Java线程基础——线程池使用示例

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。

 

本篇参考：http://www.infoq.com/cn/articles/java-threadPool

                  http://www.cjsdn.net/Doc/JDK60/

 

关于线程池的配置参数

Java中创建线程池创建如下：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);

 ThreadPoolExecutor的构造函数有多个，通过构造函数的参数配置线程池，以下是各个参数的说明：

corePoolSize：线程池的基本大小，maximumPoolSize：线程池最大大小，即线程池允许创建的最大线程数，线程池会根据corePoolSize（调用getCorePoolSize()）和maximumPoolSize（调用getMaximumPoolSize()）去自动调整池中的线程数量（调用getPoolSize（））。当池中的线程数少于corePoolSize的时候，会创建新的线程放到任务队列处理请求，不管队列中其他的线程是否空闲；当线程数大于coolPoolSize而小于maximumPoolSize的时候，如果池中任务队列为空，则创建线程放入任务队列。当设置maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE，则这个线程池为无界线程池，然后池中的线程数量是任意的。如果任务队列满了，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，该线程等待进入任务队列。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。（鄙人估计corePoolSize确定了任务队列的大小）

 

workQueue：任务队列，用于转移和阻塞提交了的任务，即任务队列是运行线程的，任务队列根据corePoolSize和maximumPoolSize工作：

   1.当正在运行的线程小于coolPoolSize，线程池会创建新的线程。

   2.当大于coolPoolSize而任务队列未满，则从队列里拿一个空闲的线程去接任务。

   3.当大于coolPoolSize而任务队列满了（即队列中没有空闲的线程），并且小于maximumPoolSize，会创建新的线程接任务，该线程等待进入任务队列。

   4.当大于maximumPoolSize，该任务会根据handler（RejectedExecutionHandler，饱和策略）处理。

参考图：

 任务队列又有以下集中策略模式：

    1.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时出现锁。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。    

    2.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 线程都忙时新任务在队列中等待。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。

  3. 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。

 

handler：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。

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

   2.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。

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

   4.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。

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。

unit（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)。

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。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。

 

钩子 (hook) 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。   如果钩子 (hook) 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。

 

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，它们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。但是它们存在一定的区别，shutdownNow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，而shutdown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。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。

 

总结

举个不太优雅的例子，将线程池比喻成一个窑子，每个任务都是嫖客，线程就是接待客人的妹子，一个任务一条线程（不搞多P），corePoolSize是坐台的妹子数，maximumPoolSize是妹子的总数，任务队列是排着正在ooxx的以及准备ooxx的其大小为一次最多只允许有多少对在ooxx，keepAliveTime是每个妹子最大工作时长，做完若没超过时长就是闲着的，从闲着的坐台妹子选出再接另外的，若没闲着的坐台妹子，再叫人数过来补充，但不能超过妹子总数，超过了的话按经营策略（RejectedExecutionHandler——策略）处理，所以可以想象，窑子老板就想多赚，坐台的妹子只要还行，接着来，不会轻易给你个新鲜的。因为有任务队列大小限制（房间有限，允许ooxx的对数不能太多），若队列满了，生意好，客人只能携着妹子等了。。。。大概意思是如此，给个图自己脑补一下：

 

 

以下是示例代码：

ThreadPoolGenerator.java，封装了ThreadPoolExecutor的创建：

package testThreadPool;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolGenerator {

	private volatile static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
	
	//写了自己的一个Executor，主要是用于线程池执行完所有任务所需的时间，重写了terminated方法
	public static class MyThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {

		long sTime = 0L;
		long eTime = 0L;
		
		public MyThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
				long keepAliveTime, TimeUnit unit,
				BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory,
				RejectedExecutionHandler handler) {
			super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
					threadFactory, handler);
		}
		
		@Override
		protected void terminated() {
			super.terminated();
			if(sTime != 0l) {
				eTime = System.currentTimeMillis();
				System.out.println("executor completed tasks take: " + (eTime - sTime) + " ms");
			}
			
