方法返回一个 Future 对象，通过 Future#get( ) 方法可以获得任务的返回值，该方法会一直阻塞知道任务执行完毕。还可以使用 Future#get(long timeout, TimeUnit unit) 方法，该方法会阻塞一段时间后立即返回，而这时任务可能没有执行完毕。
5、关闭线程池
ThreadPoolExecutor 提供了 shutdown( ) 和 shutdownNow( ) 两个方法关闭线程池。原理是首先遍历线程池的工作线程，依次调用 interrupt( ) 方法中断线程，这样看来如果无法响应中断的任务就不能终止。
两者区别是：
shutdownNow( )
shutdown( )
如果调用了其中一种方法，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。实际应用中可以根据任务是否 一定要执行完毕 的特性，决定使用哪种方法关闭线程池。
6、合理的配置线程池
通常我们可以 根据 CPU 核心数量来设计线程池数量 。
可以通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获得当前设备的物理核心数量。值得注意的是，如果应用运行在一些 docker 或虚拟机容器上时，该方法取得的是当前物理机的 CPU 核心数。
- IO 密集型 2nCPU
- 计算密集型 nCPU+1
其中 n 为 CPU 核心数量。
为什么加 1：即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费。
三、线程池的运行过程
当提交一个新任务时，线程池的处理步骤：
- 判断当前线程池内的线程数量是否小于核心线程数，如果小于则新建线程执行任务。否则，进入下个阶段。
- 判断队列是否已满，如果没满，则将任务加入等待队列。否则，进入下个阶段。
- 在上面基础上判断是否大于最大线程数，如果是根据响应的策略处理。否则，新建线程执行当前任务。
线程池的源码比较简单易懂，感兴趣的小伙伴可以自行查看 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor ，在线程池中每个任务都被包装为一个一个的 Worker ，下面简单看下 Worker 的 run( ) 方法：
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
w.lock();
// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
// if not, ensure thread is not interrupted. This
// requires a recheck in second case to deal with
// shutdownNow race while clearing interrupt
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
可以看到不断的循环取出 Task 并执行，而在任务的执行前后，有 beforeExecute 和 afterExecute 方法，我们可以实现两个方法实现一些监控逻辑。除此之外还可以集合线程池的一些属性或者重写 terminated() 方法在线程池关闭时进行监控。
四、常见的几种线程池实现
在 Executors 中提供了集中常见的线程池，分别应用在不同的场景。
- FixThreadPool 固定数量的线程池，适用于对线程管理，高负载的系统
- SingleThreadPool 只有一个线程的线程池，适用于保证任务顺序执行
- CacheThreadPool 创建一个不限制线程数量的线程池，适用于执行短期异步任务的小程序，低负载系统
- ScheduledThreadPool 定时任务使用的线程池，适用于定时任务
上面几种线程池的特性主要依赖于 ThreadPoolExecutor 的几个参数来实现，不同的核心线程数量，以及不同类型的阻塞队列，同时我们还可以自行实现自己的线程池满足业务需求。
值得注意的是，并不推荐使用 Executors 创建线程池，详见下：
Executors.newFixedThreadPool(int nThread)
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
继续来看 LinkedBlockingQueue ：
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node<E>(null);
}
可以看到使用 LinkedBlockingQueue 创建的是 Integer.MAX_VALUE 大小的队列，会堆积大量的请求，从而造成 OOM
Executors.newSingleThreadExexutor( )
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
同样，使用的 LinkedBlockingQueue ，一样的情况
Executors.newCachedThreadPool( )
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
代码课件线程池使用的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，导致 OOM
Executors.newScheduleThreadPool()
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
和上面是一样的问题，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE
所以原则上来说禁止使用 Executors 创建线程池， 而使用 ThreadPoolExecutor 的构造函数来创建线程池。
五、结语
线程池在开发中还是比较常见的，结合不同的业务场景，结合最佳实践配置正确的参数，可以帮助我们的应用性能得到提升。
以上就是谈谈Java 线程池的详细内容，更多关于Java 线程池的资料请关注自学编程网其它相关文章！
- 本文固定链接: https://zxbcw.cn/post/194132/
- 转载请注明：必须在正文中标注并保留原文链接
- QQ群： PHP高手阵营官方总群(344148542)
- QQ群： Yii2.0开发(304864863)