线程池简单整理(一)

深入理解JavaThreadPoolExecutor:状态、参数、执行流程与回收机制
本文详细解析了JavaThreadPoolExecutor的工作原理,包括状态控制、参数设置(如核心线程数、最大线程数和阻塞队列)、执行流程以及线程回收的重要性。特别关注了线程池状态和线程创建的细节,以及如何合理配置以提高性能和避免资源浪费。

线程池简单梳理

ThreadPoolExecutor的成员变量AtomicInteger ctl

  • 高3位:线程池的状态
    – RUNNING:一切正常
    – SHUTDOWN:已接的活都能干,不接新活
    – STOP:什么活都不干了
    – TIDYING:线程池准备倒闭
    – TERMINATED:线程池倒闭了
  • 低29位:工作线程的数量。刚创建的线程池没有线程,线程池是运行状态。(工作线程,就是线程池中new的Thread,然后start起来的线程)

线程池7个参数:

  • 核心线程
  • 最大线程数
  • 最大空闲时间
  • 空闲时间单位
  • 阻塞队列
  • 线程工厂
  • 拒绝策略

构建好的线程池内部,有多少个线程?

0个,工作线程都是懒加载,随着任务提交才会被创建

线程池的执行流程

  • 工作线程数 < 核心线程数:直接构建核心线程来处理当前任务,不管是否存在核心线程正在空闲状态
  • 工作线程数 >= 核心线程数:将任务放到阻塞队列中,空闲的线程会到阻塞队列来获取任务进行处理
  • 阻塞队列已满:创建非核心线程来处理刚刚提交的任务,等任务处理完,才会去阻塞队列取任务处理
  • 工作线程数>=最大线程数 且 阻塞队列已满:执行拒绝策略

特殊情况:任务被丢到阻塞队列,但是没有工作线程的情况,此时会构建一个非核心线程去处理阻塞队列中的任务,避免任务长时间在阻塞队列中等待不能被处理(核心线程数可以为0,最大线程数不能为0)

核心线程和非核心线程的区别:

没有区别
线程池构建线程,也是基于Thread t = new Thread() 去构建,虽然在构建前,有一些判断上的不同,但是构建出来的都是线程,不分核心还是非核心。
线程池最终只确保数量满足参数要求即可。无论线程创建之初被认为是核心还是非核心,到后面都是工作线程,而且线程池在维护一个工作线程的属性,增加复杂性,而且对效率有影响,所以线程没有区别。

线程池中的工作线程,在处理网手头的任务之后,都会去阻塞多列中常识那新任务,在尝试的过程中,工作线程都处于阻塞状态。

尝试的时间略有不同:

  • 有的工作线程会死等,没任务,我就死等,等到有任务(核心线程。没有超过和线程数时,都是死等)WAITING,take方法
  • 有的工作线程会等待最大空闲时间,这段时间没拿到任务,这个线程就销毁。(非核心线程,超过核心线程数之后,都是等一会) TIMED_WAITING,poll(最大空闲时间)方法

工作线程没拿到任务就销毁:
无论是线程池中的线程还是new Thread,都是同一种线程,都是start起来的。
销毁方式很简单,run方法结束即可
线城市也是一样的操作,让fun方法结束即可,而结束的方式,是让runWorker方法里的while循环结束。(工作线程可以一直干活的原因就是在一个while循环中不停的去阻塞队列获取任务)

  • 当没有从阻塞队列在指定的时间范围内,拿到数据,线程就会销毁。(非核心线程)
  • 等待任务的线程装特爱们出于WAITING或者TIMED_WAITING,只要线程在这个状态下中断了,就会被立即唤醒,没有拿到任务没这种也会被销毁

原理都是一样的,都在阻塞队列中尝试获取任务,但是最后没拿到,就要被干掉,干掉的方式,就是run方法结束,线程销毁。

线程回收

当在方法内构建一个线程池去处理任务后,几遍方法弹栈了,线程池引用没有了,工作线程一眼无法被正常回收,严重会导致OOM问题。
在方法内部使用线程池完毕后,一定要基于执行shutdown方法,先让线程池将工作线程回收,否则存活的线程会让线程池对象无法被GC回收。
线程池构建的线程,属于GCRoot的一种。
同时工作线程的run方法的参数里传入了Worker对象(Worker属于Thread线程的包装),Worker无法被回收。
Worker是线程池的内部类,内部类还在,外部类无法被回收。

线程池核心参数如何设置:

核心线程数:

  • 任务类型是CPU密集还是IO密集
    – CPU密集:线程需要CPU尽可能调度,核心线程数一般要设置到CPU内核数±1,减少上下文切换,尽可能压榨CPU能力
    – IO密集:核心线程数设置的共识跟实际情况是有出入的,IO密集的时间不确定,这里一定要基于压测,找到一个合适的中间值,在短时间内可以按照任务的RT时间以及任务数来决定核心线程数大小

