ThreadPoolExecutor线程池的简单使用

本文介绍如何使用Java的ThreadPoolExecutor实现多线程任务池,并通过TestTask类演示了如何创建并执行任务。主要关注核心参数及其比喻解释,以及如何通过调整参数观察程序的不同工作情况。

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构造一个池子先:

 

池子有了做一个任务:

 

怎么使用:

 

其中核心是这个东西:

 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
   TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(3),
   new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

 

   这么多参数是什么意思有个很精妙的比喻,在别人那儿摘过来下(还有对上面程序的比喻):

 

1、在这段程序中,一个任务就是一个Runnable类型的对象,也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。

2、一般来说任务除了处理方式外,还需要处理的数据,处理的数据通过构造方法传给任务。

3、在这段程序中,main()方法相当于一个残忍的领导,他派发出许多任务,丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。

这个小组里面队员至少有两个,如果他们两个忙不过来,任务就被放到任务列表里面。

如果积压的任务过多,多到任务列表都装不下(超过3个)的时候,就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑,不能雇佣太多的队员,至多只能雇佣 4个。

如果四个队员都在忙时,再有新的任务,这个小组就处理不了了,任务就会被通过一种策略来处理,我们的处理方式是不停的派发,直到接受这个任务为止(更残忍!呵呵)。

因为队员工作是需要成本的,如果工作很闲,闲到 3SECONDS都没有新的任务了,那么有的队员就会被解雇了,但是,为了小组的正常运转,即使工作再闲,小组的队员也不能少于两个。

4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制,改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。

5、通过调整4中所指的数据,再加上调整任务丢弃策略,换上其他三种策略,就可以看出不同策略下的不同处理方式。

6、对于其他的使用方法,参看jdk的帮助,很容易理解和使用。

 

 

 

 

### Python ThreadPoolExecutor 线程池使用示例及参数说明 #### 使用示例 以下是基于 `ThreadPoolExecutor` 的一个简单示例,展示如何通过线程池实现并发任务: ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time def task(n): print(f"正在处理任务 {n}") time.sleep(1) # 模拟耗时操作 return n * n with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)] for future in as_completed(futures): result = future.result() print(f"完成的任务结果: {result}") ``` 此代码片段展示了如何利用线程池来并行执行多个任务,并收集它们的结果。这里的关键点在于 `max_workers` 参数设置为 3,意味着最多可以同时运行 3 个线程[^2]。 --- #### 参数详解 `ThreadPoolExecutor` 是 `concurrent.futures.Executor` 类的一个子类,专门用于管理线程池。其初始化方法如下所示: ```python class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor( max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=(), ) ``` - **`max_workers`**: 指定线程池中最大工作线程的数量。如果未提供,则默认值等于系统的 CPU 核心数乘以 5[^2]。例如,在一台拥有 8 核处理器的机器上,默认的最大线程数量可能为 40。 - **`thread_name_prefix`**: 可选参数,用于为线程命名前缀。这有助于调试时更容易识别各个线程的作用。如果没有指定该参数,线程名称会自动生成,形如 `ThreadPoolExecutor-<number>_worker`[^2]。 - **`initializer` 和 `initargs`**: 这两个参数允许在线程启动时调用特定函数及其参数。这对于需要在每个线程初始化阶段配置共享状态的情况非常有用。 --- #### 创建和销毁线程的成本优化 尽管可以通过 `threading` 模块手动创建和管理线程,但这通常效率较低,因为频繁地创建和销毁线程会消耗大量系统资源。相比之下,`ThreadPoolExecutor` 提供了一种更高效的解决方案——重用了有限数量的工作线程来执行一系列任务[^3]。 这种设计模式特别适合于那些需要反复提交短时间任务的应用场景,比如网络请求、文件读写或其他 I/O 密集型操作。 --- #### 常见问题与注意事项 1. 如果某些任务抛出了异常,这些异常会被捕获到对应的 Future 对象中。只有当我们显式调用 `.result()` 方法时才会触发异常。 2. 当线程池上下文结束 (`with` 结束),所有尚未完成的任务将会被取消。因此应确保任务逻辑能够优雅地中止。 3. 不要将阻塞过久的操作放入线程池,以免占用过多线程资源导致其他任务无法及时调度。 ---
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