java中使用队列:java.util.Queue

本文介绍了队列的基本概念及特点,重点讲解了队列作为线性表的一种特殊形式,其仅在一端进行插入,在另一端进行删除的操作特性。文中还提到了Java 5中新增的Queue接口及其常用方法,并指出LinkedList类可以实现Queue接口,用于队列的实现。

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队列是一种特殊的线性表,是运算受到限制的一种线性表,只允许在表的一端进行插入,而在另一端进行删除元素的线性表。队尾(rear)是允许插入的一端。队头(front)是允许删除的一端。空队列是不含元素的空表。

根据这样的操作。队列特点是先进先出~
在java5中新增加了java.util.Queue接口,用以支持队列的常见操作。该接口扩展了java.util.Collection接口。
Queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法,而是要使用offer()来加入元素,使用poll()来获取并移出元素。它们的优点是通过返回值可以判断成功与否,add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 如果要使用前端而不移出该元素,使用element()或者peek()方法。
值得注意的是LinkedList类实现了Queue接口,因此我们可以把LinkedList当成Queue来用。

<think>嗯,用户现在想了解java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常的原因和解决方案,特别是与线程池任务拒绝相关的部分。这个问题其实很典型,用户可能是在开发多线程应用时遇到了任务提交失败的情况。用户之前讨论过如何保证线程池任务全部执行完再继续执行的问题,现在转向异常处理,说明ta在实际开发中遇到了任务被拒绝的情况。从引用内容看,用户提供的错误日志显示线程池已经终止(Terminated)却还在提交任务,这是比较典型的错误场景。用户可能正在调试一个并发程序,突然遇到这个异常却不太理解为什么线程池会拒绝任务。ta可能有些着急,因为程序莫名中断了。需要帮ta系统地梳理拒绝任务的多种可能性,而不仅仅是日志里显示的那种情况。关于这个异常,核心原因其实是线程池的"任务拒绝策略"被触发。具体来说有五个关键点需要解释清楚:首先是线程池的状态管理——用户提供的日志里明显是shutdown后还提交任务的错误;其次是容量限制,包括队列大小和最大线程数;然后是拒绝策略本身的选择,默认的AbortPolicy就是抛出这个异常;还有线程池配置不合理的问题,比如核心线程数设得太小;最后是任务本身的问题,比如执行时间过长导致堆积。解决方案要针对不同原因给出具体措施。比如对于shutdown后提交的问题,需要检查程序逻辑;对于容量问题则要考虑调整参数或更换队列类型;对于策略选择可以改用其他三种内置策略。特别要注意的是,在Spring等框架中使用线程池时,优雅关闭的机制也很重要。用户可能还需要知道如何动态监控线程池状态,但ta没有明确问,可以作为补充建议提供。另外要提醒ta,shutdownNow()并不能保证立即停止所有线程,因为中断处理取决于任务本身的响应能力。最后生成的三个衍生问题都很有针对性——拒绝策略的选择标准、动态监控方法、springboot的优雅关闭,这些都是实际开发中必然会遇到的后续问题。特别是第二个关于监控的问题,对于预防任务拒绝很有帮助。</think> `java.util.concurrent.RejectedExecutionException` 是线程池拒绝执行任务时抛出的常见异常。其根本原因是**线程池已无法接受新任务提交**,具体表现为以下五种核心场景: --- ### **核心原因分析** 1. **线程池已关闭(最常见)** - 当调用`shutdown()`或`shutdownNow()`后继续提交任务(如用户引用中的错误代码[^3]) - ```java ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2); pool.shutdown(); pool.execute(() -> System.out.println("被拒绝")); // 触发异常 ``` 2. **队列容量溢出** - 任务队列满且活动线程已达最大值: ``` pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 10 (队列满) ``` - *常见于*:`newFixedThreadPool`使用无界队列但线程数不足,或`newCachedThreadPool`达到最大线程数 3. **拒绝策略触发** - 默认策略`ThreadPoolExecutor.AbortPolicy`直接抛异常(引用[1]描述的场景[^1]) - *其他策略*: | 策略类 | 行为 | |---|---| | `CallerRunsPolicy` | 由提交任务的线程直接执行 | | `DiscardPolicy` | 静默丢弃新任务 | | `DiscardOldestPolicy` | 丢弃队首任务后重试提交 | 4. **线程池配置不合理** - 核心线程数过小 + 任务执行时间长 + 队列容量不足 → 快速饱和 ```java new ThreadPoolExecutor( 2, // corePoolSize 过小 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10) // 队列容量有限 ); ``` 5. **资源耗尽** - 操作系统线程数限制(如Linux的`ulimit -u`)或JVM内存不足 --- ### **解决方案指南** #### 1. 修复线程池状态问题 ```java // ✅ 正确:提交任务前检查线程池状态 if (!executor.isShutdown()) { executor.execute(task); } ``` #### 2. 调整线程池配置 ```java ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 4, // 合理设置核心线程数 8, // 最大线程数 30, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(50) // 增大队列容量 ); executor.setRejectedExecutionHandler( new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 改用降级策略 ); ``` #### 3. 控制任务提交速率 ```java // 使用Semaphore限流 Semaphore semaphore = new Semaphore(10); // 最大并发提交数 executor.execute(() -> { try { semaphore.acquire(); // 执行任务 } finally { semaphore.release(); } }); ``` #### 4. 实现优雅关闭 ```java executor.shutdown(); // 禁止新任务 try { if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) { executor.shutdownNow(); // 强制终止 } } catch (InterruptedException e) { executor.shutdownNow(); } ``` #### 5. 监控与告警 ```java // 实时监控线程池状态 System.out.printf( "Pool: %d/%d, Active: %d, Queue: %d/%d%n", executor.getPoolSize(), executor.getMaximumPoolSize(), executor.getActiveCount(), executor.getQueue().size(), executor.getQueue().remainingCapacity() ); ``` --- ### **典型错误场景复现** ```java // ❌ 错误示例:关闭线程池后提交任务 ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor(); pool.shutdown(); pool.execute(() -> { /* 触发 RejectedExecutionException */ }); // ❌ 错误示例:无界队列仍引发拒绝 ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 1, 1, // 最大线程数=1 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<>() // 需要立即匹配线程 ); executor.execute(task1); // 成功 executor.execute(task2); // 立即拒绝!因无空闲线程且无法入队 ``` --- ### **关键预防措施** 1. **禁止向已关闭线程池提交任务** 2. 根据任务特性(CPU/IO密集型)设置`corePoolSize`和`maxPoolSize`[^2] 3. 对突发流量使用`SynchronousQueue`(配合`CallerRunsPolicy`) 4. 长期运行服务使用监控系统(如Prometheus + Grafana) > **最佳实践**:生产环境建议自定义`ThreadPoolExecutor`而非直接使用`Executors`工厂方法,避免无界队列导致内存溢出(OOM)。
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