阻塞队列

  • 考虑任务处理允许的延迟时间,基于每秒任务大致多少的数量,来预测队列最长时,任务会延迟多久
  • JVM内存问题,如果大量的任务扔到阻塞队列中,占用的内存尽量不要太多

最大线程数:

  • 建议推荐和核心线程数的大小设置为一样。如果设置太大,反而会造成线程池处理任务的效率低(CPU频繁上下文切换,导致浪费CPU资源,这个完全没必要)。

拒绝策略

  • 贴近业务去聊,比如日志,丢就丢了,采用抛弃策略、discard都可以
  • 如果任务要求必须完成,设置为CallerRuns都可以接收
  • 或者abort抛出异常,日志记录信息,知道线程池处理能力不足
  • 任务允许延迟,但是有不能影响当前效率,可以记录信息写入数据库(或队列),后面定时、消息处理
<think>好的,用户现在在寻找推荐的线程池实现或库。我需要根据提供的引用内容来整理答案。首先,用户提到了C和C++的实现,所以应该分语言来推荐。 看引用[1],里面提到了C++中使用模板实现的线程池,适用于Web服务器的并发处理。引用[3]也提到了C++的线程池实现,并且有异常处理,比如禁止在停止后添加任务。这可能是个基础的C++线程池实现,适合需要自定义的场景。 然后引用[2]是C语言的线程池实现,使用了pthread库,包括线程的创建、任务队列、互斥锁和条件变量。这对于需要轻量级或C项目的用户来说是个不错的选择。 另外,用户可能需要更成熟的第三方库。虽然引用里没有提到,但我知道Boost.Asio和Intel TBB在C++中常用,应该推荐。对于C++11及以后的版本,标准库的std::thread和std::async也可以用来构建简单线程池。此外,开源库如cpp-taskflow或BS::thread_pool可能也是好的推荐。 需要确保回答结构清晰,分点列出不同语言的实现,并给出适用场景。同时,提醒用户根据项目需求选择,比如是否需要轻量级、是否依赖第三方库等。最后,可能还要提到些第三方库的优点,比如跨平台、易用性等。 注意用户的引用中有具体的代码示例,可以结合这些引用来支持推荐的实现。比如引用[1]和[3]的C++实现适合服务器应用,引用[2]的C实现适合系统级编程。第三方库可以作为补充推荐,特别是当用户需要更多功能或更简化的API时。 总结回答结构:分为标准库/原生实现和第三方推荐,每个部分下分C和C++,然后第三方库部分列出几个常用的,并说明特点。最后给出选择建议。</think>### 推荐的线程池实现或库 #### 1. 标准库/原生实现 **(1) C语言线程池实现** 基于POSIX线程库(`pthread`)的原生实现,适合系统级编程或嵌入式场景。核心功能包括任务队列、线程调度、互斥锁和条件变量。 ```c // 示例:C语言线程池销毁函数(引自引用[2]) void shutdown_thread_pool(ThreadPool *threadPool) { threadPool->shutdown=0; for (int i = 0; i < POOLSIZE; ++i) { pthread_join(threadPool->threads[i], NULL); } free(threadPool->threads); free(threadPool->tasks); pthread_mutex_destroy(&threadPool->mutex); pthread_cond_destroy(&threadPool->condition); } ``` **适用场景**:轻量级项目、Linux环境下的系统编程[^2]。 **(2) C++原生线程池实现** 基于C++11/17标准的多线程库,结合模板和RAII(资源获取即初始化)机制,适合Web服务器等并发场景。 ```cpp // 示例:C++线程池初始化(引自引用[1]) void WebServer::thread_pool() { m_pool = new threadpool<http_conn>(m_actormodel, m_connPool, m_thread_num); } ``` **特点**: - 支持任务队列的动态扩展 - 集成数据库连接池等资源管理 - 可适配不同并发模型(如Proactor/Reactor)[^1] #### 2. 第三方库推荐 **(1) Boost.Asio线程池** - **优势**:跨平台、异步I/O与线程池深度集成 - **适用场景**:高并发网络服务器 - **示例**: ```cpp #include <boost/asio/thread_pool.hpp> boost::asio::thread_pool pool(4); // 4线程池 ``` **(2) Intel TBB(Threading Building Blocks)** - **优势**:任务窃取(work-stealing)算法、负载均衡优化 - **适用场景**:计算密集型任务(如科学计算) **(3) 开源轻量级库** - **cpp-taskflow**:基于DAG(有向无环图)的任务调度,适合复杂依赖任务。 - **BS::thread_pool**:单头文件库,API简洁,支持C++17/20。 #### 3. 选择建议 - **需要精细控制**:使用原生实现(如引用[1][2]的代码) - **快速开发**:选择Boost.Asio或BS::thread_pool - **高性能计算**:优先考虑Intel TBB ---
评论 1
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