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追问:楼主,请问有中文文档么?我的邮箱是frankgray@s ...
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judasqiqi 写道感谢楼主!想请问楼主一下这个生成的图片 ...
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java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor相关基础介绍和使用示例。
[ 一 ]、常用线程池
最常用构造方法为:
JDK自带的配置好的线程池:
这些预定义好的线程池服务也是基于ThreadPoolExecutor配置的,所以我们应该从最基本的参数着手了解,如下:
参数详细说明:
[ 1 ]、corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量
[ 2 ]、maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量
[ 3 ]、keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
[ 4 ]、unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位,unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:
[ 6 ]、handler: 线程池对拒绝任务的处理策略,有四个选择如下:
[ 1 ]、当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:
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。
[ 3 ]、排队及策略
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:
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:
[ 三 ]、简单示例
JavaThreadPool.java
SimplePrintJob.java
运行结果如下:
我们可以自己更改 RejectedExecutionHandler handler这个参数,来观察运行结果会有什么不同。
转载请注明来自:Michael's blog @ http://sjsky.iteye.com
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java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor相关基础介绍和使用示例。
[ 一 ]、常用线程池
最常用构造方法为:
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler)
JDK自带的配置好的线程池:
// 固定工作线程数量的线程池 ExecutorService executorService1 = Executors.newFixedThreadPool(3); // 一个可缓存的线程池 ExecutorService executorService2 = Executors.newCachedThreadPool(); // 单线程化的Executor ExecutorService executorService3 = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 支持定时的以及周期性的任务执行 ExecutorService executorService4 = Executors.newScheduledThreadPool(3);
这些预定义好的线程池服务也是基于ThreadPoolExecutor配置的,所以我们应该从最基本的参数着手了解,如下:
参数详细说明:
[ 1 ]、corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量
[ 2 ]、maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量
[ 3 ]、keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
[ 4 ]、unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位,unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:
- NANOSECONDS
- MICROSECONDS
- MILLISECONDS
- SECONDS
[ 6 ]、handler: 线程池对拒绝任务的处理策略,有四个选择如下:
- 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
[ 1 ]、当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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。
[ 3 ]、排队及策略
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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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:
- 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中,处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。
- 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。
- 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中,不能执行的任务将被删除。
- 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。
[ 三 ]、简单示例
JavaThreadPool.java
package michael.thread.pool; import java.util.Date; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @see http://sjsky.iteye.com * @author michael sjsky007@gmail.com */ public class JavaThreadPool { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); for (int i = 0; i < 10; i++) { System.out.println("add job_" + i + " at:" + new Date()); SimplePrintJob job = new SimplePrintJob("job_" + i); threadPool.execute(job); } System.out.println("execute all job"); threadPool.shutdown(); System.out.println("main program end-----------"); } }
SimplePrintJob.java
package michael.thread.pool; import java.util.Random; /** * @see http://sjsky.iteye.com * @author michael sjsky007@gmail.com */ public class SimplePrintJob implements Runnable { private String jobName; /** * @param jobName */ public SimplePrintJob(String jobName) { this.jobName = jobName; } /** * @see java.lang.Runnable#run() */ public void run() { System.out.println("[ " + jobName + " ] start..."); int random = 0; try { Random r = new Random(); random = r.nextInt(10); Thread.sleep(random * 1000L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("[ " + jobName + " ] end with sleep:" + random); } }
运行结果如下:
引用
add job_0 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_1 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_2 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
[ job_0 ] start...
add job_3 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_4 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_5 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_6 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_7 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_8 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_9 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
execute all job
[ job_2 ] start...
[ job_0 ] end with sleep:0
[ job_3 ] start...
[ job_2 ] end with sleep:0
[ job_4 ] start...
main program end-----------
[ job_1 ] start...
[ job_4 ] end with sleep:1
[ job_5 ] start...
[ job_5 ] end with sleep:6
[ job_6 ] start...
[ job_1 ] end with sleep:7
[ job_7 ] start...
[ job_3 ] end with sleep:8
[ job_8 ] start...
[ job_6 ] end with sleep:4
[ job_9 ] start...
[ job_7 ] end with sleep:6
[ job_8 ] end with sleep:7
[ job_9 ] end with sleep:5
add job_1 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_2 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
[ job_0 ] start...
add job_3 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_4 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_5 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_6 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_7 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_8 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
add job_9 at:Sun Jun 19 00:52:02 CST 2011
execute all job
[ job_2 ] start...
[ job_0 ] end with sleep:0
[ job_3 ] start...
[ job_2 ] end with sleep:0
[ job_4 ] start...
main program end-----------
[ job_1 ] start...
[ job_4 ] end with sleep:1
[ job_5 ] start...
[ job_5 ] end with sleep:6
[ job_6 ] start...
[ job_1 ] end with sleep:7
[ job_7 ] start...
[ job_3 ] end with sleep:8
[ job_8 ] start...
[ job_6 ] end with sleep:4
[ job_9 ] start...
[ job_7 ] end with sleep:6
[ job_8 ] end with sleep:7
[ job_9 ] end with sleep:5
我们可以自己更改 RejectedExecutionHandler handler这个参数,来观察运行结果会有什么不同。
转载请注明来自:Michael's blog @ http://sjsky.iteye.com
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