多线程java.util.concurrent.RejectedExecutionException

本文深入探讨了java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常的原因,主要分析了线程池显示调用shutdown()后提交任务及线程数量超过maximumPoolSize时的问题,并提供了相应的解决方案。

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项目运行一段时间后现场突然报了一个异常,多线程读取本地文件时失败导致文件大量积压,查看日志发现以下异常:
java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@12bb4df8 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@4cc77c2e[Shutting down, pool size = 5, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 50]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2063)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379)
at java.util.concurrent.AbstractExecutorService.submit(AbstractExecutorService.java:134)
由于本地测试只放了一两个文件所以忽略了此问题,放多个文件的时候该问题重现。
从异常名称里很容易分析出是提交的任务被线程池拒绝了。查看源码发现是在Activity里,AsyncTask是在自定义的线程池的运行的,但是onDestory函数里却是先显示调用了线程池的shutdown方法,然后才是AsyncTask的cancel操作,因此可能导致任务被拒绝。
ThreadPoolExecutor
一个ExecutorService,它使用可能的几个线程池之一执行每个提交的任务,通常使用Executors工厂方法配置,但是查看源码,发现工厂方法也是统一调用了ThreadPoolExecutor类,以为例,源码如下:
public class Executors {
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                  threadFactory);
}

}
虽然我一直认同程序员应使用较为方便的Executors工厂方法Executors.newCachedThreadPool() (无界线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)和Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程),但是通过源码我们可以发现最后他们均调用了ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue) 方法,因此我们在分析java.util.concurrent.RejectedExecutionException之前,需要深入学习一下ThreadPoolExecutor的使用。
核心池和最大池的大小
TreadPoolExecutor将根据corePoolSize和maximumPoolSize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的线程。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),则允许线程池适应任意数量的并发任务。
保持活动时间
如果池中当前有多于corePoolSize的线程,则这些多出的线程在空闲时间超过keepAliveTime时将会终止。
排队
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(抛出RejectedExecutionException)。
排队有三种通用策略:
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加的可能性。
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)。
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的降低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,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,这样可会降低吞吐量。
终止
程序不再引用的池没有剩余线程会自动shutdown。如果希望确保回收取消引用的池(即使用户忘记调用shutdown()),则必须安排未使用的线程最终终止。
分析
通过对ThreadPoolExecutor类分析,引发java.util.concurrent.RejectedExecutionException主要有两种原因:

  1. 线程池显示的调用了shutdown()之后,再向线程池提交任务的时候,如果你配置的拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy的话,这个异常就被会抛出来。
  2. 当你的排队策略为有界队列,并且配置的拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy,当线程池的线程数量已经达到了maximumPoolSize的时候,你再向它提交任务,就会抛出ThreadPoolExecutor.AbortPolicy异常。

显示关闭掉线程池
这一点很好理解。比如说,你向一个仓库去存放货物,一开始,仓库管理员把门给你打开了,你放了第一件商品到仓库里,但是当你放好出去后,有人把仓库门关了,那你下次再来存放物品时,你就会被拒绝。示例代码如下:
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

public void testExecutorException() {
	for (int i = 0; i < 10; i ++) {
		fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
		fixedExecutorService.shutdown();
	}
}

private class SayHelloRunnable implements Runnable {

	@Override
	public void run() {
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} finally {
			System.out.println("hello world!");
		}
		
	}
}

public static void main(String[] args) {
	TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
	testExecutor.testExecutorException();
}

}
解决方案

  1. 不要显示的调用shutdown方法,例如Android里,只有你在Destory方法里cancel掉AsyncTask,则线程池里没有活跃线程会自己回收自己。
  2. 调用线程池时,判断是否已经shutdown,通过API方法isShutDown方法判断,示例代码:
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;

public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

public void testExecutorException() {
	for (int i = 0; i < 10; i ++) {
		// 增加isShutdown()判断
		if (!fixedExecutorService.isShutdown()) {
			fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
		}
		fixedExecutorService.shutdown();
	}
}

private class SayHelloRunnable implements Runnable {

	@Override
	public void run() {
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} finally {
			System.out.println("hello world!");
		}
		