		}
		
		//记录Executor开始执行的那刻的时间
		public void startLogTime() {
			sTime = System.currentTimeMillis();
		}
	}
	
	public static ThreadPoolExecutor getThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
			Long keepAliveTime, int quequeSize, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
		
		if(threadPoolExecutor == null) {
			synchronized (ThreadPoolGenerator.class) {
				if(threadPoolExecutor == null) {
					threadFactory = threadFactory == null ? Executors.defaultThreadFactory() : threadFactory;
					handler = handler == null ? new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() : handler;
					
					threadPoolExecutor = new MyThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,
							TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(quequeSize), threadFactory, handler);
				}
			}
		}
		
		return threadPoolExecutor;
	}
}

TestTask.java， 一个测试任务类：

package testThreadPool;

public class TestTask implements Runnable{

	private String name;
	
	public TestTask(String name) {
		this.name = name;
	}
	
	
	//模拟任务，此处两个for 循环，若循环次数不大，那么有线程执行跟没线程执行效果差不多的
	public void performTask() {
		for(int i=0; i<100000000; i++){
			for(int j=0; j<1000000; j++) {
				j=i+j;
			}
		}
		
		System.out.println(name + " completed.");
	}

	//通过线程执行模拟任务
	@Override
	public void run() {
		this.performTask();
		
	}
}

 

TestCase.java，测试类：

package testThreadPool;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import testThreadPool.ThreadPoolGenerator.MyThreadPoolExecutor;


public class TestCase {

	
	public static void main(String[] args) {
		
		List<TestTask> tasks = new ArrayList<TestTask>();
		for(int i=1; i<=5; i++) 
			tasks.add(new TestTask("Task " + i));
		
		
		TestCase c = new TestCase();
		
		System.out.println("no thread case:");
		
		long sTime = System.currentTimeMillis();
		
		c.noThreadProcess(tasks);
		
		long eTime = System.currentTimeMillis();
		long tTime = eTime - sTime;
		System.out.println("process take :" + tTime + "ms");
		
		System.out.println("=========================");

		
		System.out.println();
		
		
		System.out.println("with thread case:");
		
		ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolGenerator.getThreadPoolExecutor(3, 5, 5000L, 3, null, null);
		
		c.withThreadProcess(executor, tasks);
		
		eTime = System.currentTimeMillis();
		
		System.out.println("=========================");
		
	}
	
	
	
	public void withThreadProcess(ThreadPoolExecutor executor, List<TestTask> list) {
		
		//此举用来启动记录执行耗时
		((MyThreadPoolExecutor)executor).startLogTime();
		
		for(TestTask task : list) {
			executor.execute(task);
		}
		executor.shutdown();
		
	}
	
	public void noThreadProcess(List<TestTask> list) {
		
		for(TestTask task : list) {
			task.performTask();
		}
		
	}

}

 测试结果：

no thread case:
Task 1 completed.
Task 2 completed.
Task 3 completed.
Task 4 completed.
Task 5 completed.
process take :2802ms
=========================

with thread case:
=========================
Task 3 completed.
Task 2 completed.
Task 1 completed.
Task 4 completed.
Task 5 completed.
executor completed tasks take: 1224 ms

 

 

 线程池另外一种用法，用线程池执行任务，完成后的取得执行结果：

TestMessageTask.java，那个badTask如果为true，表示为坏任务，模拟任务执行出错：

package testThreadPool;

import java.util.concurrent.Callable;

public class TestMessageTask implements Callable<String> {

	private String name;
	private boolean badTask;
	
	public TestMessageTask(String name, boolean badTask) {
		this.name = name;
		this.badTask = badTask;
	}
	
	@Override
	public String call() throws Exception {
		for(int i=0; i<100000000; i++){
			for(int j=0; j<1000000; j++) {
				j=i+j;
			}
		}
		
