JAVA线程池

Executor两级调度模型

Executor两级调度模型
在HotSpot虚拟机中,Java中的线程将会被一一映射为操作系统的线程。
在Java虚拟机层面,用户将多个任务提交给Executor框架,Executor负责分配线程执行它们;
在操作系统层面,操作系统再将这些线程分配给处理器执行。

Executor结构

Executor结构
Executor框架中的所有类可以分成三类:
1. 任务
任务有两种类型:RunnableCallable
2. 任务执行器
Executor框架最核心的接口是Executor,它表示任务的执行器。
Executor的子接口为ExecutorService
ExecutorService有两大实现类:ThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutor
3. 执行结果
Future接口表示异步的执行结果,它的实现类为FutureTask

线程池

Executors工厂类可以创建四种类型的线程池,通过Executors.newXXX即可创建。

1.FixedThreadPool

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

FixedThreadPool
它是一种固定大小的线程池;
corePoolSizemaximunPoolSize都为用户设定的线程数量nThreads
keepAliveTime0,意味着一旦有多余的空闲线程,就会被立即停止掉;但这里keepAliveTime无效;
阻塞队列采用了LinkedBlockingQueue,它是一个无界队列;
由于阻塞队列是一个无界队列,因此永远不可能拒绝任务;
由于采用了无界队列,实际线程数量将永远维持在nThreads,因此maximumPoolSizekeepAliveTime将无效。

2.CachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool(){
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
}

CachedThreadPool
它是一个可以无限扩大的线程池;
它比较适合处理执行时间比较小的任务;
corePoolSize0maximumPoolSize为无限大,意味着线程数量可以无限大;
keepAliveTime60S,意味着线程空闲时间超过60S就会被杀死;
采用SynchronousQueue装等待的任务,这个阻塞队列没有存储空间,这意味着只要有请求到来,就必须要找到一条工作线程处理他,如果当前没有空闲的线程,那么就会再创建一条新的线程。

3.SingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(){
    return new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

SingleThreadExecutor
它只会创建一条工作线程处理任务;
采用的阻塞队列为LinkedBlockingQueue;

4.ScheduledThreadPool

它用来处理延时任务或定时任务。
ScheduledThreadPool

它接收SchduledFutureTask类型的任务,有两种提交任务的方式:

scheduledAtFixedRate
scheduledWithFixedDelay
SchduledFutureTask接收的参数:

time:任务开始的时间
sequenceNumber:任务的序号
period:任务执行的时间间隔
它采用DelayQueue存储等待的任务

DelayQueue内部封装了一个PriorityQueue,它会根据time的先后时间排序,若time相同则根据sequenceNumber排序;
DelayQueue也是一个无界队列;
工作线程的执行过程:

工作线程会从DelayQueue取已经到期的任务去执行;
执行结束后重新设置任务的到期时间,再次放回DelayQueue
转载自Java并发编程的艺术(十一)——线程池(2)

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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