	}
}

public static void main(String[] args) {
	TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
	testExecutor.testExecutorException();
}

}
线程数量超过maximumPoolSize
示例代码里使用了自定义的ExecutorService,可以复现这种问题:
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue());

public void testExecutorException() {
	for (int i = 0; i < 10; i ++) {
		// 增加isShutdown()判断
		if (!fixedExecutorService.isShutdown()) {
			fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
		}
		fixedExecutorService.shutdown();
	}
}

public void testCustomerExecutorException() {
	for (int i = 0; i < 100; i ++) {
		customerExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
	}
}

private class SayHelloRunnable implements Runnable {

	@Override
	public void run() {
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} finally {
			System.out.println("hello world!");
		}
		
	}
}

public static void main(String[] args) {
	TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
	testExecutor.testCustomerExecutorException();;
}

}
解决方案

  1. 尽量调大maximumPoolSize,例如设置为Integer.MAX_VALUE
    public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, Integer.MAX_VALUE, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue());
  2. 使用其他排队策略,例如LinkedBlockingQueue
    public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 0, TimeUnit.MILL
<think>首先,用户的问题是:"我想解决Vue2项目中Networkunavailable的问题请问Vue2Networkunavailable解决方案"。这是一个关于Vue.js开发中常见的问题,其中在运行项目时,Network显示为unavailable,意味着无法通过本地网络访问项目。从系统级指令,我需要:-所有行内数学表达式用$...$格式(但在这个问题中,可能不涉及数学,所以可能不需要)。-独立公式用$$...$$(同样,可能不适用)。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。用户可见层的要求:-回答结构清晰,逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考的站内引用提供了几个解决方案:-引用[1]:提到了三种情况:多个网卡、配置host和public、系统环境变量问题。给出了在vue.config.js中配置devServer的方法。-引用[2]:类似,强调配置public字段和检查IP地址。-引用[3]:专注于系统环境变量,添加C:\Windows\System32\Wbem到Path。-引用[4]:再次提到在devServer中添加public。-引用[5]:建议在devServer中配置public和disableHostCheck。关键点总结:1.**多个网卡问题**:禁用多余的网络适配器。2.**配置host和public**:在vue.config.js文件中设置devServer的host和public。3.**系统环境变量问题**:添加C:\Windows\System32\Wbem到Path环境变量。我的回答应该结构清晰:-先解释问题:为什么Network显示unavailable?-然后分步给出解决方案。-确保解决方案可靠,基于引用。结构建议:1.**引言**:简述问题。2.**常见原因**:列出可能导致问题的原因。3.**解决方案**:分步骤详细说明。4.**验证**:如何确认问题解决。5.**相关问题**:生成几个相关问题。生成相关问题:-基于主题,例如:1.如何查找本机IP地址?2.Vue2项目中devServer的其他配置选项?3.如果环境变量修改无效,还有什么其他方法?确保使用中文回答。最终回答框架:-**问题描述**:Vue2项目运行npmrunserve后,Network显示unavailable,无法通过IP访问。-**原因分析**:通常由于网络配置、VuedevServer设置或系统环境问题。-**解决方案**:a.**检查网络适配器**:禁用多余网卡。b.**配置vue.config.js**:设置devServer的host和public。c.**修改环境变量**:添加Wbem路径到Path。