诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器,这种方式可能是通过网络协议(例如 HTTP、FTP 或 POP)、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达,服务器应用程序中经常出现的情况是:单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是:每当一个请求到达就创建一个新线程,然后在新线程中为请求服务。实际上,对于原型开发这种方法工作得很好,但如果试图部署以这种方式运行的服务器应用程序,那么这种方法的严重不足就很明显。每个请求对应一个线程(thread-per-request)方法的不足之一是:为每个请求创建一个新线程的开销很大;为每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多。除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也消耗系统资源。在一个 JVM 里创建太多的线程可能会导致系统由于过度消耗内存而用完内存或“切换过度”。为了防止资源不足,服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目。线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程,线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是,因为在请求到达时线程已经存在,所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样,就可以立即为请求服务,使应用程序响应更快。而且,通过适当地调整线程池中的线程数目,也就是当请求的数目超过某个阈值时,就强制其它任何新到的请求一直等待,直到获得一个线程来处理为止,从而可以防止资源不足。
public class WorkQueue
{
private final int nThreads;
private final PoolWorker[] threads;
private final LinkedList queue;
public WorkQueue(int nThreads)
{
this.nThreads = nThreads;
queue = new LinkedList();
threads = new PoolWorker[nThreads];
for (int i=0; i<nThreads; i++) {
threads[i] = new PoolWorker();
threads[i].start();
}
}
public void execute(Runnable r) {
synchronized(queue) {
queue.addLast(r);
queue.notify();
}
}
private class PoolWorker extends Thread {
public void run() {
Runnable r;
while (true) {
synchronized(queue) {
while (queue.isEmpty()) {
try
{
queue.wait();
}
catch (InterruptedException ignored)
{
}
}
r = (Runnable) queue.removeFirst();
}
// If we don't catch RuntimeException,
// the pool could leak threads
try {
r.run();
}
catch (RuntimeException e) {
// You might want to log something here
}
}
}
}
}
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