		//用了一个boolean，模拟执行出错的情形
		if(badTask) {
			throw new RuntimeException(name + " is bad task!!");
		}
		return name + " completed.";
	}

}

 

MessageThreadPoolExecutor.java：

package testThreadPool;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CancellationException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.FutureTask;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.RunnableFuture;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MessageThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor{

	
	//把父类的构造函数全弄出来算了。。。
	public MessageThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
			long keepAliveTime, TimeUnit unit,
			BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) {
		super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler);
	}

	public MessageThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
			long keepAliveTime, TimeUnit unit,
			BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) {
		super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
				threadFactory);
	}

	public MessageThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
			long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
		super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
	}

	public MessageThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
			long keepAliveTime, TimeUnit unit,
			BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory,
			RejectedExecutionHandler handler) {
		
		super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
				threadFactory, handler);
	}
	
	
	//定义了一个方法执行任务集合，用了泛型，表示结果类型由Callable类型的任务对象决定
	public <T> Map<String, T> performTasks(Map<String, Callable<T>> taskMap) throws InterruptedException{
		
		if(taskMap == null || taskMap.isEmpty()) 
			throw new NullPointerException();
		
		Map<String, Future<T>> futureMap = new HashMap<String, Future<T>>();
		Map<String, T> messageMap = new HashMap<String, T>();
		
		boolean done = false;
		
		try {
			
			for(String key : taskMap.keySet()) {
				/**
				 * 这里用了两种方式执行任务：execute与submit，建议翻翻API文档，
				 * 关于Future的get方法，没弄懂。。。
				 */
				//execute 方式
				/*RunnableFuture<T> futureTask = new FutureTask<T>(taskMap.get(key));
				execute(futureTask);
				futureMap.put(key, futureTask);*/
				
				
				//submit 方式
				futureMap.put(key, submit(taskMap.get(key)));
				
			}
			
			/**
			 *  再次遍历任务，逐个调用get方法，get方法会阻塞住直到任务完成，
			 *  get方法返回一个结果，根据结果判断任务执行成功与否，这也是我没有看懂
			 *  API的地方，那个submit方法明明说返回的Future对象如果成功它的get方法
			 *  返回null，但messageMap中的value是有的，不为null。。。 
			 */
			for(String key : futureMap.keySet()) {
				Future<T> f = futureMap.get(key);
				try {
					T result = f.get();
					messageMap.put(key, result);
				} catch (ExecutionException e) {
					System.out.println(e.getMessage());
				}
			}
			
			done = true;
			return messageMap;
		}finally {
			//若上面出了异常没done，没做完的任务直接cancel
			if(!done) {
				for(String key : futureMap.keySet()) {
					futureMap.get(key).cancel(true);
				}
			}
			
			this.shutdown();
		}
		
	}
	

}

 

测试代码，MsgTestCase.java：

package testThreadPool;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MsgTestCase {

	public static void main(String[] args) {
		
		Map<String, Callable<String>>taskMap = new HashMap<String, Callable<String>>();
		for(int i=1; i<=5; i++) {
			
			//随机产生坏任务
			int r = (int)(Math.random()*5 + 1);
			boolean badTask = (i==r);
			
			taskMap.put("Task: " + i ,new TestMessageTask("Task: " + i, badTask));
		}
		
		
		MessageThreadPoolExecutor executor = new MessageThreadPoolExecutor(3, 5, 3000L, 
					TimeUnit.MILLISECONDS, 
					new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2));
		
		try {
			Map<String, String> resultMap = executor.performTasks(taskMap);
			
			for(String key : resultMap.keySet()) {
				System.out.println(resultMap.get(key));
			}
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		} 
		
	}

}

 测试结果：

java.lang.RuntimeException: Task: 5 is bad task!!
java.lang.RuntimeException: Task: 2 is bad task!!
Task: 3 completed.
Task: 4 completed.
Task: 1 completed.