-**步骤详解**:每一步给出具体操作。-**相关问题**:在末尾添加。引用标识:在引用内容后添加[^1],[^2]等,但引用是来自用户提供的,所以我应该引用那些内容。</think>### Vue2项目中Network: unavailable解决方案 在Vue2项目中运行`npm run serve`后出现**Network: unavailable**问题,表示项目无法通过本地网络IP访问(只能通过`localhost`访问)。这通常由网络配置冲突、Vue开发服务器设置不当或系统环境变量问题引起。以下是基于可靠实践的分步解决方案(参考社区常见修复方法[^1][^2][^3][^4][^5])。 --- ### 原因分析 - **多个网络适配器冲突**:电脑有多个网卡(如Wi-Fi、以太网、虚拟机网卡),导致Vue无法正确绑定IP[^1][^2]。 - **devServer配置缺失**:Vue的`devServer`未指定`public`字段或IP地址错误[^1][^4][^5]。 - **系统环境变量异常**:缺少`C:\Windows\System32\Wbem`路径,影响网络管理功能[^1][^3][^5]。 ### 分步解决方案 按照以下步骤操作,问题通常可解决(优先尝试方法1,若无效再逐步排查)。 #### 方法1: 配置Vue项目的devServer(推荐) 此方法直接修改Vue开发服务器设置,确保绑定正确IP。 1. **查找本机IP地址**: - 方法A:按`Win+R`,输入`cmd`打开命令提示符,执行`ipconfig`,找到`IPv4地址`(如`192.168.1.2`)[^2][^4]。 - 方法B:在“控制面板 > 网络和共享中心 > 网络连接”中查看活动网络的IPv4地址[^2]。 2. **修改vue.config.js文件**: -Vue项目根目录下创建或编辑`vue.config.js`文件。 - 添加以下配置(替换`public`值为你的IP和端口): ```javascript module.exports = { devServer: { host: '0.0.0.0', // 允许所有主机访问 public: '192.168.1.2:8080', // 改为你的IP和端口(如192.168.1.2:8080) port: '8080', // 端口号 https: false, // 禁用HTTPS disableHostCheck: true, // 关闭主机检查 open: false // 不自动打开浏览器 } }; ``` - **注意**:`public`字段必须与`ipconfig`显示的IP一致;如果网络切换(如从Wi-Fi换到热点),需更新IP[^2][^4][^5]。 3. **重启项目**: - 在VSCode终端运行: ```bash npm run serve ``` - 检查终端输出,Network应显示可用IP(如`http://192.168.1.2:8080`)。 #### 方法2: 禁用多余网络适配器 如果多个网卡导致冲突,精简网络配置。 1. 打开“控制面板 > 网络和共享中心 > 更改适配器设置”。 2. 禁用所有未使用的网络连接(如虚拟机网卡、蓝牙网络),只保留当前活动的连接(如Wi-Fi)[^1][^2]。 3. 重启VSCode并重新运行`npm run serve`。 #### 方法3: 修复系统环境变量 若上述无效,可能是系统Path变量缺失关键路径。 1. 打开环境变量设置: - `Win+R`输入`sysdm.cpl` → 高级 → 环境变量。 - 或在“设置 > 系统 > 高级系统设置”中找到[^3]。 2. 编辑系统变量: - 在“系统变量”列表中选择`Path` → 点击“编辑”。 - 添加新条目:`C:\Windows\System32\Wbem`(确保无拼写错误)[^1][^3][^5]。 3. 保存并重启: - 保存所有更改,重启电脑(或至少重启VSCode)。 - 重新运行项目,查看Network状态。 --- ### 验证问题解决 - **成功标志**:终端运行`npm run serve`后,Network显示类似`Network: http://192.168.1.2:8080`。 - **测试访问**:在同一局域网的手机或其他电脑,浏览器输入`http://<你的IP>:8080`,应能访问项目- **常见失败原因**: - IP地址错误:确保`public`字段IP与`ipconfig`一致[^4]。 - 防火墙阻拦:临时禁用防火墙测试。 - Vue版本问题:Vue CLI需更新至最新(运行`npm update -g @vue/cli`)。 > **注意**:这些方法基于Vue社区常见实践,成功率较高。如果问题持续,建议检查项目依赖(`npm install`)或操作系统更新[^1][^3][^5]。 --- ### 相关问题 1. **如何查找本机的准确IP地址?** 2. **Vue2的devServer还有哪些常用配置选项?** 3. **如果环境变量修复无效,还有什么其他解决方案?** 4. **Network: unavailable问题是否在Vue3中也存在?如何解决?** [^1]: 多个网卡原因或环境变量问题可能导致此错误,需禁用多余网络或添加Wbem路径到Path变量。 [^2]: 配置devServer的public字段是关键,IP地址需通过ipconfig或网络中心获取。 [^3]: 系统环境变量中添加C:\Windows\System32\Wbem可修复网络管理功能缺失。 [^4]: public字段必须与当前网络IP一致,切换网络后需更新。 [^5]: 在devServer中设置disableHostCheck: true有助于绕过主机检查。
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