`
胡小米
  • 浏览: 77352 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

ThreadPoolExecutor

    博客分类:
  • Java
阅读更多
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:
view plaincopy to clipboardprint?
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(); 
            } 
        } 
    } 

view plain
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:
view plaincopy to clipboardprint?
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; 
    } 

view plain
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
分享到:
评论

相关推荐

    java 线程池例子ThreadPoolExecutor

    Java 线程池例子 ThreadPoolExecutor Java 中的线程池是指一个容器,里面包含了多个线程,这些线程可以重复使用,以避免频繁创建和销毁线程的开销。ThreadPoolExecutor 是 Java 中一个非常重要的线程池实现类,它...

    ThreadPoolExecutor源码解析.pdf

    《ThreadPoolExecutor源码解析》 ThreadPoolExecutor是Java并发编程中重要的组件,它是ExecutorService接口的实现,用于管理和调度线程的执行。理解其源码有助于我们更好地控制并发环境下的任务执行,提高系统的...

    线程池之ThreadPoolExecutor.docx

    线程池是多线程编程中一种高效管理线程资源的方式,主要由Java的`ThreadPoolExecutor`类实现。线程池的工作机制在于控制线程数量,它会将任务放入队列,然后根据线程池的设定创建并启动线程执行这些任务。如果线程...

    ThreadPoolExecutor的使用和Android常见的4种线程池使用介绍

    ThreadPoolExecutor的使用和Android常见的4种线程池使用介绍

    JDK1.5中的线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)使用

    "JDK1.5中的线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)使用" JDK1.5中的线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)使用是Java多线程编程中的一种重要概念。随着多线程编程的普及,线程池的使用变得...

    线程池:java_ThreadPoolExecutor.mht

    (转)线程池:java_util_ThreadPoolExecutor 比较详细的介绍了ThreadPoolExecutor用法与属性

    ThreadPoolExecutor源码解析.md

    ThreadPoolExecutor源码解析.md

    PyQt5中多线程模块QThread和线程池ThreadPoolExecutor解决PyQt5界面程序执行比较耗时操作无响应问题

    1.资源简介:PyQt5中使用多线程模块QThread解决了PyQt5界面程序执行比较耗时操作时,程序卡顿出现的无响应以及界面输出无法实时显示的问题,采用线程池ThreadPoolExecutor解决了ping多个IP多任务耗时问题。...

    ThreadPoolExecutor使用和思考

    ThreadPoolExecutor使用和思考

    JDK1[1].5中的线程池(ThreadPoolExecutor)使用简介

    JDK1[1].5中的线程池(ThreadPoolExecutor)使用简介

    线程池原理-ThreadPoolExecutor源码解析

    线程池原理-ThreadPoolExecutor源码解析 1.构造方法及参数 2.阻塞对列: BlockingQueue 3.线程工厂: DefaultThreadFactory 4.拒绝策略: RejectedExecutionHandler 5.执行线程 Executor

    ThreadPoolExecutor运转机制介绍

    ### ThreadPoolExecutor 运转机制详解 #### 一、ThreadPoolExecutor 的基本概念与构造函数解析 在Java并发编程中,`ThreadPoolExecutor` 是一种强大的工具,它可以帮助开发者有效地管理和执行线程。`...

    12、线程池ThreadPoolExecutor实战及其原理分析(下)

    线程池ThreadPoolExecutor实战及其原理分析(下)线程池ThreadPoolExecutor实战及其原理分析(下)线程池ThreadPoolExecutor实战及其原理分析(下)线程池ThreadPoolExecutor实战及其原理分析(下)线程池ThreadPoolExecutor...

    redis lits queue 和 ThreadPoolExecutor 结合

    在IT行业中,Redis和Java的ThreadPoolExecutor是两个非常重要的工具,它们在处理高并发和任务调度方面发挥着关键作用。Redis是一种高效的键值存储系统,常用于缓存、消息队列等场景。而ThreadPoolExecutor是Java并发...

    java线程池ThreadPoolExecutor类使用详解.docx

    在《阿里巴巴java开发手册》中...另外由于前面几种方法内部也是通过ThreadPoolExecutor方式实现,使用ThreadPoolExecutor有助于大家明确线程池的运行规则,创建符合自己的业务场景需要的线程池,避免资源耗尽的风险。

    JDK之ThreadPoolExecutor源码分析1

    《JDK之ThreadPoolExecutor源码分析1》 在Java编程中,线程池是一种高效的管理线程的方式,它通过复用已存在的线程来避免频繁创建和销毁线程带来的开销。ThreadPoolExecutor作为Java中的线程池实现,其内部机制相当...

    Java线程池与ThreadPoolExecutor.pdf

    线程池通过ThreadPoolExecutor类实现,这是一个高度可配置的工具,能够根据具体需求定制线程的创建、管理和销毁策略。 ThreadPoolExecutor的核心参数包括: 1. corePoolSize:核心线程数,这是线程池在非繁忙状态下...

    说说你对ThreadPoolExecutor的理解.docx

    ThreadPoolExecutor是Java并发编程中非常重要的一个组件,它位于`java.util.concurrent`包下,用于管理线程资源,实现线程池服务。线程池通过有效地控制并发执行的任务数量,可以提高系统的性能和稳定性。 ...

    python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法示例

    从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块,它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。 相比 threading 等模块,该模块通过 submit 返回的是一个 future ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics