阿里架构师深剖线程池内部工作原理

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如果并发的线程数量很多,并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。

那么有没有一种办法使得线程可以复用,就是执行完一个任务,并不被销毁,而是可以继续执行其他的任务?

在Java中可以通过线程池来达到这样的效果。今天我们就来详细讲解一下Java的线程池,首先我们从最核心的ThreadPoolExecutor类中的方法讲起,然后再讲述它的实现原理,接着给出了它的使用示例,最后讨论了一下如何合理配置线程池的大小。

1.线程池的创建
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor 类是线程池中最核心的一个类,通过查看源码,我们可以知道这个类继承了AbstractExecutorService 抽象类.

下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类中的构造方法:

ThreadPoolExecutor类中共有4个构造方法, 前三个构造方法其实最终调用的都是最后一个构造方法,也就是下面这个参数最全的构造方法.

构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler){…}

接下来我们来看一下这个构造器中,每个参数的含义分别是什么:

corePoolSize

核心池的大小,这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后,默认情况下,线程池中并没有任何线程,而是等待有任务到来才创建线程去执行任务,除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法,从这2个方法的名字就可以看出,是预创建线程的意思,即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下,在创建了线程池后,线程池中的线程数为0,当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中;

maximumPoolSize

线程池中最大线程数,用来表示线程池中最多能创建多少个线程.

keepAliveTime

线程的存活时间,表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。

默认情况下,只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时,keepAliveTime才会起作用,直到线程池中的线程数不大于corePoolSize,即当线程池中的线程数大于corePoolSize时,如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime,则会终止,直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法,在线程池中的线程数不大于corePoolSize时,keepAliveTime参数也会起作用,直到线程池中的线程数为0;

unit

参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值,在TimeUnit类中有7种静态属性:

TimeUnit.DAYS; //天

TimeUnit.HOURS; //小时

TimeUnit.MINUTES; //分钟

TimeUnit.SECONDS; //秒

TimeUnit.MILLISECONDS; //毫秒

TimeUnit.MICROSECONDS; //微妙

TimeUnit.NANOSECONDS; //纳秒

workQueue

一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务,这个参数的选择也很重要,会对线程池的运行过程产生重大影响,一般来说,这里的阻塞队列有以下几种选择:

ArrayBlockingQueue;

LinkedBlockingQueue;

SynchronousQueue;

threadFactory

线程工厂,用来创建线程,主要是为了给线程起名字,默认工厂的线程名字 pool-1-thread-3。

Handler

拒绝策略,当线程池里线程被耗尽,且队列也满了的时候会调用。

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复此过程)

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:由调用线程处理该任务

以上就是创建线程池时用到的几个参数,面试中经常会有面试官问到这些参数的含义.

2.线程池的工作流程
下图为线程池的执行流程

在这里插入图片描述

如果当前工作线程数小于核心线程,则创建核心线程执行任务。

如果当前线程大于核心线程数则判断等待队列是否已满,如果没有满则添加任务到等待队列中去,如果工作线程数量为0则创建非核心线程,并从等待队列中拉取任务执行。

最后如果队列已满创建一个非核心线程执行任务。如果创建失败则会拒绝任务。

3.源码执行流程分析
ThreadPoolExecutor是线程池的实现类,无论是自定义线程池,还是使用系统提供的线程池,都会使用到这个类.通过类的execute(Runnable command)方法来执行Runnable任务.

1.所以我们首先来看execute方法

在这里插入图片描述

判断当前活跃线程数是否小于corePoolSize,如果小于,则调用addWorker创建线程执行任务

如果不小于corePoolSize,则将任务添加到workQueue队列。

如果放入workQueue失败,则创建线程执行任务,如果这时创建线程失败(当前线程数不小于maximumPoolSize时),就会调用reject(内部调用handler)拒绝接受任务。

2.再看下addWorker的方法实现
在execute()方法中获知通过addWorker()方法来添加新线程,那么到底是如何添加和管理的?

这块代码是在创建非核心线程时,即core等于false。判断当前线程数是否大于等于maximumPoolSize,如果大于等于则返回false,即上边说到的 3中创建线程失败的情况。

在这里插入图片描述

创建worker对象,并将Runnable作为参数传递进去,并从worker中取出Thread对象,进行一系列条件判断后.

开启Thread的start()方法,线程开始运行.所以worker对象中必然包含了一个Thread和一个要被执行的Runnable.

3.再到Worker里看看其实现

在这里插入图片描述

每个worker,都是一条线程,同时里面包含了一个firstTask,即初始化时要被首先执行的任务.

最终执行任务的,是runWorker()方法

4.接下来咱们看看runWorker方法的逻辑

在这里插入图片描述

线程调用runWoker,会while循环调用getTask方法从workerQueue里读取任务,然后执行任务。只要getTask方法不返回null,此线程就不会退出。

5.最后在看看getTask方法实现

在这里插入图片描述

先不管allowCoreThreadTimeOut,这个变量默认值是false。wc>corePoolSize则是判断当前线程数是否大于corePoolSize。

如果当前线程数大于corePoolSize,则会调用workQueue的poll方法获取任务,超时时间是keepAliveTime。如果超过keepAliveTime时长,poll返回了null,上边提到的while循序就会退出,线程也就执行完了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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金秋十月,阿里十年架构师整理Java核心知识点笔记横空出世!

不知道大家在面试中有没有这种感觉:面试官通常会在短短两小时内对面试者的知识结构进行全面了解,面试者在回答问题时如果拖泥带水且不能直击问题的本质,则很难充分表现自己,最终影响面试结果。 针对这种情况,这份阿里架构师纯手打的Java核心知识点笔记应运而生!这份笔记在讲解知识点时不拖泥带水,力求精简,详细介绍了Java程序员面试时常被问及的核心知识点。 这份笔记总共九大部分,涵盖了Java开发1年到Java架构师层面的面试知识点总结,作者承诺:这份笔记100%免费获取!因为这份笔记的知识点太多,小编.

Java0258的博客 178

靠这份美团架构师的Java面试宝典,我拿下阿里、腾讯等大厂offer

怎样才能拿到大厂的offer,没有掌握绝对的技术,那么就要不断的学习 我是如何拿下阿里,腾讯等4家大厂的offer的呢,今天分享我的秘密武器,美团大神整理的Java核心知识点,面试时面试官必问的知识点,篇章包括了很多知识点,其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty 与RPC 、Kafka、日记、设计模式、Java算法、数据库、Zookeeper、分布式缓存、数据结构等等。 由于整个文档比较全面,内容比较多,所以我分享的知识里面可能会有一些疏漏,与杂乱,整个

weixin_47066028的博客 454
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