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Executors和ThreadPoolExecutor的关系
ThreadPoolExecutor
构造方法:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
//maxmumPoolSize必须大于或等于1,也要大于或等于corePoolSize(第一处)
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
//第二处
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
null :
AccessController.getContext();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
构造方法的参数:
- corePoolSize:常驻核心线程数。这个值相当于线程池中即使没有请求时会保留的线程数。这个值设置的过大会浪费资源,设置的过小会频繁的创建和销毁线程。
- maximumPoolSize:线程池能够容纳同时执行的最大线程数。如果待执行的线程数大于该值,那么需要借助第五个参数,缓存在队列中。如果corePoolSize和maximumPoolSize相等,即是固定大小的线程池。
- keepAliveTime:当线程池中的线程数大于corePoolSIze时,空闲时间达到keepAliveTime后会销毁多余的线程。当allowCoreThreadTimeOut设置为true时,核心线程超时也会被回收。
- TimeUnit:表示时间单位。
- workQueue:缓存队列。当请求的线程数大于maximumPoolSize时,线程会进入BlockingQueue阻塞队列。使用锁来控制入队和出队的原子性。两个锁分别控制元素的添加和获取,是一个生产消费模型队列。
- threadFactory:线程工厂。用来生产一组任务相同的线程,线程池的命名时通过给factory来增加组名前缀来实现的。
- handler:执行拒绝策略的对象。当超过workQueue的任务缓存上限时,就可以通过该策略处理请求。是一种简单的限流防护。友好的拒绝策略可以是以下这些:
- 保存到数据库进行削峰填谷,空闲时再提取出来执行。
- 转向某个提示页面
- 打印日志
Executors和ThreadPoolExecutor的关系
从构造方法的参数来开,队列,线程工厂,拒绝处理服务都必须有实例对象,但是实际使用线程池的时候很少有人自己实例化这三个对象,而是通过Executors线程池静态工厂提供默认实现。
Executor接口
public interface Executor {
/**
* Executes the given command at some time in the future. The command
* may execute in a new thread, in a pooled thread, or in the calling
* thread, at the discretion of the {@code Executor} implementation.
*
* @param command the runnable task 线程任务
* @throws RejectedExecutionException if this task cannot be
* accepted for execution 如果无法创建任何状态的线程任务
* @throws NullPointerException if command is null
*/
void execute(Runnable command);
}
ExecutorService接口继承了Executor接口,定义了管理线程任务的方法。
ExecutorService的抽象类AbstractExecutorService提供了submit()、invokeAll()等部分方法的实现,但是核心方法Executor.excute()并没有实现。因为所有的任务都会在这个方法里执行,不同的实现会带来不同的执行策略。
可以看出线程池工厂类的设计采用了模板方法设计模式,父类定义相同的部分,子类实现不同的部分。
通过 Executors 的静态工厂方法可以创建三个线程池的包装对象:
ForkJoinPool
Executors.newWorkStealingPool: JDK8 引人,创建持有足够线程的线程池支持给定的并行度, 并通过使用多个队列减少竞争 此构造方法中把CPU 数量设置为默认的并行度。
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) { return new ForkJoinPool (parallelism, ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, true); }
ThreadPooIExecutor
Executors.newFixedThreadPool : 输入的参数即是固定线程数,既是核心线程数也是最大线程数,不存在空闲线程,所以 keepAliveTime 等于0。这里的队列没有指明长度,如果瞬间请求非常大,会有 OOM 的风险。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
Executors.newCachedThreadPool: maximumPoolSize最大可以至 Integer.MAX_VALUE,是高度可伸缩的线程池 ,如果达到这个上限 ,肯定会抛出 OOM 异常。 keepAlivTime 默认为 60 秒,工作线程处于空闲状态,则回收工作线程。如果任务数增加,再次创建出新线程,处理任务。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }
Executors.newFixedThreadPool :输入的参数即是固定线程数,既是核心线程数也是最大线程数,不存在空闲线程,所以 keepAliveTime 等于 0.
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
ScheduledThreadPoolExecutor
Executors.newScheduledThreadPool :最大可以至 Integer.MAX_VALUE,支持定时及周期性任务执行。相对于Timer,ScheduedExecutorService更安全,功能更强大newCachedThreadPool的区别是不回收工作线程。
除 newWorkStealingPool 其他创建方式都存在资源耗尽的风险。
拒绝策略
实现RejectedExecutionHandler接口,重写rejectedExecution方法。
ThreadPoo!Executor中提供了四个公开的内部静态类提供四种拒绝策略。
AbortPolicy(默认):丢弃任务并抛出 RejectedExecutionException 异常。
DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。
DiscardOldestPolicy:抛弃队列中等待最久的任务 然后把当前任务加入队 列中。
CallerRunsPolicy :调用任务的run()方法绕过线程池直接执行。
如何计算线程池中线程的数量
CPU密集型应用
多线程并不会加快运算速度,并且线程切换和线程同步都会消耗额外CPU资源,所以线程池大小设置为N+1;
IO密集型应用
IO包括网络IO和磁盘IO,在发生IO的期间,CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务,充分利用CPU资源。线程池大小设置为2N+1;