四种线程池拒绝策略

一、前言


线程池,相信很多人都有用过,没用过相信的也有学习过。但是,线程池的拒绝策略,相信知道的人会少许多。


二、四种线程池拒绝策略


当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize时,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略,通常有以下四种策略:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新提交被拒绝的任务 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:由调用线程(提交任务的线程)处理该任务


三、线程池默认的拒绝策略


既然有四种拒绝策略可以选择,那么线程池的默认拒绝策略是什么呢?查看

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor类的源码,我们可以看到:

/**
 * The default rejected execution handler
 */
private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler =
 new AbortPolicy();

线程池的默认拒绝策略为AbortPolicy,即丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。我们可以通过代码来验证这一点,现有如下代码:

public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
ThreadFactory factory = r -> new Thread(r, "test-thread-pool");
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5,
0L, TimeUnit.SECONDS, queue, factory);
while (true) {
executor.submit(() -> {
try {
System.out.println(queue.size());
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
}
}

这里是一个默认的线程池,没有设置拒绝策略,设置了最大线程队列是100。运行代码:


结果是符合预期的,这也证明了线程池的默认拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。


四、设置线程池拒绝策略


如果我们想要根据实际业务场景需要,设置其他的线程池拒绝策略,可以通过ThreadPoolExecutor重载的构造方法进行设置:


现在的开发中,相信大家都有使用spring,其实我们也可以通过spring提供的org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor构建线程池。如下:


@Configuration
public class TaskExecutorConfig implements AsyncConfigurer {
/**
* Set the ThreadPoolExecutor's core pool size.
*/

private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
/**
* Set the ThreadPoolExecutor's maximum pool size.
*/

private static final int MAX_POOL_SIZE = 5;
/**
* Set the capacity for the ThreadPoolExecutor's BlockingQueue.
*/

private static final int QUEUE_CAPACITY = 1000;
/**
* 通过重写getAsyncExecutor方法,制定默认的任务执行由该方法产生
* <p>
* 配置类实现AsyncConfigurer接口并重写getAsyncExcutor方法,并返回一个ThreadPoolTaskExevutor
* 这样我们就获得了一个基于线程池的TaskExecutor
*/

@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
taskExecutor.setCorePoolSize(CORE_POOL_SIZE);
taskExecutor.setMaxPoolSize(MAX_POOL_SIZE);
taskExecutor.setQueueCapacity(QUEUE_CAPACITY);
taskExecutor.initialize();
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
return taskExecutor;
}
}


五、拒绝策略场景分析


(1)AbortPolicy
AbortPolicy

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

A handler for rejected tasks that throws a {@code RejectedExecutionException}.

这是线程池默认的拒绝策略,在任务不能再提交的时候,抛出异常,及时反馈程序运行状态。如果是比较关键的业务,推荐使用此拒绝策略,这样子在系统不能承载更大的并发量的时候,能够及时的通过异常发现。

(2)DiscardPolicy

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。如果线程队列已满,则后续提交的任务都会被丢弃,且是静默丢弃。

A handler for rejected tasks that silently discards therejected task.

使用此策略,可能会使我们无法发现系统的异常状态。建议是一些无关紧要的业务采用此策略。例如,本人的博客网站统计阅读量就是采用的这种拒绝策略。

(3)DiscardOldestPolicy

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新提交被拒绝的任务。

A handler for rejected tasks that discards the oldest unhandled request and then retries {@code execute}, unless the executor is shut down, in which case the task is discarded.

此拒绝策略,是一种喜新厌旧的拒绝策略。是否要采用此种拒绝策略,还得根据实际业务是否允许丢弃老任务来认真衡量。

(4)CallerRunsPolicy

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:由调用线程处理该任务

A handler for rejected tasks that runs the rejected task directly in the calling thread of the {@code execute} method, unless the executor has been shut down, in which case the task is discarded.

如果任务被拒绝了,则由调用线程(提交任务的线程)直接执行此任务,我们可以通过代码来验证这一点:

把之前的代码修改如下:

public static void main(String[] args) {
 BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
 ThreadFactory factory = r -> new Thread(r, "test-thread-pool");
 ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5,
 0L, TimeUnit.SECONDS, queue, factory, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
 executor.submit(() -> {
 try {
 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":执行任务");
 Thread.sleep(1000);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 });
 }
}

 

 

把队列最大值改为10,打印输出线程的名称。执行结果如下:

 

 

通过结果可以看到,主线程main也执行了任务,这正说明了此拒绝策略由调用线程(提交任务的线程)直接执行被丢弃的任务的。

六、总结


本文介绍和演示了四种线程池拒绝策略,具体使用哪种策略,还得根据实际业务场景才能做出抉择。

### Java线程池拒绝策略概述 Java线程池提供了多种内置的拒绝策略来处理任务提交超出线程池容量的情况。这些策略可以通过`ThreadPoolExecutor`类进行设置,具体实现依赖于`RejectedExecutionHandler`接口。 #### 内置拒绝策略详解 1. **AbortPolicy** 默认的拒绝策略,在无法执行新任务时会抛出`RejectedExecutionException`异常[^4]。这种方式适用于希望程序立即失败并报告错误的场景。 2. **CallerRunsPolicy** 当任务被拒绝时,该策略会让提交任务的线程(即调用者线程)执行这个任务。这可能会降低系统的整体吞吐量,但在某些情况下可以缓解压力。 3. **DiscardPolicy** 静默丢弃被拒绝的任务而不做任何通知或记录。这种策略适合那些允许丢失部分任务的应用场景。 4. **DiscardOldestPolicy** 试图丢弃最旧的一个请求以便为当前任务腾出空间。此策略可能会影响较早提交的任务完成时间。 #### 自定义拒绝策略 除了上述四种标准策略外,还可以通过继承`RejectedExecutionHandler`接口来自定义拒绝逻辑。例如,`AbortPolicyWithReport`扩展了默认的`AbortPolicy`,可以在拒绝任务的同时提供额外的日志或其他操作支持[^2]。 以下是创建自定义拒绝策略的一个简单例子: ```java public class CustomRejectPolicy implements RejectedExecutionHandler { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { System.err.println("Task " + r.toString() + " rejected from " + executor.toString()); // 可在此处添加其他处理逻辑,比如保存到队列或者日志记录 } } ``` #### 设置拒绝策略的方法 要在线程池中应用特定的拒绝策略,需在初始化`ThreadPoolExecutor`实例时指定它。下面是一个完整的示例代码片段展示如何配置带有不同拒绝策略线程池: ```java import java.util.concurrent.*; public class ThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { int corePoolSize = 2; int maximumPoolSize = 4; long keepAliveTime = 10L; TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS; BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(2); // 创建具有CallerRunsPolicy拒绝策略线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor( corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() ); // 提交超过线程池承载能力的任务数测试效果 for (int i = 0; i < 10; i++) { final int taskNumber = i; threadPool.submit(() -> { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } System.out.println("Executing Task " + taskNumber); }); } threadPool.shutdown(); } } ``` #### 最佳实践建议 为了更高效地利用线程池资源并减少因拒绝策略引发的问题,应遵循以下几点最佳实践: - 合理设定核心线程数(`corePoolSize`)和最大线程数(`maximumPoolSize`)以匹配实际负载需求[^3]。 - 调整阻塞队列大小(`workQueue`)以平衡内存占用与响应速度之间的关系。 - 定期监控线程池运行状况,包括活动线程计数、已完成任务总数等指标,并据此动态调整参数。 - 根据业务特点选择合适的拒绝策略;如果需要更高的灵活性,则考虑开发定制化解决方案。
评论 16
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值