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wocan23:
镜像是不是就是集群里面的从服务器啊
高并发处理方案 -
chenyi0834:
net.sf.ehcache.Cache ehCache=Ap ...
spring+ehCache简单整合使用示例 -
fsh430623:
是一个获取spring容器bean的工具类
spring+ehCache简单整合使用示例 -
hxc985815621:
ApplicationContextUtils是什么?
spring+ehCache简单整合使用示例 -
peixingchen:
你好,楼主,Action里面的CompanyApplyDTO类 ...
jquery+struts1.3.8的ajax上传文件
如果大家觉得这个类还不能完全满足自己的要求的话,其实可以照搬这个源码,然后适当改动一下来适合自己的需求,也不失为一种捷径的。呵呵,本人最近在自己做的一个项目中,就来了这一手。虽然不是多好,主要是为了满足停止线程的需求。
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:
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();
}
}
}
}
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;
}
}
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
<bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="50" />
<property name="maxPoolSize" value="100"/>
<property name="queueCapacity" value="200000"/>
<property name="keepAliveSeconds" value="3000"/>
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy"/>
</property>
</bean>
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。
线程池队列饱和策略
1、当一个有限队列充满后,线程池的饱和策略开始起作用。
2、ThreadPoolExecutor的饱和策略通过调用setRejectedExecutionHandler来修改。不同的饱和策略如下:
1)AbortPolicy:中止,executor抛出未检查RejectedExecutionException,调用者捕获这个异常,然后自己编写能满足自己需求的处理代码。
2)DiscardRunsPolicy:遗弃最旧的,选择丢弃的任务,是本应接下来就执行的任务。
3)DiscardPolicy:遗弃会默认放弃最新提交的任务(这个任务不能进入队列等待执行时)
4)CallerRunsPolicy:调用者运行,既不会丢弃哪个任务,也不会抛出任何异常,把一些任务推回到调用者那里,以此减缓新任务流。它不会在池线程中执行最新提交的任务,但它会在一个调用了execute的线程中执行。
3、创建一个可变长的线程池,使用受限队列和调用者运行饱和策略。
ThreadPoolExecutor executor=new ThreadPoolExecutor(N_THREADS,N_THREADS,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(CAPACITY));
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
4、当线程队列充满后,并没有预置的饱和策略来阻塞execute。但是,使用Semaphore信号量可以实现这个效果。Semaphore会限制任务注入率。
@ThreadSafe
public class BoundedExecutor{
private final Executor exec;
private final Semaphore semaphore;
public BoundedExecutor(Executor exec,int bound){
this.exec=exec;
this.semaphore=new Semaphore(bound);
}
public void submitTask(final Runnable command) throws InterruptedException{
semaphore.acquire();
try{
exec.execute(new Runnable(){
public void run(){
try{
command.run();
}
finally{
semaphore.release();
}
}
});
}catch (RejectedExecutionException e){
semaphore.release();
}
}
}
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:
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();
}
}
}
}
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;
}
}
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
<bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="50" />
<property name="maxPoolSize" value="100"/>
<property name="queueCapacity" value="200000"/>
<property name="keepAliveSeconds" value="3000"/>
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy"/>
</property>
</bean>
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。
线程池队列饱和策略
1、当一个有限队列充满后,线程池的饱和策略开始起作用。
2、ThreadPoolExecutor的饱和策略通过调用setRejectedExecutionHandler来修改。不同的饱和策略如下:
1)AbortPolicy:中止,executor抛出未检查RejectedExecutionException,调用者捕获这个异常,然后自己编写能满足自己需求的处理代码。
2)DiscardRunsPolicy:遗弃最旧的,选择丢弃的任务,是本应接下来就执行的任务。
3)DiscardPolicy:遗弃会默认放弃最新提交的任务(这个任务不能进入队列等待执行时)
4)CallerRunsPolicy:调用者运行,既不会丢弃哪个任务,也不会抛出任何异常,把一些任务推回到调用者那里,以此减缓新任务流。它不会在池线程中执行最新提交的任务,但它会在一个调用了execute的线程中执行。
3、创建一个可变长的线程池,使用受限队列和调用者运行饱和策略。
ThreadPoolExecutor executor=new ThreadPoolExecutor(N_THREADS,N_THREADS,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(CAPACITY));
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
4、当线程队列充满后,并没有预置的饱和策略来阻塞execute。但是,使用Semaphore信号量可以实现这个效果。Semaphore会限制任务注入率。
@ThreadSafe
public class BoundedExecutor{
private final Executor exec;
private final Semaphore semaphore;
public BoundedExecutor(Executor exec,int bound){
this.exec=exec;
this.semaphore=new Semaphore(bound);
}
public void submitTask(final Runnable command) throws InterruptedException{
semaphore.acquire();
try{
exec.execute(new Runnable(){
public void run(){
try{
command.run();
}
finally{
semaphore.release();
}
}
});
}catch (RejectedExecutionException e){
semaphore.release();
}
}
}
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