Java Executor并发框架（十二）Executor框架线程池BlockingQueue的三种实现区别

最新推荐文章于 2024-05-31 16:24:17 发布

pfnie

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分类专栏： [专栏]Executor线程池源码分析

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本文详细探讨了Java中线程池的运作原理，包括不同类型的BlockingQueue如何影响线程池的行为，以及ThreadPoolExecutor的主要参数设置。并通过具体案例分析了直接提交、无界队列和有界队列的不同应用场景。

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一、介绍

首先我们来看一下Executors工具类中创建线程池的几个方法。

ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads):固定大小线程池。

可以看到，corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的（实际上，后面会介绍，如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的），keepAliveTime和unit的设值表明什么呢？就是该实现不想keep alive！最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue，该queue有一个特点，他是无界的。

ExecutorService newSingleThreadExecutor()：单线程。可以看到，与fixedThreadPool很像，只不过fixedThreadPool中的入参直接退化为1。

ExecutorService newCachedThreadPool()：无界线程池，可以进行自动线程回收。

这个实现就有意思了。首先是无界的线程池，所以我们可以发现maximumPoolSize为big big。

其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。这个任务阻塞队列是直接提交方式。如何理解呢？当主线程提交任务到线程池的时候，

由于此时没有空闲线程等在SynchronousQueue队列的出口取任务，那么在底层被提交的任务执行offer(e)的操作会返回false，

所以ThreadPoolExecutor会创建一个线程来承接当前这个被提交的任务。

以上是一些简单的分析，下面请继续。

二、分析

先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参开始说起。在JDK中，其实已经说得很清楚了，一共有三种类型的queue。以下为引用：（我会稍微修改一下，并用红色突出显示）

所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务，除了SynchronousQueue。因为SynchronousQueue不能保持提交的任务。

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。（什么意思？如果当前运行的线程小于corePoolSize，则任务根本不会添加到queue中，而是直接抄家伙（thread）开始运行）
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。

而任务的阻塞队列通常有以下三种：

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。也就是说，如果提交一个任务A到池中，此时如果没有空闲线程等在SynchronousQueue队列的出口取任务，则会立马构造一个新的线程。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。

三、案例分析

例子一：使用直接提交策略，也即SynchronousQueue。

首先SynchronousQueue是无界的，也就是说他存储任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，在某次试图提交任务必须有可用线程取出。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。

我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor：

new ThreadPoolExecutor(2, 3,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

当核心线程已经有2个正在运行.

1. 此时继续来了一个任务（A），根据前面介绍的“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。”。而现在我们使用的是SynchronousQueue队列，SynchronousQueue不保存任务，需要立即新建线程执行任务（A）。并且此时已经达到了最大值maximumPoolSize。

2. 又来了一个任务（B），且核心2个线程还没有忙完，OK，接下来首先尝试1中描述，但是由于使用的是SynchronousQueue，并且此时线程数目超出maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。

另外我发现当使用SynchronousQueue的时候，发现设置的corePoolSize没有用，也就是说就算设置corePoolSize不为0，当任务结束后，该线程还是会被销毁(通过调用ThreadPoolExecutor.getPoolSize()查看当前线程池线程数)

所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：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。什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1没有被执行前，A2不可能获得执行机会。

例子二：使用无界队列策略，即LinkedBlockingQueue

这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：
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。那么当任务继续增加，会发生什么呢？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。OK，此时任务变加入队列之中了，那什么时候才会添加新线程呢？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。

这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于无界队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，如果任务内存大一些，不一会儿就爆了。

例子三：有界队列，使用ArrayBlockingQueue。

这个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。