Java--ThreadPoolExecutor

一、 简介

 

线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor ，常用构造方法为：

 

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,

long keepAliveTime, TimeUnit unit,

BlockingQueue<Runnable> workQueue,

RejectedExecutionHandler handler)

 

 

corePoolSize ： 线程池维护线程的最少数量

maximumPoolSize ：线程池维护线程的最大数量

keepAliveTime ： 线程池维护线程所允许的空闲时间

unit ： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位

workQueue ： 线程池所使用的缓冲队列

handler ： 线程池对拒绝任务的处理策略

 

一个任务通过 execute(Runnable) 方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable 类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable 类型对象的run() 方法。

 

当一个任务通过execute(Runnable) 方法欲添加到线程池时：

 

l  如果此时线程池中的数量小于corePoolSize ，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。

l  如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize ，但是缓冲队列 workQueue 未满，那么任务被放入缓冲队列。

l  如果此时线程池中的数量大于corePoolSize ，缓冲队列workQueue 满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize ，建新的线程来处理被添加的任务。

l  如果此时线程池中的数量大于corePoolSize ，缓冲队列workQueue 满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize ，那么通过 handler 所指定的策略来处理此任务。也就是：处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize 、任务队列workQueue 、最大线程maximumPoolSize ，如果三者都满了，使用handler 处理被拒绝的任务。

l  当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。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

 

unit 可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit 中的几个静态属性：

NANOSECONDS 、

MICROSECONDS 、

MILLISECONDS 、

SECONDS 。

 

workQueue 常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue

 

handler 有四个选择：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()

抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException 异常

 

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()

重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute() 方法

 

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()

抛弃旧的任务

 

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()

抛弃当前的任务

 

二、 相关参考

 

一个 ExecutorService ，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。

 

线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行集合任务时使用的线程）的方法。每个 ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。

 

为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool() （无界线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int) （固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor() （单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调整此类时，使用以下指导：

 

核心和最大池大小

ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize （参见 getCorePoolSize() ）和 maximumPoolSize （参见 getMaximumPoolSize() ）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时，如果运行的线程少于 corePoolSize ，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于 corePoolSize 而少于 maximumPoolSize ，则仅当队列满时才创建新线程。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如 Integer.MAX_VALUE ），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不过也可以使用 setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。

 

按需构造

默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread() 或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。

 

创建新线程

使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个 ThreadGroup 中一律使用 Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory ，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从 newThread 返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。

保持活动时间

如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见 getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit) ）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。

 

排队

所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：

A.         如果运行的线程少于 corePoolSize ，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。

B.         如果运行的线程等于或多于 corePoolSize ，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。

C.         如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize ，在这种情况下，任务将被拒绝。

 

排队有三种通用策略：

直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue ，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue ）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize 。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue ）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。

被拒绝的任务

 

当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其 RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：

A.         在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException 。

B.         在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。

C.         在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。

D.         在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。

定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。

 

挂钩方法

此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化 ThreadLocal 、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法 terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。

 

如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。

 

队列维护

方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。 remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。

 

一、 例子

 

创建 TestThreadPool 类：

import
 java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import
 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import
 java.util.concurrent.TimeUnit;

public
 
class
 TestThreadPool {

    private
 
static
 
int
 produceTaskSleepTime = 
2
;

    private
 
static
 
int
 produceTaskMaxNumber = 
10
;

    public
 
static
 
void
 main(String[] args) {

        // 构造一个线程池
        ThreadPoolExecutor threadPool = new
 ThreadPoolExecutor(
2
, 
4
, 
3
,
                TimeUnit.SECONDS, new
 ArrayBlockingQueue<Runnable>(
3
),
                new
 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        for
 (
int
 i = 
1
; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
            try
 {
                String task = "task@ "
 + i;
                System.out.println("创建任务并提交到线程池中："
 + task);
                threadPool.execute(new
 ThreadPoolTask(task));

                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
            } catch
 (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

import
 java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import
 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import
 java.util.concurrent.TimeUnit;

public
 
class
 TestThreadPool {

    private
 
static
 
int
 produceTaskSleepTime = 
2
;

    private
 
static
 
int
 produceTaskMaxNumber = 
10
;

    public
 
static
 
void
 main(String[] args) {

        // 构造一个线程池
        ThreadPoolExecutor threadPool = new
 ThreadPoolExecutor(
2
, 
4
, 
3
,
                TimeUnit.SECONDS, new
 ArrayBlockingQueue<Runnable>(
3
),
                new
 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        for
 (
int
 i = 
1
; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
            try
 {
                String task = "task@ "
 + i;
                System.out.println("创建任务并提交到线程池中："
 + task);
                threadPool.execute(new
 ThreadPoolTask(task));

                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
            } catch
 (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

 

 

创建 ThreadPoolTask 类：

import
 java.io.Serializable;

public
 
class
 ThreadPoolTask 
implements
 Runnable, Serializable {

    private
 Object attachData;

    ThreadPoolTask(Object tasks) {
        this
.attachData = tasks;
    }

    public
 
void
 run() {

        System.out.println("开始执行任务："
 + attachData);

        attachData = null
;
    }

    public
 Object getTask() {
        return
 
this
.attachData;
    }
}

import
 java.io.Serializable;

public
 
class
 ThreadPoolTask 
implements
 Runnable, Serializable {

    private
 Object attachData;

    ThreadPoolTask(Object tasks) {
        this
.attachData = tasks;
    }

    public
 
void
 run() {

        System.out.println("开始执行任务："
 + attachData);

        attachData = null
;
    }

    public
 Object getTask() {
        return
 
this
.attachData;
    }
}

 

 

执行结果：

                创建任务并提交到线程池中： task@ 1

开始执行任务： task@ 1

创建任务并提交到线程池中： task@ 2

开始执行任务： task@ 2

创建任务并提交到线程池中： task@ 3

创建任务并提交到线程池中： task@ 4

开始执行任务： task@ 3

创建任务并提交到线程池中： task@ 5

开始执行任务： task@ 4

创建任务并提交到线程池中： task@ 6

创建任务并提交到线程池中： task@ 7

创建任务并提交到线程池中： task@ 8

开始执行任务： task@ 5

开始执行任务： task@ 6

创建任务并提交到线程池中： task@ 9

开始执行任务： task@ 7

创建任务并提交到线程池中： task@ 10

开始执行任务： task@ 8

开始执行任务： task@ 9

开始执行任务： task@ 10

ThreadPoolExecutor配置

一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现，允许各种各样的用户定制。

二、线程的创建与销毁

1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。

2、核心池的大小是目标的大小；线程池的实现试图维护池的大小；即使没有任务执行，池的大小也等于核心池的大小，并直到工作队列充满前，池都不会创建更多的线程。如果当前池的大小超过了核心池的大小，线程池就会终止它。

3、最大池的大小是可同时活动的线程数的上限。

4、如果一个线程已经闲置的时间超过了存活时间，它将成为一个被回收的候选者。

5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小，而且池永远不会超时

6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE，核心池的大小设置为0，超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池，会在需求量减少的情况下减少线程数量。

三、管理

1、 ThreadPoolExecutor允许你提供一个BlockingQueue来持有等待执行的任务。任务排队有3种基本方法：无限队列、有限队列和同步移交。

2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。如果所有的工作者线程都处于忙碌状态，任务会在队列中等候。如果任务持续快速到达，超过了它们被执行的速度，队 列也会无限制地增加。稳妥的策略是使用有限队列，比如ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。

3、对于庞大或无限的池，可以使用SynchronousQueue，完全绕开队列，直接将任务由生产者交给工作者线程

4、可以使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务