Java线程池

假设一个服务器完成一项任务所需时间为:T1创建线程时间,T2 在线程中执行任务的时间,T3 销毁线程时间。当T1 + T3 远大于 T2时,采用多线程技术可以显著减少处理器单元的闲置时间,增加处理器单元的吞吐能力。

线程池就是一个线程的容器,每次只执行额定数量的线程,线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。采用线程池不仅调整T1,T3产生的时间段,而且它还显著减少了创建线程的数目。

为什么要用线程池:

1).减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务

2).可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)

Java1.5之后,Java 提供了自己的线程池ThreadPoolExecutor类。

ThreadPoolExecutor使用简介

线程池类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,常用构造方法为:

publicThreadPoolExecutor( 

   int corePoolSize,

   int maximumPoolSize,

   long keepAliveTime,

   TimeUnit unit,

   BlockingQueue<Runnable> workQueue)

corePoolSize 指的是保留的线程池大小。

maximumPoolSize 指的是线程池的最大大小。

keepAliveTime 指的是空闲线程结束的超时时间。

unit 是一个枚举,表示 keepAliveTime的单位。

workQueue 表示存放任务的队列。

一个任务通过execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。

线程池的工作过程如下:

1、线程池刚创建时,里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过,就算队列里面有任务,线程池也不会马上执行它们。

2、当调用 execute() 方法添加一个任务时,线程池会做如下判断:

a. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize,那么马上创建线程运行这个任务;

b. 如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize,那么将这个任务放入队列。

c. 如果这时候队列满了,而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize,那么还是要创建线程运行这个任务;

d. 如果队列满了,而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize,那么线程池会抛出异常,告诉调用者“我不能再接受任务了”。

3、当一个线程完成任务时,它会从队列中取下一个任务来执行。

4、当一个线程无事可做,超过一定的时间(keepAliveTime)时,线程池会判断,如果当前运行的线程数大于corePoolSize,那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后,它最终会收缩到corePoolSize 的大小。

这样的过程说明,并不是先加入任务就一定会先执行。假设队列大小为10,corePoolSize为3,maximumPoolSize 为6,那么当加入 20 个任务时,执行的顺序就是这样的:首先执行任务 1、2、3,然后任务4~13被放入队列。这时候队列满了,任务 14、15、16 会被马上执行,而任务 17~20 则会抛出异常。最终顺序是:1、2、3、14、15、16、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13。

下面是一个线程池使用的例子:

public classTestThreadPool {
   
   publicstaticvoidmain(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,6, 5,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            threadPool.execute(new ThreadPoolTask());
            //threadPool.shutdown();
        } 
   } 
}
 
创建 ThreadPoolTask类:
public classThreadPoolTask implements Runnable {
   publicvoidrun() {
        try {
            System.out.println("开始执行任务:" + attachData);      
            Thread.sleep(100); 
        }
        catch(Exception e){ 
            e.printStackTrace(); 
        } 
   } 
}

1、BlockingQueue 只是一个接口,常用的实现类有LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。用 LinkedBlockingQueue 的好处在于没有大小限制。这样的话,因为队列不会满,所以 execute() 不会抛出异常,而线程池中运行的线程数也永远不会超过corePoolSize个,keepAliveTime 参数也就没有意义了。

2、shutdown()方法不会阻塞。调用 shutdown()方法之后,主线程就马上结束了,而线程池会继续运行直到所有任务执行完才会停止。如果不调用shutdown() 方法,那么线程池会一直保持下去,以便随时添加新的任务。


转自:http://www.cnblogs.com/devinzhang/archive/2012/01/07/2316127.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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